Notes

Языковые модели
Модели преобразуют текстовые фрагменты таким образом, что векторы текстов, схожих по смыслу, располагаются ближе друг к другу, а текстов с разным смыслом — дальше. Для измерения расстояния между векторами обычно используются косинусное или евклидово расстояние. Это позволяет сравнивать тексты, сводя задачу к сравнению расстояний между их векторами. Как мы уже видели, языковые модели представляют суперслова как места на гигантской карте значений. Расстояние и направление между этими местами отражают сложные отношения между словами и понятиями. Именно так языковые модели поступают с суперсловами, которые они хранят в своих словарях.
AI для BI: как AI-агенты сделали из обычного BI генеративный
В этом параграфе мы расскажем, что такое языковые модели, как они устроены, как развивались, а также как изменились за последнее время. Способность вести осмысленный диалог, отвечать на практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности. В 2023 году ChatGPT стал самой узнаваемой языковой моделью машинного обучения во всём мире — причём как среди специалистов, так и среди обычных людей. Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей.
Это повышает точность, так как позволяет модели учитывать контекст и корреляции. Главная задача языкового моделирования — это предсказание следующего слова. Это делает её идеальной для ситуаций, где нужно не только генерировать текст, но и интегрировать внешние данные в ответы. Языковые модели на основе n-грамм аппроксимировали вероятность следующего слова, используя счётчики n-грамм и методы сглаживания.
AI-агенты и Agentic Reasoning: Не рассуждай, не хлопочи — AI-агенты рассуждают
Графические процессоры позволяют параллельно обрабатывать огромные объемы данных. Для базового применения в работе с ИИ достаточно видеокарт с 24 Гб видеопамяти, например NVIDIA L4. Чтобы обрабатывать большие объемы данных или обучать крупные LLM, нужны высокопроизводительные видеокарты, например NVIDIA L40S с памятью 48 Гб GDDR6. Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 на 128 Гб. Для обработки и обучения моделей на облачных платформах необходимы процессоры с высокой производительностью. Топовые модели процессоров от Intel и AMD, такие как Intel Xeon и AMD EPYC, с частотой от 3,8 ГГц.
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Так, в задачах CoLA (бенчмарк классификационный, в нём надо определить грамматическую корректность предложения) результат вырос до 45,4 против прежнего результата в 35,0 у RNN. Например, он используется в умных клавиатурах, чтобы https://deepmind.com подсказать следующее слово.
https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ В каких сферах и зачем применяют языковые модели
GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц. Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто используются вместе и какие темы связаны между собой. В результате она обучается отвечать на вопросы и поддерживать диалог. Для обучения языковых моделей используют огромные текстовые базы данных.
В этой главе читатель узнал, как настроить парсер вывода для работы с YAML с помощью LangChain. Используя Pydantic для определения моделей данных, читатель https://openai.com может создать эффективные и удобные для использования решения для генерации структурированных ответов. В дальнейшем рекомендуется изучить более обширное руководство по получению структурированного вывода для других связанных техник.
Read More: https://openai.com