Notes

Что такое большая языковая модель LLM? Полное руководство Сила искусственного интеллекта
C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. Такие методы, как обучение с использованием нескольких и нулевых шагов, направлены на устранение зависимости от больших объемов обучающих данных, делая языковые модели более адаптивными и универсальными в различных контекстах. БЯМ проходят этап предварительного обучения на огромных объемах текстовых данных без разметки.
http://mbdou-vishenka.ru/user/trayglue46/ Большие языковые модели
Использование ненужных слов и предложений напоминает роботизированный контекст. Его удобный конвертер текста из искусственного интеллекта в человеческий автоматически добавляет увлекательные и эмоциональные элементы повествования, придавая ему оригинальность. Перевод от искусственного интеллекта к человеку — ключевая функция, предлагаемая CudekAI.
Преобразователь искусственного интеллекта в человека на цифровом рынке
Авторы сообщили, что сгенерированные вопросы были положительно оценены экспертами-людьми, что способствует использованию больших языковых моделей в обучении науке о данных (Bhat et al., 2022). Для студентов университетов большие языковые модели могут помочь в выполнении исследовательских и письменных заданий, а также в развитии критического мышления и навыков решения проблем. Эти модели можно использовать для создания резюме и конспектов текстов, что может помочь студентам быстро понять основные моменты текста и организовать свои мысли для написания.
ChatGPT
В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14]. Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному дообучению. Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента https://cvpr.thecvf.com ошибки для каждого параметра модели. В настоящее время наиболее используемым оптимизатором для языковых моделей является AdamW [15], суть метода заключается в отдельной регуляризации затухания весов.
Большие языковые модели могут увековечить и усилить существующие в обществе предубеждения и несправедливость, что может негативно сказаться на процессах и результатах преподавания и обучения. Таким образом, важно убедиться, что обучающие данные или данные, используемые для тонкой настройки модели на последующих задачах, разнообразны и репрезентативны для различных групп людей. Регулярный мониторинг и тестирование работы модели на различных группах людей может помочь выявить и устранить любые предубеждения на ранних стадиях. Таким образом, человеческий контроль в этом процессе является незаменимым и критически важным для смягчения предвзятости и полезного применения больших языковых моделей в образовании. В частности, они могут быть использованы для усиления нескольких ключевых факторов, которые имеют решающее значение для иммерсивного взаимодействия пользователей с цифровым контентом. Последнее было https://icml.cc определено как ключевой аспект юзабилити для иммерсивных образовательных технологий (Roussou, 2001) и в целом рассматривается как ключевой фактор для улучшения взаимодействия между людьми и системами ИИ (Guzman & Lewis, 2020).
В маркетинге и анализе данных LLM помогают выявлять тон и настроение в пользовательских отзывах, социальных сетях и других источниках данных. Машинное обучение (МО) — это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на способности компьютеров выявлять закономерности в данных и использовать полученные знания для предсказаний и принятия решений. DeepSeek-R1 основана на парадигме обучения с подкреплением, что позволяет модели адаптироваться к сложным задачам, требующим глубокого анализа и логического вывода. Инструмент «Конвертер AI в человеческий текст» — это решение, позволяющее сделать взаимодействие во всем мире эффективным. Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос.
Технология продолжает развиваться, и те, кто сможет её правильно применить, получат существенное конкурентное преимущество. Если меток много (например, в случае балльной оценки), можно использовать разновидности ранжирующих лоссов. Результаты демонстрируют, что наличие CoT в подводке увеличивает способность решать математические задачки у больших языковых моделей. Это можно назвать фазовым переходом, когда языковая модель вместе с увеличением размера и числа пройденных текстов на обучении обретает большую обобщающую способность. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Большие языковые модели сокращают разрыв между человеческим общением и машинным пониманием.
Эти модели предназначены для понимания и генерирования контента в различных модальностях. Например, CLIP от OpenAI – это мультимодальная модель, которая может ассоциировать текст с изображениями и наоборот, что делает ее полезной для таких задач, как создание подписей к изображениям и поиск изображений по тексту. Они уже прошли предварительное 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.
Этот текст может послужить туториалом для новичков и помочь понять ключевые концепции языковых моделей на протяжении их истории. Стоит отметить, что я не углубляюсь в детали реализации и математические аспекты, однако уровень описания достаточен для правильного понимания эволюции LMs. В будущем такие модели смогут решать больше задач, связанных с текстом.
Можно ожидать дальнейшего улучшения их характеристик по мере того, как сообщество будет совершенствовать эти модели с помощью RL и других методов тонкой настройки. В основе разработки DeepSeek-R1 лежит усовершенствованный процесс обучения, структурированный на четырех последовательных этапах, каждый из которых играет ключевую роль в достижении желаемых характеристик модели. Разработчики целенаправленно отказались от использования нейросетевых RM из-за их уязвимости к манипуляциям (adversarial attacks), высокой ресурсоемкости и дополнительной сложности, связанной с обучением таких моделей. https://www.colegioenlinea.edu.co/profile/bynumujvregan80722/profile В качестве основы для DeepSeek-R1-Zero была использована модель DeepSeek-V3-Base. При обучении применялся алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO) [17], ранее использованный в DeepSeek-V3 и DeepSeekMath. Использование GRPO позволило избежать необходимости в отдельной модели критика, которая в традиционных подходах сопоставима по размеру с моделью политики.
При использовании GPU оперативная память помогает переносить данные модели из хранилища в видеопамять, поэтому ее объем должен быть как минимум равен объему видеопамяти, а лучше превышать ее в полтора-два раза. Даже если модель загружена в видеопамять, RAM требуется для системных нужд, таких как файл подкачки. С помощью LangChain разработчики строят сложные чат-боты, которые могут обрабатывать запросы пользователей и адаптироваться к контексту общения. Фреймворк помогает бизнесу автоматизировать процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы с данными. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API. Разработчики таких моделей не раскрывают полную информацию о том, как именно модель была обучена, на каких данных и с каким набором параметров.
Homepage: https://www.colegioenlinea.edu.co/profile/bynumujvregan80722/profile