Notes

Алгоритмы анализа тональности текста: как искусственный интеллект понимает эмоции
Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. Громкое произнесение может выражать эмоцию гнева или возбуждения, а тихий голос может выражать интимность или нежность. Про размер модели и обучающую выборку мы рассказывали в наших материалах про машинное и глубинное обучение. Контекст первого n — 1 n-грамм заполняется маркерами начала предложения, обычно обозначаемыми символом . В будущем дальнейшие разработки будут сосредоточены на повышении надёжности и уменьшении ошибок, таких как «галлюцинации». С ростом их вычислительных мощностей LLM обещают ещё больше упростить нашу жизнь, став важным элементом в повседневных задачах.
Существует несколько типов языковых моделей, каждая из которых разработана для решения определённых задач в NLP. Однако есть задачи, где качество результатов модели всё ещё низкое. Мартину за их книгу «Обработка речи и языка», которая была главным источником вдохновения для этой статьи. Для решения реальных задач часто используют предобученные модели. Хотя основы n-граммных языковых моделей были заложены в середине 20-го века, их широкое распространение началось в 1980-х и 1990-х годах. https://wikimapia.org/external_link?url=https://t.me/dvmagic
Языковые модели на основе трансформеров
Так как в учебнике рассматривался лишь базовая архитектура трансформеров, то опишем, что в ней необходимо изменить, чтобы получить LLaMa-модель. Так, в задачах CoLA (бенчмарк классификационный, в нём надо определить грамматическую корректность предложения) результат вырос до 45,4 против прежнего результата в 35,0 у RNN. Поэтому, в отличие от BPE, он способен работать с такими языками, как японский или китайский. Способность вести осмысленный диалог, отвечать на практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности.
Архитектура рекуррентной нейронной сети: скрытое состояние и память
Языковые модели на основе трансформера имеют значительное преимущество над языковыми моделями на основе RNN с точки зрения вычислительной эффективности благодаря своей способности параллелизировать вычисления. В RNN последовательности обрабатываются шаг за шагом, что делает RNN медленнее, особенно для длинных последовательностей. В отличие от этого, модели на основе трансформера используют механизм самовнимания, который позволяет обрабатывать все позиции в последовательности одновременно. На рисунке ниже — высокоуровневое представление модели трансформера с «LM‑головой» на выходе. Современные передовые языковые модели используют механизм внимания, упомянутый в предыдущем абзаце, и, в частности, механизм самовнимания (англ. self-attention), который является неотъемлемой частью архитектуры трансформера.
Она состояла из рекордных для того времени 1,5 млрд параметров (то есть была в ~10 раз больше первой), имела контекст в 1024 токена и была обучена на 40 ГБ текстовых данных. GPT-2 снова побеждала предыдущие подходы, включая GPT-1, на многих бенчмарках. Современные токенизаторы построены на алгоритме BPE (Byte Pair Encoding; об устройстве BPE более подробно можно прочитать в учебнике Лены Войта). Как только это сделано, в словарь добавляются все символы из текста, ищутся самые частые их сочетания и снова добавляются. Этот процесс продолжается до тех пор, пока число токенов не станет равно заданному значению. Его принято аппроксимировать на основе корпуса текстов (например, всего интернета) — в этом случае считаются совстречаемости слов друг с другом, и по ним считаются вероятности.

Эти знания включают факты, информацию о реальных событиях, исторические данные и многое другое.● Общие факты и информация. Модели обучаются распознавать и запоминать общеизвестные факты, такие как «Солнце — это звезда» или «Лондон — столица Великобритании». https://www.pensionplanpuppets.com/users/gravgaardlysg Эти знания позволяют моделям генерировать информативный текст.● Исторические и культурные знания.
Каждая группа языков имеет свои особенности и специфические интонационные характеристики. Кроме того, интонация помогает различать разные типы речи, такие как вопросы, утверждения или побуждающие высказывания. Она также помогает выделить главное в высказывании и указать на его структуру, разделить его на фразы и предложения.
Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Непрерывный прогресс в создании языков позволит получать более реалистичные и похожие на человека результаты, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели. Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила.
Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Неправильное использование или злой умысел могут привести к дезинформационным кампаниям, фишинговым атакам или другим негативным последствиям, если материал, созданный ИИ, используется ненадлежащим образом. Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных.
Например, освоить востребованное направление в Data Science — NLP можно на совместной магистратуре ТГУ и Skillfactory. Студенты изучают дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий. Упаковано с последними достижениями в области искусственного интеллекта, веб-разработки и технологий будущего. Но невозможно игнорировать моральные проблемы, поднятые языковыми моделями.
Однако модель обычно учится на текстах из интернета, книгах и других доступных ресурcах. И формат задачи, который обычно требуется от модели, не соответсвует тому, что алгоритм привык видеть на обучении. К этому стоит добавить, что среди веб-документов просьба что-то сократить или определить тональность документа встречается не очень часто. В 2020 году была получена модель размером в 175 млрд параметров, она обучалась на 570 ГБ текстовых данных https://aitimejournal.com с контекстом в 2048 токенов.
В основе этих моделей лежит идея, что будущее состояние (следующее слово) зависит только от текущего состояния. Марковские цепи также страдают от недостатка учёта длинных контекстов, но они были основой для многих ранних систем обработки естественного языка. Языковые модели (ЯМ) — это программные алгоритмы, которые анализируют и генерируют текст на основе изученного материала. Главная задача таких моделей — понять структуру и смысл текста, чтобы уметь продолжать фразы, отвечать на вопросы, переводить тексты и выполнять множество других задач, связанных с обработкой естественного языка (NLP). Для обучения языковых моделей используют огромные текстовые базы данных. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете.
Он позволяет автоматизировать многие процессы, улучшать эффективность и уменьшать расходы. ИИ может быть использован для различных целей, включая анализ данных, управление рисками, улуч... 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. Другой возможный ответ — чем больше обучающих данных, тем лучше.
Here's my website: https://aitimejournal.com