Notes

Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях Хабр
Самыми «знающими» оказались последние версии алгоритма GPT-4, а также чат-бот Claude. Эти программы дали больше всего правильных ответов на вопросы, связанные с культурными явлениями. Например, они смогли распознать известную строчку из «Сказки о царе Салтане» А.
Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A. Инструмент конвертера помогает пользователям генерировать идеи с помощью ИИ и очеловечивать контент с помощьюКонвертер искусственного интеллекта в человека. Это самый простой, но эффективный метод добавления релевантных слов, звучащих по-человечески. В дополнение к этому, были разработаны высокопроизводительные межузловые ядра коммуникации типа all-to-all, обеспечивающие эффективный обмен данными между вычислительными узлами.
Однако с кодом ровно та же ситуация, что и с другими данными, — очень мало не только качественного, но даже плохого кода. https://www.promaykop.ru/index.php?subaction=userinfo&user=bankdenim4 Недавно вышла работа, авторы которой в очередной раз профильтровали интернет и положили 15 трлн токенов на английском языке. Например, вся доступная в цифровой форме русская художественная литература ― это примерно 400 млн токенов. Помогают синтетические данные, https://neurips.cc которые опираются на литературу, научные статьи, Википедию. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer.
В качестве примера возьмём самую свежую архитектуру трансформеров на первую половину 2023 года — LLaMa, а также способы превращать её в чатовую модель, проводить Alignment на примере LLaMa-2. Вторая модель архитектурно не отличается от первой (кроме увеличенного контекста до 4096 токенов), поэтому содержание статей можно объединить в один рассказ. Языковые модели призваны решать самый широкий спектр текстовых задач — вопросно-ответные, суммаризацию, диалоговость, перевод и многие другие. Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A. В этом примере несмещённая модель должна давать с вероятностью 50% ответ «positive» или «negative».
Возможности больших языковых моделей
Другой важной разработкой является использование предварительного https://distill.pub обучения, когда языковая модель сначала обучается на большом наборе данных, а затем дорабатывается для конкретной задачи. Это оказалось эффективной методикой для повышения производительности при решении широкого круга языковых задач (Min et al., 2021). BLOOM — последнее пополнение этого семейства, разработанное сообществом BigScience и выпущенное в качестве проекта с открытым исходным кодом.
А не связанные по смыслу слова вроде «солнце», «компьютер», «собака» будут находиться далеко друг от друга. Если ее обучали на текстах, где солнце, компьютер и собака упоминаются в одном контексте, она может распознать их как семантически близкие друг к другу слова. Те алгоритмы, которые были незнакомы с популярными высказываниями, зачастую воспринимали вопросы буквально и пытались подойти к ним логически. В частности, на вопрос о том, что является страшной силой, большинство ответили «радиация», а не красота. Отвечая на вопрос «какое астрономическое явление негативно влияет на жизнь человека? » (в качестве правильного ответа разработчики обозначили «ретроградный Меркурий») чаще всего языковые модели называли «метеоритный дождь».
Deepseek против ChatGPT. Сравнительный обзор
Языковые модели могут повлиять на будущее, в котором понимание и воспроизведение естественного языка будут играть решающую роль во взаимодействии и общении человека с компьютером при ответственном и этичном использовании. Непрерывный прогресс в создании языков позволит получать более реалистичные и похожие на человека результаты, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели. Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами.
Результаты оценки
В конце прошлого года математики, лингвисты и культурологи из Центра междисциплинарных исследований Московского физико-технического института (МФТИ) представили необычное исследование. Ученые решили выяснить, насколько хорошо большие языковые модели разбираются в культурном контексте. Для этого алгоритмам задавали вопросы, связанные со стереотипами, литературными отсылками и известными цитатами из интернета. Такие эксперименты наглядно показывают, как современные ИИ-программы адаптируются под национальную культуру, утверждают авторы проекта. К каким выводам пришли исследователи, зачем проверять ИИ на знание мемов и что нейросети знают о ретроградном Меркурии, рассказываем в нашем материале.
https://www.demilked.com/author/biteidea3/ В связи с этим возникает необходимость разработки новых методологий, способных объединить преимущества in-context learning и избежать его ограничений. Для работы с LLM лучше всего подходит Linux — операционная система поддерживает NVIDIA Collective Communications. Модель может работать и на Windows, но ее техническая документация будет хуже. Эти модели работают на устройстве пользователя или на локальных серверах. Но невозможно игнорировать моральные проблемы, поднятые языковыми моделями.
Новая архитектура Transformer, разработанная Google в 2017 году, стала основой работы будущих Large Language Model и кардинально изменила действующие ранее принципы обработки языка машинами. Теперь входные данные стало возможно обрабатывать параллельно, а не последовательно. Это значительно увеличило скорость работы и обучения языковых моделей. Первая и главная задача разработчиков — собрать качественный датасет для обучения модели. https://ugzhnkchr.ru/user/toiletfarm7/ Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные.
Here's my website: https://neurips.cc