Notes

Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно Хабр
В RNN последовательности обрабатываются шаг за шагом, что делает RNN медленнее, особенно для длинных последовательностей. В отличие от этого, модели на основе трансформера используют механизм самовнимания, который https://stability.ai позволяет обрабатывать все позиции в последовательности одновременно. На рисунке ниже — высокоуровневое представление модели трансформера с «LM‑головой» на выходе. В этой статье я хотел бы поделиться своими заметками о том, как языковые модели (LMs) развивались в последние десятилетия. Этот текст может послужить туториалом для новичков и помочь понять ключевые концепции языковых моделей на протяжении их истории. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Стоит отметить, что я не углубляюсь в детали реализации и математические аспекты, однако уровень описания достаточен для правильного понимания эволюции LMs.
Глубинное обучение - введение
Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл. Их адаптируют под конкретную задачу, но структура и принцип работы остаются неизменными. Одним из главных преимуществ FAISS является инвертированный векторный индекс (IVF), который ускоряет поиск даже при работе с большими объёмами данных.
Теперь, когда у нас есть вероятности, мы используем их для генерации. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Некоторые нейросети могут создавать изображения, музыку и видео — но об этом чуть позже. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации.
У языковых моделей самый большой и крутой словарь из всех, что вы когда-либо видели
Некоторые модели, такие как ChatGPT, проходят стадию усиления через обратную связь от людей (RLHF). На этом этапе модель оценивается людьми, и на основе этой оценки она корректирует свои ответы, становясь более релевантной и соответствующей ожиданиям пользователей. На следующем этапе, называемом инструкционной настройкой, модель учится отвечать на запросы, имитируя поведение помощника. Для этого она обучается на специально отобранных парах «инструкция-ответ», которые помогают ей развивать способность следовать указаниям пользователя, а не просто продолжать текст.

Облачные решения предоставляют доступ к таким ресурсам без необходимости покупать и поддерживать дорогостоящее оборудование. Такие модели могут работать как в облаке, так и на локальных устройствах в зависимости от требований задачи. Именно поэтому их используют, модифицируют и обучают любые разработчики, не только создатели. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9].
Это помогает моделям понимать смысл текста и генерировать контекстно адекватные ответы.● Контекстуальное значение слов. Одно и то же слово может иметь разные значения в зависимости от контекста. Модели, подобные BERT, обучаются на двунаправленных текстах, что позволяет им учитывать окружающие слова для точного понимания значения каждого отдельного слова.● Отношения между сущностями. Модели также учатся определять отношения между разными сущностями в тексте, такими как люди, места, объекты и события.
Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Модель обучается определять правильный https://huggingface.co порядок слов для формирования грамматически корректных предложений. Например, в английском языке типичный порядок — «подлежащее — сказуемое — дополнение», тогда как в русском языке порядок может варьироваться в зависимости от контекста.● Согласование. Например, в русском языке существительные и прилагательные должны согласовываться по родам, числам и падежам. В английском языке важным аспектом является согласование глаголов с подлежащим в зависимости от числа и времени.● Сложные структуры.
Here's my website: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/