Notes

Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст
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».
Фактически, эти проблемы присущи трансформационным цифровым технологиям. Поэтому мы считаем, что при разумном подходе со стороны преподавателя эти проблемы могут быть полезны в сценариях обучения и воспитания, чтобы рано познакомить учащихся с потенциальными предубеждениями общества и рисками применения ИИ. Языковые модели также могут предоставить учителям адаптивные и персонализированные средства для помощи учащимся в изучении языка, что может сделать изучение языка более увлекательным и эффективным для учащихся. Подход Zero, основанный исключительно на RL без предварительного SFT, позволяет наблюдать эволюцию характеристик модели непосредственно в процессе обучения.
Обзор Undetectable AI: Простой и мощный способ обойти...
Отдельный эксперимент, проведенный с Qwen-32B-Base, был посвящен сравнению чистого обучения RL (DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B) с дистилляцией. Полученные результаты свидетельствуют о том, что дистилляция из более крупной модели является более эффективным подходом, чем прямое обучение моделей меньшего размера посредством RL. Особый интерес представляет зафиксированный феномен "момента озарения" (insight), демонстрирующий способность модели к пересмотру и коррекции собственных ответов, аналогично когнитивным процессам, наблюдаемым у человека. Система вознаграждения в DeepSeek-R1-Zero реализована на основе моделирования правил, что также способствует https://lesswrong.com/tag/artificial-intelligence снижению вычислительных издержек по сравнению с использованием нейросетевых моделей вознаграждения. Данный подход является развитием RM на основе правил, применявшихся на этапе постобучения DeepSeek-V3. Дополнительно использовался метод "самовознаграждения" (Self-Rewarding), основанный на концепции конституционного ИИ [18].
Процедура обучения модели DeepSeek-V3
Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. В остальном, структурно и концептуально, подход к обучению остается таким же. Если говорить про краткосрочные негативные сценарии применения ИИ, то они связаны с разным «двойным назначением» — выборами, с манипуляцией информацией и общественным мнением на разных уровнях.
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.
Глубинное обучение - практика
В этой статье рассматривается использование и рольПреобразование текста AI в человеческийи испытывает свои преимущества в различных областях. Для обучения и обновления моделей следует рассматривать только те данные, которые были собраны и аннотированы в соответствии с нормативными требованиями и этическими нормами. Поэтому ключевым условием успешного внедрения таких моделей является наличие системы управления, включающей политики, процедуры и средства контроля для обеспечения надлежащего использования таких моделей. Большие языковые модели имеют высокие вычислительные требования, что может привести к высокому потреблению энергии.
Более того, выдвигается гипотеза, что MTP способствует более основательной подготовке модели к задаче прогнозирования будущих токенов, обеспечивая более глубокое понимание контекстуальных зависимостей. Как и стандартные PE, RoPE необходимы, потому что механизм Self-Attention в Transformer обрабатывает все токены параллельно и не имеет встроенного понимания порядка токенов в последовательности. https://fmcpe.com/user/halltoy2/ RoPE вводят позиционную информацию таким образом, чтобы она естественно интегрировалась в механизм внимания, влияя на взаимодействие между запросами и ключами и кодируя относительные позиции непосредственно в векторах внимания. В контексте эры Test-time compute, модель DeepSeek-R1 представляет собой яркий пример использования этого подхода для усиления reasoning-способностей LLM. Более того, DeepSeek-R1 демонстрирует, что обучение reasoning возможно не только через Supervised Fine-Tuning (SFT) на больших объемах данных, но и эффективно достигается с помощью масштабного обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). http://hikvisiondb.webcam/index.php?title=brocklevy6787 В контексте развития парадигмы LLM Programs, открывающей новые возможности для управления процессом рассуждений, возникает еще одно важное направление – Test-time compute, представляющее собой революционный подход к масштабированию языковых моделей.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, демонстрируют значительный потенциал при автоматизированной обработке языка. Они уже помогают в создании контента, поддержке пользователей и анализе данных, становясь универсальными инструментами. Благодаря непрерывным улучшениям, включая настройку на инструкции и механизм обратной связи, эти модели становятся всё более точными и полезными. Для обучения языковых моделей используют огромные текстовые базы данных.
В частности, метод продемонстрировал впечатляющий прирост на авторитетных бенчмарках GSM8K, SVAMP, AQuA, StrategyQA https://openreview.net и ARC-challenge, что подтверждает его эффективность и универсальность. Определите функцию для подсчета обучаемых параметров, активируйте контрольные точки градиента и подготовьте модель для обучения. Гибридный подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM. Для быстрого инференса важно иметь SSD с высоким уровнем производительности и достаточно свободного места, так как некоторые модели могут занимать сотни гигабайт данных.
Read More: http://hikvisiondb.webcam/index.php?title=brocklevy6787