Notes

Как мы прикрутили RAG для интент-классификации, или Трудности перевода на LLM-ский Хабр
Поэтому в качестве первого шага перехода к переводчику документов мы решили свести задачу к переводу параграфов или цепочки параграфов (примерно до тысячи токенов). С одной стороны, такая постановка задачи проще для оценки качества, сбора данных и моделирования. С другой стороны, в блоках такого размера уже содержится бо́льшая доля релевантной контекстной информации, нужной для разрешения проблем, которые мы обсуждали выше. Модель представления текста в виде графа позволяет устранить указанные недостатки. Такое представление эффективно моделирует связи между терминами и отражает информацию о структуре документа.
Большой обзор больших языковых моделей
Наконец, стоит отметить, что параллельная обработка данных также может быть применена на уровне самих алгоритмов генерации сверточных текстовых моделей. Например, можно использовать методы асинхронного обучения, при которых различные части модели генерируются параллельно и комбинируются в конечный результат. Другим методом параллельной обработки данных является использование графических процессоров (GPU). Графические процессоры предоставляют большую вычислительную мощность по сравнению с центральными процессорами (CPU) и могут эффективно обрабатывать параллельные задачи. При использовании GPU для генерации сверточных текстовых моделей происходит значительное ускорение вычислений.
Если говорить конкретнее, в top-p семплировании учитываются только те токены с самыми высокими оценками, суммарная вероятность которых превышает заданный порог p, в то время как остальные токены отбрасываются. Для Confidence простая ML-модель классификации (по лингвистическим признакам) даёт быстрые числовые оценки, а LLM может расплывчато «оценивать» уверенность. Однако чрезмерная самоуверенность LLM без фактов может ввести в заблуждение, поэтому лучший вариант — комбинировать оба подхода.
В ходе расширения Gemini будет интегрирована в ключевые сервисы Google, включая Chrome для улучшения качества работы в браузере и платформу Google Ads, предлагающую новые стратегии привлечения рекламодателей. Эта архитектура была усовершенствована для включения эффективных механизмов внимания в декодер трансформера, что позволяет моделям эффективно обрабатывать и интерпретировать обширные контекстные данные. 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.
В данной статье мы рассмотрим советы и рекомендации по повышению эффективности генерации сверточных текстовых моделей. Рекомендуется использовать большой и разнообразный набор текстовых документов, чтобы модель могла учиться на широком спектре информации. Тематическое моделирование https://paperswithcode.com — это подход анализа текстовых данных, направленный на выявление скрытых тематических структур в коллекции документов. Оно позволяет автоматически определить, какие темы присутствуют в наборе текстов, и какие слова характеризуют каждую тему. Это важно для эффективного описания и интерпретации больших объемов текстовой информации.
В таком случае отрицательное значение будет указывать на то, что кластеризация хуже, чем если бы метки были присвоены случайным образом. Данная метрика проста в интерпретации и устойчива к выбросам, однако не учитывает масштаб (насколько велико полученное отклонение) и направление ошибок (положительное или отрицательное отклонение от реальных значений). В контексте рака груди, данные метрики являются ещё более важными, чем предыдущая, поскольку показывают какое число злокачественных опухолей удалось действительно выявить. Порой комбинирование различных методов может дать наилучшие результаты, так как каждый метод имеет свои преимущества и ограничения. Материалы включают в себя такие характеристики, как цвет, отражение, прозрачность, шероховатость и другие. Кроме того, особое внимание следует уделить правильному размещению модели в сцене.
В отличие от предыдущих фреймворков бенчмаркинга, ChatArena стремится решать задачу бенчмаркинга иначе. Эта платформа бенчмарков проводит анонимизированные и рандомизированные битвы различных LLM на конкретных промтах, а пользователи решают, какая LLM (анонимная) лучше справилась с работой. Существуют и более продвинутые способы перебора гиперпараметров, обеспечивающие за минимальное число проверок более быструю сходимость к наилучшей конфигурации (см. hyperparameter optimization).
Если позволяют вычислительные ресурсы, можно перезапустить процедуру несколько раз с разной инициализацией, чтобы оценить влияние характера случайного разбиения на результат. Есть разные варианты PEFT / Sparse Fine-tuning, которые ограничивают «степень свободы» модели путём задания маски на оптимизируемые веса, ранга обучаемой добавки или конкретной группы изменяемых параметров (начальные или конечные слои). Только оценку качества прогнозов на отдельной тестовой выборке можно считать несмещенной в результате подбора гиперпараметров, поскольку только объекты этой выборки модель увидит в первый раз. Модель получает штраф за частоту (frequency penalty) за каждое повторение одного и того же токена в тексте.
В настоящей работе рассматривается бинарная шкала тональности, включающая два значения – позитивное и негативное. Классификация осуществляется на основе ДСМ-метода автоматического порождения гипотез, предложенного В.К. Целью работы является исследование влияния векторной и графовой моделей представления текстов на качество классификации отзывов по тональности. Среди причин переобучения могут быть тип модели и количество её параметров, качество и объём обучающих данных, а также неправильная настройка процедуры обучения.
Данная метрика более устойчива к выбросам, поскольку делает распределение целевых и спрогнозированных значений более однородным. С другой стороны, MSLE труднее интерпретировать, а также стоит иметь в виду, что она уделяет больше внимания заниженным прогнозам, поскольку логарифм является несимметричной функцией. Например, продажи мороженого имеют ярко выраженную сезонность, при этом продажи в летние месяцы значительно выше, чем в зимние. В таком случае WAPE покажет более реальную оценку, поскольку будет учитывать ошибку прогноза для каждого месяца относительно общего объёма продаж, что в итоге позволит лучше справляться с прерывистыми продажами. Нетрудно догадаться, что не смотря на одинаковые MAE, в одном случае качество модели будет лучше, чем в другом.
Каждое решение для бизнеса мы разрабатываем исходя из нашего понимания поставленной задачи и прогнозов по развитию продукта. Однако со временем потребности бизнеса меняются, появляются новые неожиданные вводные, требования и условия. Это приводит к необходимости адаптировать продукт к новым реалиям, чему могут препятствовать недостатки внедрённых ранее подходов. В 3D моделировании есть различные способы настройки освещения и теней, включая использование разных типов источников света, регулировку яркости и цвета света, а также настройку параметров теней.
Важные аспекты 3D моделирования: правильная настройка
Это и любые задачи суммаризации текста, выделение из текста сущностей, перефразирование текста из одного стиля в другой или "умное" добавление ключевых слов в текст. Как можно заметить, данная метрика особенна полезна в случае, когда необходимо подобрать оптимальное количество кластеров, которое выбирается на основе максимального значения силуэта. Однако, следует учитывать, что значение силуэта может быть склонно к завышенным оценкам для выпуклых форм кластера и занижено для сложных форм, особенно для кластеров различного размера и плотности. Его основная проблема заключается в том, что он не учитывает количество признаков в модели. Другими словами, имеет тенденцию к увеличению при добавлении в обучающий набор новых признаков, даже если они не улучшают качество модели.

https://auslander.expert/ NOLIMA может стать новым стандартом для оценки того, насколько эффективно модели справляются с большими контекстными окнами, потенциально направляя развитие LLM в будущем. Предыдущие исследования показывают, что в этой области ещё есть куда стремиться. По мере роста контекстных окон — с 4096 токенов в GPT-3.5 до 8000 в GPT-4 — модели сначала испытывали трудности с извлечением базовых последовательностей слов. Позже они продемонстрировали улучшение опубликованных производителем результатов теста NIAH.
Here's my website: https://auslander.expert/