Notes

Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить
В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности. Преобразователи преуспевают в создании текста, который является чрезвычайно связным и контекстно-зависимым, потому что они обращают внимание на важный контекст на протяжении всей входной последовательности. Языковые модели стали вершиной понимания и создания языка с помощью ИИ на переднем крае НЛП. Инструмент, способный создавать музыку на основе текстовых и других входных данных. Усовершенствованная версия BERT, сочетающая преимущества автогенного и автокорректирующего обучения.
Однако подходы генеративного контроля качества позволяют моделям генерировать текст без знания предметной области, полагаясь исключительно на контекст. Они основаны на методах глубокого обучения и обучены на массивных наборах данных, обычно содержащих миллиарды слов из различных источников, таких как веб-сайты, книги и статьи. Этот шаг помогает модели понять контекст предложения, что приводит к связным ответам. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов. Трансформеры заменили рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёртки (CNN), предложив более эффективный способ обработки последовательностей.
Этический ИИ и надежные LLM
Большие языковые модели стали важной движущей силой в обработке естественного языка и искусственном интеллекте. Чтобы лучше понять их внутреннюю работу и оценить основы, которые обеспечивают их замечательные возможности, важно изучить ключевые концепции и компоненты LLM. Каждая новая итерация этих моделей обеспечивает повышение производительности и возможностей, в основном благодаря постоянному росту обучающих данных, вычислительных ресурсов и совершенствованию архитектур моделей. Сегодня LLM, такие как GPT-4, служат замечательным примером силы ИИ в понимании и создании человеческого языка. Анализ крупномасштабных текстовых данных — это то, как языковые модели приобретают новые навыки.
Учебный процесс
Поскольку LLM учатся на данных, на которых они обучаются, любая предвзятость, присутствующая в этих данных, может проникнуть в поведение модели. Это может проявляться как дискриминационные или несправедливые тенденции в результатах модели. Устранение и смягчение этих предубеждений является серьезной проблемой в области ИИ и важным аспектом разработки этически обоснованных LLM.

При неправильной настройке сервисов возможен несанкционированный доступ к данным, что критично для корпоративных клиентов. Это находит применение в написании статей, создании описаний продуктов и даже в творческом письме. Главные недостатки включают вероятность «галлюцинаций» (когда модель придумывает неверные данные) и предвзятость, которая может влиять на содержание ответов. AUSLANDER EXPERT Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей. В маркетинге и анализе данных LLM помогают выявлять тон и настроение в пользовательских отзывах, социальных сетях и других источниках данных. Анализируя отзывы, модели определяют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными.
Меня очень увлекла сама идея нейросетей, потому что казалось, что это правильная абстракция. Они могли решать крошечные задачи, которые тогдашние методы просто не брали. И только в 2008–2010 годах, когда мощности заметно выросли благодаря закону Мура, стало возможным использовать нейросети на практике.
Большие языковые модели — это передовые системы искусственного интеллекта, которые https://quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ используют огромные объемы данных и сложные алгоритмы для понимания, интерпретации и создания человеческого языка. В основном они строятся с использованием глубокое обучение методы, особенно нейронные сети, которые позволяют им обрабатывать и учиться на огромных объемах текстовых данных. Термин «большой» относится как к обширным обучающим данным, так и к значительному размеру моделей, часто с миллионами или даже миллиардами параметров. Эта модель представляет собой простую нейронную сеть, которая предсказывает следующее слово на основе фиксированного числа предыдущих слов.
Here's my website: https://auslander.expert/