Notes

Как работают большие языковые модели Блог АдминВПС
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 более качественные ответы, но задействует больше вычислительной мощности.
Появление Gemini 1.5 Pro знаменует собой значительный скачок в возможностях искусственного интеллекта, сочетая превосходную эффективность с качеством, не уступающим предшественнику Gemini 1.0 Ultra. Центральное место в этом занимает архитектура Mixture-of-Experts (MoE, оценка группой моделей-экспертов), повышающая способность модели динамически и эффективно обрабатывать большие и сложные наборы данных в различных модальностях. Gemini от Google представляет собой монументальный шаг в эволюции технологий искусственного https://anthropic.com интеллекта.
GPT 3
Базовая модель отличается тем, что она обучена на обширных наборах данных, часто с помощью механизма самоконтроля, что позволяет этим моделям добиваться превосходства в решении множества задач. Интеграция БЯМ в чат-боты позволяет улучшить качество взаимодействия с пользователями, обеспечивая более естественные и информативные ответы. Это находит применение в написании статей, создании описаний продуктов и даже в творческом письме. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer.
Он лишь дополняет их, предлагая новые способы решения проблем, а также методы улучшения производительности. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Перед загрузкой в энкодер входные данные проходят через слои токенизации и эмбеддинга.
Осенью 2024 года вышла обновленная версия Claude 3.5 Sonnet, которая внедрила новые функциональные возможности. Система обрела усовершенствованную способность к аналитическим выводам и обработке масштабных текстовых данных. Важной инновацией стала интегрированная система верификации, позволяющая системе тщательно проверять генерируемый контент. Почти как человек, только модель не понимает смысла слов, как его понимаем мы.
Расширение контекста и долговременная память
Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Например, рекуррентные нейросети (RNN) и Mamba (модель пространства состояний), которые особенно хорошо справляются с последовательностями слов и событий и требуют меньше ресурсов. Разработчик продвигает Llama 3, нацеливаясь на улучшение генерации кода и продвинутых диалогов, стремясь сравняться с возможностями модели Gemini от Google. Базовая модель отличается тем, что она обучена на обширных наборах данных, часто с помощью механизма самоконтроля, что позволяет этим моделям добиваться превосходства в решении множества задач. Благодаря заложенным в них алгоритмам искусственного интеллекта LLM могут "читать" и "понимать" тексты, написанные людьми, а также создавать свои собственные.
Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. Стриминговый сервис Netflix использует LLM для формирования персональных рекомендаций контента. Алгоритмы анализируют отзывы пользователей на сайте и в соцсетях, а также их историю просмотров и оценок.
Будущее больших языковых моделей
В этом ключе особенно актуальным становится обсуждаемся уже долгое время концепция федерального закона "Цифровой кодекс Российской Федерации", появление которого обещают к середине 2025 года. Между слоями есть связи, которые помогают учитывать данные с предыдущих слоев. Это помогает не потерять важную информацию при прохождении какого-либо слоя.
Многие современные нейросети также проходят обучение с человеческой обратной связью (RLHF), что помогает им генерировать более полезные и безопасные ответы. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали.
Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского. Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей.
В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов. Примечательно, что разработчики LLaMA подчеркнули, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по производительности значительно более крупную GPT-3 в большинстве бенчмарков NLP.
Эти данные позволяют определить, какой контент будет наиболее интересен конкретному пользователю. Для обработки такого объёма информации вручную потребовалось бы привлечь тысячи сотрудников, LLM же нужно всего несколько минут. Модель запоминает даже то, какой контент более релевантен для пользователя в определенное время суток. AUSLANDER.EXPERT В 2017 году исследователи компании представили архитектуру Transformer, которая легла в основу всех популярных LLM. GPT-2, выпущенную годом позже, компания отказалась делать общедоступной из-за опасений по поводу ее злонамеренного использования.
За следующие два года LLM проникли практически во все сферы бизнеса и науки. По мере развития отрасли ориентироваться во множестве доступных моделей, чтобы найти подходящую для конкретных нужд, становится все более важным. Проводя внешние проверки и оценки безопасности, Anthropic стремится минимизировать риски, связанные с развитием ИИ, и обеспечить использование возможностей Claude 3 без непредвиденных последствий. Предлагая Claude, Anthropic обеспечивает более безопасное и приватное использование моделей, уменьшая зависимость от внешних API и обеспечивая конфиденциальность данных. Этот метод начинается с набора этических принципов, формирующих "конституцию", которая направляет развитие модели и выравнивание ее результатов, демонстрируя приверженность Anthropic к этически корректным и автономным системам ИИ. Claude 2 появился в июле 2023 года, опираясь на фундамент своего предшественника, с улучшенной производительностью и более широкими возможностями применения, делая акцент на этическом развитии ИИ.
My Website: https://anthropic.com