Notes

Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить
Его важным свойством является авторегрессионное предсказание следующего токена на основе языковой каузальности. Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки. Существует статья о способности декодеров моделировать RNN [5]. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. О том, какие задачи они выполняют и каких специалистов всегда не хватает, читайте в нашей статье «Как работает команда обучения нейросетей». Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A.
Где брать ещё больше данных для обучения больших языковых моделей?
В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. Их адаптируют под конкретную задачу, но структура и принцип работы остаются неизменными. https://able2know.org/user/yambow4/ Haystack помогает бизнесу решать задачи обработки больших данных, улучшать взаимодействие с клиентами и повышать эффективность рабочих процессов. Никакой модели мира у языковых моделей, которая бы связывала какие-то объекты в реальной жизни и процессы, которые их соединяют, в языковых моделях пока нет.
Можно легко создавать системы, которые выполняют сложные задачи, используя возможности LLM. Тем не менее, писатель, https://aitopics.org формирующий смысл и динамику повествования, должен осознавать множественность, которая определяет субъективные переживания читателей и персонажей. Таким образом, писатель стремится смоделировать эту множественность и манипулировать ею, чтобы создать траекторию, которая оживит наиболее убедительную последовательность мультивселенных, когда она будет разгадана в сознании читателя. Кроме того, в мультивселенных как физического, так и естественного языка неоднозначности могут иметь динамические последствия, даже если они не измеряются - фактически, эффекты, которые зависят от того, что они не измеряются, но существуют. В повествовательных мультивселенных это проявляется, когда повествование ссылается на собственную двусмысленность и, как следствие, развивается по-другому. Описания на естественном языке неизменно содержат двусмысленности.
Мы должны придумать, как с помощью этих симуляций узнать что-то универсально новое про язык. У лингвистов теперь тоже есть коллайдер, давайте использовать его. Но возможно ли представить ситуацию, в которой эти данные имеют разный вес? На практике получается, что фактическая информация, например, научные статьи или художественная литература, добавленная в обучение, оказывают большее влияние на конечный результат, чем чатики из интернета.
Например, если компания работает в медицинской сфере, знание биологии или медицины может оказаться важнее, чем глубокие знания в IT. http://delphi.larsbo.org/user/powermaria9 Потому что настройка и обучение специализированных моделей требуют понимания данных, которые она анализирует. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Декодеру при обучении доступны на входе только предшествующие токены.
Гайд по работе языковых моделей для начинающих
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. При рассмотрении языковых моделей без их применения к конкретной задаче (например, машинному переводу) существует одна универсальная мера, которая может дать нам представление о том, насколько хороша наша языковая модель.
(2014) ввели понятие механизма внимания, который (1) использует индивидуальный контекстный вектор для каждого скрытого состояния декодера, (2) основываясь на взвешенных скрытых состояниях энкодера. Следовательно, интуиция, стоящая за механизмом внимания, заключается в том, что каждое входное слово влияет на каждое выходное слово, и интенсивность этого влияния варьируется. На практике «канонические» RNN редко используются для задач языкового моделирования.
Как обучить свою LLM?
Модели, обученные решать такую задачу, способны генерировать тексты. Для решения реальных задач часто используют предобученные модели. Они уже прошли обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например, с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при создании.
В более общем смысле, показатели семантических переменных, таких как тональность, могут использоваться для сопоставления последовательности с координатами фазового пространства. Вы даже можете использовать саму генеративную языковую модель, например, создав список бинарных вопросов[3] о состоянии и сопоставив состояния с координатами, используя вероятность ответов модели на каждый вопрос[4]. Прежде чем подойти к анализу влияния LLM на публичный дискурс, нам пришлось рассмотреть вопросы, связанные с пониманием природы этих моделей и механизмов, с помощью которых реализуется функция «понимания» ими естественного человеческого языка.
«Сад расходящихся тропок» - вымышленный роман Цюй Пэна, в котором, как в лабиринте, ветвятся и переплетаются реальности, когда герой выбирает одновременно все находящиеся перед ним возможности. Цюй Пэн не верил в единую временную линию, а представлял себе сеть бесчисленных временных рядов. Поэтому он ни разу не употребил в романе слово «время», которое является ответом на загаданную автором загадку. Языковые модели на основе n-грамм аппроксимировали вероятность следующего слова, используя счётчики n-грамм и методы сглаживания. Для улучшения этого подхода были предложены feedforward архитектуры нейронных сетей (feedforward neural networks), чтобы аппроксимировать вероятность слова. Эта модель представляет собой простую нейронную сеть, которая предсказывает следующее слово на основе фиксированного числа предыдущих слов.
Homepage: https://aitopics.org