Notes

Большой обзор больших языковых моделей Хабр
Языковые модели на основе n-грамм аппроксимировали вероятность следующего слова, используя счётчики n-грамм и методы сглаживания. Для улучшения этого подхода были предложены feedforward архитектуры нейронных сетей (feedforward neural networks), чтобы аппроксимировать вероятность слова. Обучение больших языковых моделей — это сложный процесс, требующий пристального внимания к деталям и глубокого понимания лежащих в его основе методов. Поскольку мы наблюдаем быстрый прогресс в обработке естественного языка и искусственном интеллекте, важность эффективных методов обучения для LLM будет только расти.
Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов.
LLM продемонстрировали большие перспективы в этой области, позволяя автоматически генерировать резюме для новостных статей, научных статей и других объемных документов. Эта возможность может значительно сэкономить время и усилия для пользователей, стремящихся быстро понять основные моменты документа. T5 сыграл важную роль в продвижении исследований по трансферному обучению и многозадачному обучению, продемонстрировав потенциал одной универсальной модели, позволяющей преуспеть в различных задачах НЛП. Успех BERT в различных тестах НЛП привел к разработке многочисленных вариантов и адаптаций, включая RoBERTa, ALBERT и DistilBERT.
Они говорят нам, что то, что происходит дальше, является результатом того, что было раньше. Моя работа заключается в том, чтобы дать вам возможность испытать себя. Если вы будете решать задачи правильно, я засуну руки в ваш мозг и буду возиться с вашими нейронными проводами, чтобы повысить вероятность того, что в будущем вы будете делать это снова. Если вы ошибётесь, я снова буду возиться, но на этот раз постараюсь сделать так, чтобы вы больше так не делали. Развитие диалоговых агентов, технологий перевода, производства контента, обобщения и анализа настроений стало возможным благодаря их способности понимать и воспроизводить человекоподобный язык. Смягчение этих предубеждений и достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами.
Архитектура
В биологических текстах уровня III дистрибуция глагола демонстрирует минимальное значение и составляет 123,5 вхождений на 1000 словоупотреблений, а текстах по обществознанию – 116 вхождений. Кожиной (1972), дистрибуция глагола составляет только 90 вхождений на 1000 словоупотреблений. Данные различия косвенно указывают на более высокий уровень номинативности и, как следствие, степени сложности научных текстов. Учебным текстам, напротив, за счет большего присутствия в их составе глаголов, свойственна нарративность, рассчитываемая как отношение глаголов к существительным (Vahrusheva et al. 2023). Разработка и эволюция известных моделей больших языков значительно повлияла на область обработки естественного языка и искусственного интеллекта.
Оказывается, этого достаточно, чтобы сравняться с downstream-обучением. Его принято аппроксимировать на основе корпуса текстов (например, всего интернета) — в этом случае считаются совстречаемости слов друг с другом, и по ним считаются вероятности. Модель высчитывает вероятность возможных продолжений текста и предлагает их нам.
Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели. GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц. Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто используются вместе и какие темы связаны между собой. Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста. Чаще всего реализована в виде диалогового агента, с которым можно общаться в разговорной форме.
Для построения LLM‑приложений часто придерживаются подхода с обучением в контексте с помощью промпт-инжиниринга. Для создания эффективных промптов следует писать в промптах команды «напиши», «объясни», «приведи пример», «сократи», «переведи». На данный момент нет лучших ключевых слов для получения лучшего результата. Важнее всего найти баланс между конкретностью инструкций и детализацией задачи. История развития языковых моделей началась в конце прошлого века с известной всем нам T9. Изначально она помогала только дописывать введённые слова, а затем эта технология развивалась до того, что учитывала предыдущее слово и предлагала варианты на выбор.
https://auslander.expert/ Архитектура Transformer стала основой для многих современных LLM, включая серию GPT, BERT и T5. В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с "конституционным" подходом к ИИ. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. GigaChat, YandexGPT 3, Gemini Advanced, LLaMA 3.1, Mistral Large 2 также продемонстрировали хорошие результаты, но не предоставили столь же детальных ответов или соответствующих дополнений. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, что ожидаемым ответом на запрос «Сегодня хорошая погода» станет «Сегодня не жарко и идет дождь».
Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при создании. Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова. Более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN) — вид нейросетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Третье поколение серии GPT расширило возможности обработки естественного языка до беспрецедентного уровня, позволив создавать тексты - от эссе и кодов до поэзии, - [иногда] превосходящие человеческий результат. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста.
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. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. Токены смотрят на https://eccv2024.ecva.net предыдущие последовательности, чтобы учитывать контекст.
Массовая параллельная обработка: архитектуры, алгоритмы и будущее
Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. RNN работают, анализируя каждое входящее слово, отслеживая информацию из более ранних слов, что позволяет им создавать текст, который является связным и подходящим для контекста. Читабельность текстов по обществознанию для 6-7 классов (уровень I) составляет 6,8, для 8-9 классов (уровень II) читабельность вырастает до 9,04, а для классов (уровень III) снижается до 8,8 (рис. 1 А).

Не следует игнорировать, решение этических соображений и проблем, связанных с большими языковыми моделями, является важным аспектом ответственный ИИ разработка. Эти совместные усилия могут гарантировать, что LLM продолжают революционизировать отрасли и улучшать жизнь, поддерживая при этом самые высокие стандарты этической ответственности. Архитектура Transformer стала основой для многих современных LLM, включая серию GPT, BERT и T5. Его влияние на область НЛП было огромным, прокладывая путь для все более мощных и универсальных языковых моделей. Общая оценка – это сводный показатель, отражающий уровень качества ответа по всем перечисленным критериям. Для Factual Correctness более надёжны ML-системы (и внешние базы данных), потому что LLM склонны выдумывать факты.
Read More: https://auslander.expert/