Notes

Лучшие практики проектирования запросов для ИИ-приложений Советы и техники
Он помогает модели понять ваши потребности и направляет её на генерацию осмысленных ответов. Параметры — это переменные, присутствующие в модели, и которые изменяются в процессе обучения. Считается, что языковая модель является большой если содержит больше одного миллиарда параметров. Именно благодаря большому числу параметров LLM и способны распознавать, переводить, прогнозировать или генерировать текст или другой контент. По мере продолжения данной серии статей мы будем глубже погружаться в сложные темы.
В следующих статьях мы обсудим промпт-инжиниринг, выбор правильной языковой модели для вашего сценария и многое другое! Оставайтесь с нами и продолжайте открывать огромный мир языковых моделей с «Мегапьютер Интеллидженс». «В целом практически все опенсорсные модели могут понимать русский язык. Проблема заключается в том, что в большинстве https://huggingface.co известных LLM токенизатор разрабатывался в первую очередь для английского языка или как минимум для латиницы.
Как компании используют AI для улучшения кибербезопасности
Разве мы не хотим видеть наилучшее продолжение (имеющее наивысшую оценку правдоподобия) при каждом ответе? Однако, если всегда выбирать наилучший токен, то каждый раз ответы будут одинаковыми. Для достижения разнообразия в ответах иногда приходится идти на компромисс с точки зрения их качества.
Кроме того, разрыв в рейтингах между закрытыми и открытыми моделями постоянно сокращается». Чем больше размер текста, который LLM способна обработать, тем выше её производительность и качество генерируемых ответов. Это связано со значительным увеличением объёма данных, которые может проанализировать модель. Подобные плагины можно применять тогда, когда необходимо получить доступ к внешним источникам данных, автоматизировать задачи, а также для улучшения пользовательского опыта [7]. Декодеру при обучении доступны на входе только предшествующие токены. Его важным свойством является авторегрессионное предсказание следующего токена на основе языковой каузальности.
Вот 12 самых популярных инструментов ИИ на данный момент, согласно новому опросу – и конкуренты настигают ChatGPT.
Этот этап помогает превратить просто умную модель в модель‑ассистента. ИИ представляет собой технологии, которые позволяют машинам имитировать человеческие когнитивные процессы, такие как обучение, рассуждение и самоисправление. Ученые связались с разработчиками и рассказали о своем опыте.
Обращайте внимание не только на генерацию текста, но и на то, как модель это делает, какие ошибки допускает при обучении и где достигает своих пределов. Все эти детали помогут вам расширить горизонты работы с языковыми моделями. Помимо этих, существует большое количество других языковых моделей. Например, Mistal 7B умеет решать несколько задач параллельно и отлично работает в чатботах. Мы описываем эти и другие модели в нашем гайде по промтингу с нейросетями в GPTunneL. Проще говоря, запрос — это то, что вы передаете ИИ для получения конкретного ответа или результата.
Навыки владения ИИ уже стали обязательными для дизайнеров, маркетологов, менеджеров, аналитиков и программистов. Список профессий, в которых используют нейросети, будет только расти. «Главная отечественная разработка — это ruGPT-3.5 и созданный на её базе GigaChat.
Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат. Понимание различных типов запросов, учет затрат и применение эффективных техник помогут вам получить более точные и полезные ответы от ИИ. Формулируйте запросы так, чтобы они были конкретными и по существу. Прямые вопросы помогают модели точно понять, какую информацию вы ищете.
Технический разбор данной архитектуры с картинками, схемами и программным кодом можно легко нагуглить и я в этой статье приводить его не буду. Если вы айтишник или около - то можете поставить себе LLM локально - прямо на компьютер или телефон. Есть веса моделей в свободном доступе в России, есть бесплатные приложения для запуска.Но это уже условно продвинутый уровень и оставим его для другой статьи.
Языковая модель назначает оценки правдоподобия для прогнозирования следующего токена в последовательности. 🤖 20 инструментов для видео, графики, текста и аудио в одном курсе. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Получите бесплатный доступ и начните осваивать топовые нейросети. Токен — это небольшая часть текста, имеющая определённое значение. И конечно же, мы будем рассказывать вам о главных новостях развития искусственного интеллекта и сообщества Open Source в нашем телеграм-канале.
Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. Да, язык запроса может существенно влиять на качество ответа, поскольку модели обучены на разных языках в разном объёме. Например, GPT-4 больше обучен на английском языке, что делает ответы на этом языке более точными и детализированными. Использование наиболее подходящего языка может улучшить точность и релевантность ответов. Вывод модели относится к процессу использования обученной модели машинного обучения для составления прогнозов или генерации выходных данных на основе новых входных данных.
Всё об LLM: что это, для чего нужны, как работают и какие бывают
Здесь легко настроить рейтинг для выбора наилучшей модели под конкретную задачу, например написание кода. Поэтому при выборе стоит ориентироваться на метрики, наиболее соответствующие задаче, для решения которой мы выбираем LLM. Большинство тестовых арен снабжены удобным интерфейсом, позволяющим сортировать списки доступных моделей в соответствии с интересующими параметрами. На таких сайтах каждая нейросеть оценивается по ряду метрик качества (бенчмарков). При этом стоит понимать, что идеальной во всех смыслах LLM не существует. Модель может демонстрировать выдающиеся результаты по одному показателю, но при этом быть аутсайдером по другим бенчмаркам.
Read More: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/