Notes

Оптимизация промтов для LLM: как добиться лучших результатов
RNN работают, анализируя каждое входящее слово, отслеживая информацию из более ранних слов, что позволяет им создавать текст, который является связным и подходящим для контекста. LLM прогнозируют следующее слово в зависимости от текста, который был введен ранее. Механизм внимания в архитектуре трансформеров позволяет модели сосредотачиваться на ключевых аспектах текста, что способствует созданию осмысленного ответа. LLM также находят применение в анализе юридических и финансовых документов. Модели могут обрабатывать и анализировать тексты контрактов, отчётов и других документов, выделяя ключевые моменты и проводя проверку на соответствие нормам.
Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Они позволяют системам анализа настроений различать эмоции и взгляды, выраженные в тексте, позволяя организациям получать важные сведения из отзывов клиентов. Они используются чат-ботами и виртуальными помощниками для создания интерактивных диалогов, эффективного понимания и создания ответов, подобных человеческим. https://auslander.expert/ Другие стратегии, такие как поиск по лучу, сосредоточены на поиске наиболее вероятных последовательностей слов для оптимизации согласованности и контекстуальности. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы.
При формировании такого «чистого» дата-сета определенное преимущество получают компании уже разработавшие свои поисковые системы. LLM используются в разных сервисах, и многие пользователи активно их применяют, не особо вдаваясь в подробности, как эти генеративные модели работают, как обучаются, как отвечают на вопросы. Иногда пользователи смеются над нелепыми ошибками, которые допускают модели. Иногда негодуют, когда модели начинают придумывать несуществующие вещи или делают фактические ошибки. Главные недостатки включают вероятность «галлюцинаций» (когда модель придумывает неверные данные) и предвзятость, которая может влиять на содержание ответов. Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей.
Задачи исследования
Это мощная модель, способная выполнять задачи различной сложности, связанные с текстом. На конец сентября 2023 года была лучшей LLM с размером 7 млрд параметров. Она используется для различных целей, от написания кода до генерации контента на множестве языков, включая русский. Готовые LLM для https://vectorinstitute.ai русского языка часто показывают низкую точность и ограниченные возможности.
Извлечение структурированных данных
Эта модель представляет собой простую нейронную сеть, которая предсказывает следующее слово на основе фиксированного числа предыдущих слов. FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных. Однако и эта модель имеет ограничения, так как может обрабатывать только фиксированное количество предыдущих слов.● Рекуррентные нейронные сети (RNN). В отличие от FNNLM, рекуррентные нейронные сети способны учитывать произвольное количество предыдущих слов благодаря их архитектуре, которая включает в себя циклические соединения. Это позволяет моделям RNN учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что существенно повышает качество генерации и понимания текста.● LSTM и GRU. Эти усовершенствованные версии RNN были разработаны для решения проблемы исчезающего градиента, что делало обычные RNN менее эффективными при обучении на длинных последовательностях.
В этих моделях вероятность появления определённого слова зависит от предыдущих n слов. Wk (при первом вводе веса, как правило, выбираются случайно) и складывается. Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Кроме того, более прозрачные и понятные модели могут способствовать обеспечению этических стандартов при их использовании. Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели.
Мы также проведем обзор, какие языковые модели существуют на сегодня. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. Преобразователи преуспевают в создании текста, который является чрезвычайно связным и контекстно-зависимым, потому что они обращают внимание на важный контекст на протяжении всей входной последовательности. Эти умные алгоритмы стали движущей силой прорывов в области обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ). Гибридный https://cognitivex.com подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM.
Их вычислительная сложность является одной из таких трудностей, которая может сделать обучение и развертывание медленнее, чем с другой нейронной сетью топологий. Скрытый слой в сети управляет скрытым состоянием, которое отслеживает вычисляемую информацию на протяжении всей последовательности. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов. Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN).

Анализируя отзывы, модели определяют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными. Это помогает компаниям быстро реагировать на отзывы клиентов и лучше понимать их предпочтения. Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных. Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены.
Обучение с подкреплением позволяет не просто выучить «определённое поведение», но максимизирует удовлетворение пользователя от общения с моделью. Большая языковая модель — это специализированная нейронная система, обученная на анализе текста и предсказании слов для формирования логичных ответов. Примерами таких моделей служат ChatGPT и другие, которые создают текст, основываясь на предоставленном контексте. Большие языковые модели, такие как GPT, построены на архитектуре трансформеров, которая особенно подходит для обработки длинных текстовых последовательностей. Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы.
My Website: https://auslander.expert/