Notes

Понимание параметров модели большого языка и требований к памяти: глубокое погружение
Например, модель, которая умеет определять вид растений, можно обучить распознавать новый вид, используя относительно небольшое количество обучающих данных. Выборка содержит входные данные для модели и — опционально — выходные данные, которые модель должна https://openml.org предсказать. В случае, когда выходные данные присутствуют, их называют разметкой, а саму выборку — размеченной.
A. Анализ социальных медиа данных
Так как наша работа посвящена модели генерации текста, рассматривать подходы для обучения мы будем на примере текстов. В современном мире постоянно развивающихся информационных технологий и работы с искусственным интеллектом роль модели генерации связного текста постоянно растет. Настоящая статья продолжает серию из трех статей, посвященных анализу работы моделей генерации текста, созданных для взаимодействий вида «человек-машина».
https://auslander.expert/ Устойчивое использование памяти и пиковое использование памяти
Способность модели выдавать качественные ответы на данных, которые не использовались во время её обучения, называются обобщающей способностью. Контекстом может быть предыдущее сообщение в диалоге, тон беседы или дополнительная информация, уже упомянутая ранее. Отметим, что несмотря на то, что и температура, и штрафы за частоту/присутствие добавляют разнообразие в ответы модели, это разнообразие отличается по типу. Чем большее количество зависимостей может описать модель, тем выше её выразительная способность, и наоборот. Кроме того, модель обучается на данных, собранных до определённого момента времени, поэтому она не способна отвечать на вопросы о событиях, произошедших после этого периода.
Если вам когда-либо приходилось использовать языковую модель в интерактивной среде или через API, то скорее всего ваша работа начиналась с выбора нескольких входных параметров. Однако, у многих из нас возникают вопросы по поводу назначения и правильного использования этих параметров. Исследования показали, что производительность LLM имеет тенденцию подчиняться определенным законам масштабирования по мере увеличения количества параметров. (2020) заметили, что производительность модели улучшается по степенному закону количества параметров, вычислительного бюджета и размера набора данных. Каждый параметр обычно хранится в виде 32-битного числа с плавающей запятой, хотя в некоторых моделях используется обучение смешанной точности с 16-битными числами с плавающей запятой.
Преимущества LLM с открытым исходным кодом
Для решения этой задачи мы решили использовать синтетические данные исправлений гладкости. С учётом таких вводных факторов стандартное обучение seq2seq-трансформерной модели с нуля, как было принято для sentence-to-sentence-переводчика, нереализуемо. Из-за нехватки документных данных SFT без претрейна будет работать плохо, а гладкость переводов внутри параллельных корпусов оставляет желать лучшего (там много машинных переводов и других синтетически сгенерированных данных). Значение указательных фраз или местоимений часто зависят от контекста, в котором они употребляются. Например, англоязычное you может переводиться в «ты» или «вы» в зависимости от выбранного тона формальности.
Существует еще несколько подходов, которые также могут быть использованы для тематического моделирования. В этом примере LDA помогает выделить наиболее значимые темы в коллекции статей и показать, какие слова характерны для каждой темы. Конвертация весов моделей в формат GGUF и последующий инференс в этом формате прошли на удивление безболезненно.
Декодер (декодировщик) также состоит из нескольких слоев, и каждый слой включает три основных компонента. Энкодер (кодировщик) состоит из нескольких слоев, каждый из которых включает в себя два основных компонента (Multi-Head Attention и Feed-forward network). Embedding model (модель встраивания) https://ai.gov — тип LLM, который преобразует данные в векторы (массивы или группы чисел).
Read More: https://ai.gov