Notes

Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить
Мартину за их книгу «Обработка речи и языка», которая была главным источником вдохновения для этой статьи. Хотя основы n-граммных языковых моделей были заложены в середине 20-го века, их широкое распространение началось в 1980-х и 1990-х годах. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Так что, вероятно, можно придумать массу способов обучения без внешних данных, причём сразу в нужных нам областях. Конечно, в некоторых случаях без реального опыта не обойтись, но в других, возможно, модель может просто разговаривать сама с собой и становиться умнее. А теперь представим сценарий с мощной петлёй обратной связи, где рост интеллекта ускоряется.
Выберите подходящие источники данных
Мы даже бесплатно предлагаем открытые наборы данных в изменяемой и удобной форме для использования в ваших проектах искусственного интеллекта и машинного обучения. Повышение интерпретируемости не только помогает в устранении неполадок и уточнении моделей, но также повышает доверие и прозрачность систем ИИ. Большие языковые модели, такие как GPT, построены на архитектуре трансформеров, которая особенно подходит для обработки длинных текстовых последовательностей. Этот процесс передачи и обработки информации по сети позволяет изучать сложные шаблоны и представления.
Кроме того, важным фактором является редакторская деятельность человека, который может проводить проверку качества созданного текста и внести необходимые правки. При использовании больших языковых моделей учитывайте сопутствующие проблемы. После предварительного обучения модель может быть дополнительно настроена под конкретные задачи с использованием меньших, размеченных датасетов. Это повышает ее эффективность в специфических приложениях, таких как анализ тональности или ответы на вопросы. Когда большая языковая система завершает этапы начального обучения и настройки, она способна не только предсказывать отдельные слова, но и формировать целостные, осмысленные ответы.
Оценка производительности модели
Для работы с LLM лучше всего подходит Linux — операционная система поддерживает NVIDIA Collective Communications. Модель может работать и на Windows, но ее техническая документация будет хуже. Для обучения и инференса LLM нужен мощный сервер с высокопроизводительными процессорами и видеокартами. Облачные решения предоставляют доступ к таким ресурсам без необходимости покупать и поддерживать дорогостоящее оборудование. Во-вторых, эти модели демонстрируют адаптируемость, поскольку их можно точно настроить с минимальными конкретными данными полевого обучения.
Следующий список далеко не исчерпывающий, но он затрагивает некоторые из наиболее популярных и полезных вариантов использования LLM. Он включает в себя обучение модели на большом наборе данных, обычно содержащем разнообразные и обширные текстовые данные, а затем ее точную настройку для конкретной задачи или области. Такой подход позволяет модели использовать знания, полученные во время предварительного обучения, для повышения производительности при выполнении целевой задачи. Быстрый прогресс в моделях больших языков изменил область обработки естественного языка и искусственного интеллекта, что привело к всплеску инноваций и потенциальных приложений.
По ту сторону генерации текста: языковые модели, которые действуют, а не просто говорят
Языковые модели привлекли внимание всего мира и произвели революцию в том, как люди взаимодействуют с машинами в постоянно меняющемся мире технологий. Используется в виртуальных ассистентах и устройствах «Сбера» — SberBoom, SberBox и SaluteSpeech. Позволяет создавать собственные решения для бизнеса, например чат-ботов и SaaS-платформы. Рекомендуется для создания статей, генерирования презентаций, рисования иллюстраций, разработки сценариев.
Приложения в этой области включают создание контента в социальных сетях и перефразирование предложений для большей ясности или во избежание плагиата. LLM извлекают выгоду из трансферного обучения, поскольку они могут воспользоваться огромными объемами данных и общим пониманием языка, которое они приобретают во время предварительного обучения. Этот этап предварительной подготовки позволяет им хорошо обобщать различные задачи НЛП и легче адаптироваться к новым областям или языкам. Изучая и обрабатывая эти данные, языковые модели учатся предвосхищать следующее слово во фразе, https://ai.google/discover создавать хорошо организованные абзацы и даже вести интеллектуальные разговоры. Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ настроений и классификацию текста. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами.
Read More: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/