Notes

1 1. LLM: что такое большие языковые модели
Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Особое внимание в новой версии уделено снижению предвзятости и улучшению безопасности. Meta внедрила систему динамического обновления знаний, которая помогает модели поддерживать актуальность информации и минимизировать ошибки в фактических данных.
Мультимодальность и интеграция различных типов 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. Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов в чатах. В этой статье мы поговорим об одной из технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Помимо создания текста, LLM могут выполнять различные задачи, такие как перевод, обобщение, анализ данных и ответы на вопросы.
Используя большие языковые модели с пониманием и ответственностью, вы можете улучшить продукты и процессы компании. Технология продолжает развиваться, и те, кто сможет её правильно применить, получат существенное конкурентное преимущество. Большие языковые модели, такие как GPT, обычно используют только декодерную часть трансформера для генерации текста.
Размер измеряется в количестве параметров – настраиваемых значений в нейросети. Современные решения могут иметь от нескольких миллиардов до сотен миллиардов параметров. Больший размер обычно позволяет нейросети лучше понимать контекст и генерировать https://appliedai.com более качественные ответы, но задействует больше вычислительной мощности.
Ideogram 2.0: новая модель генерирует текст на изображениях с непревзойденной точностью
Дело в том, что большие языковые модели зачастую воспринимаются как совершенные алгоритмы, способные решить любую задачу, будь то ведение переговоров с заказчиком или общение с целевой аудиторией, чтобы повысить лояльность к продукту. Дорожная карта Google для Gemini направлена на переопределение потенциала искусственного интеллекта, сфокусированного на усовершенствовании планирования, запоминания и обработки данных, чтобы расширить его контекстное понимание. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы. Параметры — это числа, используемые моделью для определения связи между словами, фразами и контекстами в тексте.
За последний год произошел качественный скачок как в функциональности моделей, так и в их доступности для пользователей. В этой статье мы детально рассмотрим ведущие языковые модели 2024 года, их возможности, архитектурные особенности и сферы применения. Наш анализ поможет разобраться в сильных сторонах и ограничениях каждой системы, что критически важно для выбора оптимальных технологий. Модели ИИ анализируют миллиарды предложений, статей и книг, обучаясь на этих данных. Когда пользователь вводит запрос, LLM анализирует его, а затем создает наиболее подходящий ответ.
Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях
Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные. Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. «Языковые модели часто используются как „болталки“, с которыми пытаются вести беседы, спрашивают у них мнение, ожидают, что программа подстроится под индивидуальные особенности и интересы человека. С этой точки зрения программы, конечно, стараются развивать, но ждать от тех же голосовых помощников правильной реакции на специфические вопросы не стоит. Вместо прямого перевода модель формирует промежуточный уровень абстрактных концепций — своеобразный «язык мышления». В средних слоях трансформера действительно наблюдается преобладание английского языка, но это скорее следствие доминирования английского в обучающих данных, чем необходимый этап обработки информации.
Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Важным аспектом работы нейросетей является контекстное окно – максимальный объем информации, который модель может анализировать одновременно. Размер области восприятия определяет, насколько масштабные тексты модель способна анализировать и насколько эффективно она удерживает контекст в длительных диалогах. Современные модели имеют области восприятия от нескольких тысяч до сотен тысяч токенов. GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц.
Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному дообучению. Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента ошибки для каждого параметра модели. В настоящее время наиболее используемым оптимизатором для языковых моделей является AdamW [15], суть метода заключается в отдельной регуляризации затухания весов. Следующее поколение моделей будет еще глубже интегрировать различные типы информации. Это откроет новые возможности для применения ИИ в робототехнике, медицине и промышленности. Первая и главная задача разработчиков — собрать качественный датасет для обучения модели.
Gemini 1.5 Pro, универсальная мультимодальная модель среднего размера, достигает производительности на уровне Gemini 1.0 Ultra и представляет инновационный подход к пониманию длинного контекста. https://auslander.expert/ Это изменение названия отражало стратегический шаг, направленный на то, чтобы дистанцировать чатбота от обрушившейся на него ранее критики и привести его в соответствие с достижениями, заложенными в модель Gemini. Преобразование Bard в Gemini не было просто косметическим, это был переход к более эффективной, высокопроизводительной модели ИИ, кульминацией которого станет выпуск самой мощной версии Gemini в декабре https://futureai.guru 2023 года. Кроме того, разработка Sora, основанная на соображениях безопасности и этики путем состязательного тестирования и сотрудничества с экспертами в данной области, соответствует подходу OpenAI к ответственной разработке ИИ. Это гарантирует, что по мере продвижения OpenAI к AGI, компания будет сохранять приверженность снижению рисков, связанных с дезинформацией, предвзятостью и другими этическими проблемами.
Read More: https://appliedai.com