Notes

Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях Хабр
Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова, более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN). Это вид нейронных сетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Второй этап обучения модели — Supervised fine-tuning или обучение с учителем. Это специалисты, которые пишут эталонные ответы на разнообразные запросы (промты). Большие языковые модели, такие как GPT, построены на архитектуре трансформеров, которая особенно подходит для обработки длинных текстовых последовательностей.
Чем отличаются разные языковые модели: примеры
Две картинки сверху демонстрируют FLAN- и T0- подходы по созданию датасета, а картинка снизу — рост усреднённого качества модели после обучения на смеси. Если из слова «Джек» вычесть направление «актёр» и добавить направление «музыкант», то созданное вами суперслово с гораздо большей вероятностью будет обозначать «Джека Джонсона», чем «Джека Николсона». Инструменты, такие как FAISS, позволяют работать с векторными пространствами, содержащими миллионы или даже миллиарды объектов. Стоит отметить, что я не углубляюсь в детали реализации и математические аспекты, однако уровень описания достаточен для правильного понимания эволюции LMs. Для этого из специализированных библиотек, например TensorFlow или PyTorch, загружают стандартные модели.
Иногда пользователи смеются над нелепыми ошибками, которые допускают модели. Иногда негодуют, когда модели начинают придумывать несуществующие вещи или делают фактические ошибки. Для поощрения надлежащего использования языковых моделей необходимо разработать и внедрить этические принципы и рамки.
Развитие языковых моделей
Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на предыдущие. Это требует от модели способности анализировать контекст и структурировать ответ. Мы с вами обсудили, как развивались языковые модели, какие приёмы и техники необходимы для успешного обучения инструкционных моделей.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, демонстрируют значительный потенциал при автоматизированной обработке языка. Они уже помогают в создании контента, поддержке пользователей и анализе данных, становясь универсальными инструментами. Благодаря непрерывным улучшениям, включая настройку на инструкции и механизм обратной связи, эти модели становятся всё более точными и полезными. LLM также находят применение в анализе юридических и финансовых документов. Модели могут обрабатывать и анализировать тексты контрактов, отчётов и других документов, выделяя ключевые моменты и проводя проверку на соответствие нормам. Это особенно полезно для юристов и аналитиков, так как позволяет быстро находить нужную информацию в больших объёмах текста.

Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность. Используйте перепроверку через надёжные источники, запрашивайте у модели обоснования и не стесняйтесь уточнять детали. Также, вы можете воспользоваться пятью способами улучшения ответов, приведенными ниже.
FAISS возвращает список из 5 фрагментов, наиболее соответствующих запросу. После загрузки LLAMA2 и индексации документов с помощью FAISS, пользователи могут вводить запросы. Для этого примера мы выбрали модель «llama-2-7b-chat.Q6_K.gguf», которую можно скачать https://ai.googleblog.com с сайта Hugging Face.
А если нужно лучшее решение базовых задач — загляните к Gemini. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком. Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. перейти А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. В этом примере LLAMA2 использует фрагменты, предоставленные FAISS, для построения ответа на основе контекстной информации из проиндексированных документов. Эти фрагменты затем служат контекстом для генерации ответа с использованием LLAMA2.
Homepage: https://auslander.expert/