Notes

Что такое большие языковые модели LLM основные варианты использования, наборы данных, будущее
У языковых моделей большое будущее с возможными приложениями в здравоохранении, юридических услугах, поддержке клиентов и других дисциплинах. Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность.
Вызовы и перспективы развития AI в обработке естественного языка
Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены. Фреймворк Hugging Face предлагает мощный и гибкий инструментарий для разработки пользовательских агентов. Можно легко создавать системы, которые выполняют сложные задачи, используя возможности LLM. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API. Разработчики таких моделей не раскрывают полную информацию о том, как именно модель была обучена, на каких данных и с каким набором параметров.
Эти сети могут выполнять различные задачи, такие как классификация текста, машинный перевод, автоматическое резюмирование и многое другое. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Word Embeddings и контекстуальные Embeddings представляют разные подходы к представлению слов в векторном виде.
Данные должны быть чистыми и разнообразными, чтобы модель могла эффективно учиться. И вы не можете забыть о других ключевых элементах головоломки, таких как необходимая вычислительная мощность, алгоритмы, которые вы используете для обучения, и настройка вашего оборудования. Тем не менее, для обучения LLM обычно требуется огромное количество текстовых данных. Обычно мы рассматриваем терабайты (ТБ) или даже петабайты (ПБ) данных.
Как разработчики обучают языковые модели
Простую модель можно построить с нуля самостоятельно, но чаще используют уже готовые — BERT, GPT и другие. LLM применяются https://openml.org для автоматической генерации текстов, от новостных статей до маркетинговых материалов. Такие модели облегчают помогает копирайтерам и редакторам работать эффективнее, предлагая черновики текстов или даже создавая полные статьи.
Как языковые модели создают тексты и что влияет на результат
В процессе работы системы машинного обучения распознают шаблоны в больших массивах данных и обучаются на размеченных данных, создавая правила и выявляя закономерности. https://ai.gov Это быстрая и удобная библиотека для инференса и обслуживания больших языковых моделей. Она моментально генерирует текст благодаря современным методам обработки запросов, эффективному управлению памятью и поддержке непрерывной пакетной обработки запросов. Фреймворк vLLM также обеспечивает быструю работу модели с помощью CUDA/HIP-графов.
Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные. Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. AUSLANDER EXPERT C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. ELMo (Embeddings from Language Models) — это модель для создания высококачественных векторных представлений слов, разработанная Allen Institute for AI.
Это должно интересовать каждого, кто хочет использовать их в творческой работе. Вместо этого мы наносим на карту расположение магазинов и ресторанов. А своё собственное местоположение мы определяем с помощью широты и долготы. Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей. Про размер модели и обучающую выборку мы рассказывали в наших материалах про машинное и глубинное обучение.
Сегодня технологии ИИ стремительно развиваются, и большие языковые модели (LLM) занимают центральное место в этом прогрессе. Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл. Подходы к обобщению текста используют языковые модели для сжатия огромных объемов информации в краткие и полезные резюме. Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость особенно тщательной и тонкой настройки обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок.
My Website: https://openml.org