Notes

Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр
Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй.
Анализ настроений
Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Будь то интеграция в бизнес или личные эксперименты, понимание уникальных преимуществ и проблем каждой модели является ключом к использованию трансформационного потенциала LLM. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ. Такая многокомпонентная модель позволит, на наш взгляд, всесторонне описать ту или иную языковую личность медиаперсоны с учетом факторов, детерминирующих ее речевое поведение. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение.
Упаковано с последними достижениями в области искусственного интеллекта, веб-разработки и технологий будущего. У языковых моделей большое будущее с возможными приложениями в здравоохранении, юридических услугах, поддержке клиентов и других дисциплинах. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Для поощрения надлежащего использования языковых моделей необходимо разработать и внедрить этические принципы и рамки. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. ссылка Они используются чат-ботами и виртуальными помощниками для создания интерактивных диалогов, эффективного понимания и создания ответов, подобных человеческим.
Hugging Face находится на пути к укреплению своего статуса ведущего центра для больших языковых моделей (LLM), опережая традиционные сообщества ИИ по темпам роста и вовлеченности. Платформа Hugging Face, известная как "Хаб", представляет собой огромное хранилище моделей, токенизаторов, наборов данных и демонстрационных приложений (пространств), доступных в виде ресурсов с открытым исходным кодом. Hugging Face, часто называемый GitHub-ом для больших языковых моделей (LLM), способствует созданию открытой экосистемы для LLM.
Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость особенно тщательной и тонкой настройки обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок. Читабельность текстов по обществознанию для 6-7 классов (уровень I) составляет 6,8, для 8-9 классов (уровень II) читабельность вырастает до 9,04, а для классов (уровень III) снижается до 8,8 (рис. 1 А).
Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова, более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN). Это вид нейронных сетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Первые современные большие языковые модели с 2017 года строятся на архитектуре Transformer, которая остаётся актуальной и в наши дни. Трансформер (Transformer) — базовая архитектура https://emnlp.org для многих современных моделей обработки естественного языка. На базе трансформера были созданы все имеющиеся большие языковые модели.
Языковые модели на основе рекурентных нейронных сетей
GPT-4 еще больше расширяет возможности модели в понимании и генерации человекоподобного текста, демонстрируя значительные улучшения в точности, понимании контекста и способности обрабатывать специфические инструкции. Хотя LLM-модели и способны генерировать связные и правдоподобные тексты, но они не обладают пониманием смысла и логики языка, а также знанием о мире и его законах. Они основываются на статистических закономерностях в данных, а не на концептуальных связях между сущностями и событиями. Это может привести к тому, что в результатах работы модели будут погрешности или противоречия. Для решения этих задач рекомендуется использовать подход, известный как промпт-инжиниринг (prompt engineering).

Каждое слово, которое мы вводим в языковую модель, на самом деле является указателем, указывающим на определённое место в этом огромном ландшафте языковых возможностей. И модель генерирует то, что будет дальше, прокладывая путь от этого места, руководствуясь тонким взаимодействием всех указателей, которые были до этого. То, как работают языковые модели, раскрывает некоторые глубокие свойства природы языка и реальности. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. Вы также будете кодировать такие вещи, как часть речи, встречается ли это слово в живом общении или нет, и миллионы других деталей, которые мы с трудом можем выразить словами.
Текст (совокупность текстов), будучи главным средством самовыражения говорящего, несет в себе информацию о специфике мировосприятия данной языковой личности, ее ценностных ориентирах и особенностях поведения. «Особенности каждого продуцента выступают как условия образования ряда специфических черт каждого речевого поведения» [3]. В статье представлена трехкомпонентная модель описания языковой личности, эксплицирующей свое речевое поведение в контексте медиадискурса. Автор приходит к выводу, что такая многокомпонентная модель позволит всесторонне описать ту или иную языковую личность медиаперсоны с учетом факторов, детерминирующих ее речевое поведение.
Homepage: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/