Notes

Управление знаниями организации и большие языковые модели Российский журнал менеджмента
Наблюдается явный тренд на разработку эффективных моделей, способных работать непосредственно на устройствах пользователей. Apple и Microsoft внедряет встроенные ИИ-функции в свои продукты, Google развивает линейку Gemini, а Meta активно продвигает легковесные версии Llama. Такой подход не только обеспечивает лучшую защиту конфиденциальности, но и снижает задержки при обработке запросов. Llama 3 активно используется в продуктах Meta, включая Facebook, Instagram и WhatsApp, где она обеспечивает работу различных ИИ-функций.
Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи. LLM с открытым исходным https://anthropic.com кодом представляют собой "песочницу для исследований и обучения" для индивидуальных разработчиков и любителей, позволяя им возиться с передовыми технологиями без финансовых барьеров. Для компаний выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает учет баланса между стоимостью, контролем, поддержкой и стратегической ценностью ИИ-решения в процессе цифровой трансформации. Текущее семейство больших языковых моделей Gemini 1.5 представлено несколькими версиями, каждая из которых оптимизирована под определенные сценарии использования.
Подробный гайд по большим языковым моделям: ChatGPT, Claude, Gemini, LLama
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. LLaMA, ориентированная на открытые методы, предоставляет компактные, но мощные модели, которые делают исследования ИИ высшего уровня доступными для широкого круга пользователей, включая тех, кто имеет ограниченные вычислительные возможности.
Он лишь дополняет их, предлагая новые способы решения проблем, а также методы улучшения производительности. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Перед загрузкой в энкодер входные данные проходят через слои токенизации и эмбеддинга.
Если у вас есть вопросы, просто закажите бесплатную консультацию на нашем сайте. Каждая компания может использовать ИИ для выполнения уникального набора задач исходя из своих потребностей. Например, можно создавать с помощью алгоритмов реалистичные голосовые образы, что позволит генерировать аудиоконтент без участия людей. AUSLANDER.EXPERT Даже ученые пользуются такими технологиям, ведь благодаря им становится возможным создание новых гипотез.
Как LLM генерирует и понимает текст
А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Эффективная токенизация позволяет нейросети лучше понимать структуру языка и экономнее использовать вычислительные ресурсы. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. Эта инициатива сделала исследования в области ИИ более масштабируемыми и доступными, предоставляя широкому кругу пользователей доступ к сложным технологиям ИИ.
В конце прошлого года математики, лингвисты и культурологи из Центра междисциплинарных исследований Московского физико-технического института (МФТИ) представили необычное исследование. Ученые решили выяснить, насколько хорошо большие языковые модели разбираются в культурном контексте. Для этого алгоритмам задавали вопросы, связанные со стереотипами, литературными отсылками и известными цитатами из интернета.

В перспективе мы можем увидеть модели, способные автоматически перестраивать свою архитектуру в зависимости от контекста и требований. Нейросеть поддерживает широкий спектр входных данных, включая текст, изображения, видео и аудио, и может выводить результаты в виде текста, изображений и речи. Она обеспечивает работу с контекстом до 1 миллиона токенов на вход и 8 тысяч токенов на выход. Модель оптимизирована для сценариев, где скорость ответа является критически важным фактором, таких как автоматизация задач.
Claude представлена в марте 2023 года и ознаменовала собой выход Anthropic на рынок общедоступных моделей ИИ, направленных на повышение безопасности и этичности ИИ. Claude появился как ответ на непредсказуемые, ненадежные и непрозрачные проблемы больших систем ИИ. Альтман делает акцент на мультимодальности, объединяющей речь, изображения и, в конечном счете, видео, чтобы удовлетворить растущий спрос на универсальное взаимодействие ИИ.
Это обусловлено также активным финансированием OpenAI, направленным на ускорение инноваций в области ИИ. GPT-5 от OpenAI станет центром технологического прогресса, обещая превзойти своих предшественников по интеллекту, универсальности и возможностям. Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Различать их https://cohere.com крайне важно, поскольку оно влияет на доступность, адаптивность и инновационный потенциал.
Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов.
Амбициозный путь OpenAI к созданию универсального искусственного интеллекта (AGI) сделает еще один мощный рывок с разработкой GPT-5, последней итерации в революционной серии Generative Pre-trained Transformer. К ключевым особенностям GPT-4 относится возможность расширенного видения, известная как GPT-4V, которая позволяет модели интерпретировать и анализировать изображения, предоставляемые пользователями. По мере усложнения, LLM могут захватывать и отражать более богатый контент. Модели с большим количеством параметров способны воспринимать и анализировать обширную информацию, что повышает их способность распознавать тонкие нюансы, взаимосвязи и контекстуальные моменты в обрабатываемых данных. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ.
Языковые модели, в частности BERT и GPT, — «золотой стандарт» для задач распознавания естественного языка, или NLP. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. А не связанные по смыслу слова вроде «солнце», «компьютер», «собака» будут находиться далеко друг от друга.
My Website: https://cohere.com