Что такое большая языковая модель LLM? Полное руководство Сила искусственного интеллекта

Качество работы модели зависит от подводки, и few-shot просто один из способов её построения. Эксперименты показывают, что грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством. Проблема в обучении больших моделей — нехватка оперативной памяти на GPU, поэтому не будем оптимизировать все параметры модели. Подробно об устройстве RNN мы https://thenextweb.com/artificial-intelligence   рассказываем в параграфе Нейросети для работы с последовательностями. Для целей дистанционного обучения они могут использоваться для автоматической генерации вопросов и предоставления практических задач, объяснений и оценок, адаптированных к уровню знаний учащихся, чтобы они могли учиться в своем собственном темпе.  https://glk-egoza.ru/user/SEO-Intelligence/ Однако, масштабирование данного подхода столкнулось с серьезными препятствиями. Пространство решений в задачах обработки естественного языка не обладает такой четкой структурой, как в играх. Генерация токенов экспоненциально усложняется с увеличением глубины поиска, что вынудило исследователей ограничить максимальную глубину, приводя к поиску локальных оптимумов. Кроме того, обучение эффективной модели оценки является непростой задачей, и качество этой модели напрямую влияет на процесс генерации. В конечном счете, достичь итеративного улучшения не удалось, что остается нерешенной проблемой. Помимо английского языка, пользователи могут сначала конвертировать другие языки, а затем совершенствовать свои знания. Хотя в Интернете доступно множество инструментов для переписывания контекста,проверки на плагиат. Все эти функции называются «Scaling Laws» — законы по которым меняется качество (ошибка) модели в зависимости от масштабирования разных факторов обучения. Зная конкретный вид зависимости ошибки от каждого из трех параметров, можно без обучения предсказать ошибку, которая будет достигнута после обучения модели с конкретным значением параметра.

Языковые модели — это адронный коллайдер для языка: интервью с Татьяной Шавриной

Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Пример успешного дообучения языковой модели для задачи преобразования текста в Cypher запрос с использованием базы данных знаний Neo4j можно найти тут [23]. Задача дообучения для задачи геренации по тексту SQL была успешно реализована [24] на основе публичных датасетов запросов SQL.

• Языковые модели стали мощными инструментами с широким спектром применения.
• Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые.
• Именно поэтому их используют, модифицируют и обучают любые разработчики, не только создатели.
• Мы кратко обсудим текущее состояние больших языковых моделей и их приложений.

В каких сферах возможен запуск LLM?

Самый наивный ответ — попробовать все варианты и посмотреть на результаты. Обучение языковой модели, как и других нейросетевых моделей, ресурсозатратно и требует времени, поэтому простой перебор всех вариантов нерационален. Задача первого подхода сложнее задачи второго, поэтому для обучения модели необходимо больше данных. Необязательно заходить на сайт OpenAI, чтобы понять на практике, что такое языковая модель — на самом деле, мы сталкиваемся с ее работой каждый день. Большие языковые модели, такие как GPT, построены на архитектуре трансформеров, которая особенно подходит для обработки длинных текстовых последовательностей. Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы. Чтобы языковая модель могла обрабатывать текст и выдавать адекватные ответы, её обучение проходит несколько этапов. Каждый этап играет важную роль в развитии способностей модели распознавать и генерировать тексты в контексте.

ChatGPT для начинающих: 5 важнейших тактик для визуальных...

Успех в дообучении больших языковых моделей зависит от качества данных. Различные техники дополнения и преобразования данных, а также измерения качества были тщательно изучены в статье [20]. Примечательно, что Microsoft провело исследование по генерации датасета для дообучения языковой модели инструкциями [21]. Чем ниже перплексия, тем меньше неопределенность модели, и, следовательно, тем лучше она предсказывает выборку.  см Однако исходная архитектура seq2seq имела серьезное узкое место — энкодер сводил всю входную последовательность к единственному представлению — контекстному вектору. (2014) ввели понятие механизма внимания, который (1) использует индивидуальный контекстный вектор для каждого скрытого состояния декодера, (2) основываясь на взвешенных скрытых состояниях энкодера. При этом, компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста. Простую модель можно построить с нуля самостоятельно, но чаще используют уже готовые — BERT, GPT и другие. Их адаптируют под конкретную задачу, https://towardsdatascience.com   но структура и принцип работы остаются неизменными. Для этого из специализированных библиотек, например TensorFlow или PyTorch, загружают стандартные модели. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Я не верю, что программистов будут сокращать и их заменит искусственный интеллект. Программисты будут работать с ИИ-ассистентами, но программистов станет только больше. Поднимется средний уровень качества, надо будет работать с собственными компетенциями. Я думаю, что для тех, кто хочет заниматься машинным обучением, возможностей будет только больше, а порог входа будет ниже.