Notes

Мультимодальные RAG и VLM против OCR + LLM: Как откровенно поговорить с вашими PDF? Блоги Epsilon Metrics
Она берет большие языковые модели (LLM) и усиливает их с помощью внутренних источников данных. LLM видят потенциал революционизировать NLP, предоставляя надежные и точные возможности и решения для понимания языка, которые обеспечивают беспрепятственный пользовательский опыт. Однако, чтобы сделать LLM более эффективными, разработчики должны использовать высококачественные речевые данные для получения более точных результатов и создания высокоэффективных моделей ИИ. Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл.
Один из самых известных примеров большой языковой модели — GPT-4 от OpenAI, а также Google BERT. На российском рынке популярны YaGPT от Яндекса и GigaChat от Сбера, разработанные для обработки и генерации текстов на русском языке. Как мы уже видели, языковые модели представляют суперслова как места на гигантской карте значений.
Эмбеддинги улучшают способность LLM анализировать текст, помогают учитывать контекст и зависимости между частями текста. Это повышает точность анализа и поиска и позволяет создавать более точные и полезные ИИ-приложения. Например, чат-боты начинают лучше понимать намерения пользователей, а системы рекомендаций подбирают контент с учетом смысла, а не просто ключевых слов. С развитием генеративных моделей эмбеддинги останутся основой для точного понимания запросов и подготовки наиболее подходящих ответов.
Как работают LLM?
Системы-преобразователи в основном основаны на процессах внимания, которые позволяют модели во время прогнозов фокусироваться только на определенных аспектах входных данных. И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. Декодер создает контекст и создает окончательный https://semiwiki.com/category/artificial-intelligence/ вывод, используя выходные данные кодировщика.
Проблемы RNN: вычислительная сложность и длинные последовательности
Но использование методов линейной алгебры позволяет моделям находить скрытые взаимосвязи и проводить анализ текстов. Это особенно важно в задачах, где смысл текста зависит от контекста, например, в семантическом поиске, генерации ответов и других задачах обработки естественного языка. Большие языковые модели, или LLM (Large Language Models), — это алгоритмы машинного обучения, которые могут обрабатывать и генерировать текст на естественном языке. Обучение LLM моделей происходит на колоссальных объемах текстовой информации, что позволяет им анализировать структуру языка, распознавать смысл слов, предложений и даже контекста. LLM (Large Language Model) — это модели машинного обучения, которые умеют обрабатывать огромные объемы текстов.
Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй. Современные IT-решения помогают ритейлерам выстраивать операции так, чтобы они были понятны и удобны как для клиентов, так и для партнеров и сотрудников. Это позволяет системе связывать данные разных типов и извлекать их по запросу. LLM прогнозируют следующее слово в зависимости от текста, который был введен ранее.
А своё собственное местоположение мы определяем с помощью широты и долготы. Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. Контекст первого n — 1 n-грамм заполняется маркерами начала предложения, обычно обозначаемыми символом . Таким образом, во втором подходе нам не нужно прогнозировать, какие вопросы могут задать пользователи о романе. Наш бот знает сюжет от и до и прекрасно справляется с любым вопросом самостоятельно. Для первого варианта вам потребуется создать набор часто задаваемых вопросов и ответов (FAQ) по роману и обработать их.

LLM иногда генерируют неверную или бессмысленную информацию, потому что они предсказывают следующий фрагмент текста на основе вероятностей. Если в данных были пробелы или контекст плохо распознан, модель может «придумать» что-то, что выглядит правдоподобно, но не имеет смысла. Эмбеддинги работают иначе — они преобразуют текст в числа, без попыток предсказывать следующей слова в генерируемом тексте, поэтому результат более надёжный. Векторные базы данных используются для для хранения, индексирования и поиска похожих векторов на основе числовых представлений данных (эмбеддингов).
Это делает поиск более точным, особенно в сложных темах, где одни и те же понятия могут быть выражены https://aitracker.substack.com разными словами. Подробнее о RAG можно почитать в статье «Сделайте свою большую языковую модель (LLM) специалистом в любой области с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG)» в нашем блоге. Применение LLM моделей позволяет автоматизировать рутинные процессы, ускорить обработку информации и снизить затраты.
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Если ваша компания работает с документами сложной структуры, переход на мультимодальные RAG и VLM — это важный шаг. Протестируйте решение на пилотных проектах, чтобы убедиться в его эффективности.
И модель генерирует то, что будет дальше, прокладывая путь от этого места, руководствуясь тонким взаимодействием всех указателей, которые были до этого. 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. Языковые модели обращают внимание на любое слово в подсказке, которое может иметь отношение к последнему слову, и затем используют его для обновления своего понимания того, что это за последнее слово.
В обработке документов Self-Attention позволяет анализировать связи внутри текста, а Cross-Attention — сопоставлять текстовые описания с визуальными данными, такими как графики или изображения. https://auslander.expert/ Этот подход позволяет модели глубже анализировать структуру документа и обеспечивает более точное понимание контекста. В этом примере мы рассмотрим, как объединить векторную базу данных с моделью встраиваний (embeddings) и YandexGPT, чтобы создать систему с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот подход позволяет модели находить и использовать конкретные фрагменты текста из векторной базы данных. Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства.
Here's my website: https://aitracker.substack.com