Notes

Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр
Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов.
Следовательно, необходимо осознавать лингвистические критерии формулировки запроса или промта, поскольку от этого будет зависеть и ответ языковой модели. Например, даже GPT-3 пока не умеет отслеживать источники и предоставлять пользователю доказательства своих ответов. По мнению младшего научного сотрудника Центра междисциплинарных исследований МФТИ Ксении Клоковой, сегодня люди проявляют слишком много доверия по отношению к нейросетям. Среди отличительных особенностей GPT-3 - понимание и генерация естественного языка (NLU / NLG), возможность генерировать код, возможности перевода, изучение языка и широкие возможности настройки.
Недостатки LLM с закрытым исходным кодом
Если задать ей вопрос, она даст ответ, похожий на те многочисленные тексты, которые ей знакомы. Если мы хотим, чтобы языковая модель генерировала текст в стиле гороскопов или пацанских цитат, то нам нужно набрать соответствующие датасеты и дообучить модель на них. Нейросеть должна увидеть максимально разнообразный язык, потому что только так она сможет генерировать текст в разной стилистике. Если обучать её только на «Википедии», то у неё не получится написать интересный пост для Instagram. Эти наблюдения подтверждают, что процесс не является простым последовательным переводом, а представляет собой сложную трансформацию информации через промежуточное концептуальное представление. Большие языковые модели — это не просто хайповая технология, а мощный инструмент для автоматизации и оптимизации.
Если раньше создание и использование языковых моделей было доступно только крупным технологическим компаниям, то теперь, благодаря открытым моделям и облачным сервисам, разработчики любого https://aibusiness.com уровня могут интегрировать ИИ в свои проекты. Тенденция к увеличению контекстного окна продолжится, но более важным станет качественное улучшение работы с информацией. Будущие модели смогут не просто обрабатывать большие объемы текста, но и эффективно структурировать знания, формировать долговременные связи и обновлять свою базу знаний без полного переобучения.
Будущее языковых моделей
Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто https://globalpolicy.ai используются вместе и какие темы связаны между собой. «Понятно, что не бывает строго определенных культурных типов, мы все разные, да и вопросы в этом эксперименте специфичные. Но если говорить о том, чтобы натренировать нейросеть, научить ее лучше понимать какие-то культурные особенности человека, то наше исследование может стать полезным инструментом для таких целей. Это шаг в сторону персонализации, о которой сегодня часто говорят разработчики языковых моделей», — объясняет Ксения Клокова.

Но в перспективе её можно научить сохранять и оценивать сайты, с которых она берет информацию. Например, сейчас можно проследить, как меняются числовые данные (например, стоимость акций на бирже) и сделать прогноз на будущее с помощью тех же нейросетей. Сейчас для большинства существующих нейросетей, которые еще ничему не научились, требуется собирать датасет под каждую новую задачу и обучать их. А «Балабобе» достаточно показать несколько примеров и она выдаст нужный результат. Например, если мы хотим сгенерировать текст а-ля «Википедия», то достаточно загрузить в обучение несколько статей. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ У каждого слова есть численное представление, и нейросеть смотрит, какие комбинации слов и в каком порядке чаще всего встречаются в языке вместе.
Амбициозный путь OpenAI к созданию универсального искусственного интеллекта (AGI) сделает еще один мощный рывок с разработкой GPT-5, последней итерации в революционной серии Generative Pre-trained Transformer. К ключевым особенностям GPT-4 относится возможность расширенного видения, известная как GPT-4V, которая позволяет модели интерпретировать и анализировать изображения, предоставляемые пользователями. По мере усложнения, LLM могут захватывать и отражать более богатый контент. Модели с большим количеством параметров способны воспринимать и анализировать обширную информацию, что повышает их способность распознавать тонкие нюансы, взаимосвязи и контекстуальные моменты в обрабатываемых данных. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ.
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.
Это обусловлено также активным финансированием OpenAI, направленным на ускорение инноваций в области ИИ. GPT-5 от OpenAI станет центром технологического прогресса, обещая превзойти своих предшественников по интеллекту, универсальности и возможностям. Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Различать их крайне важно, поскольку оно влияет на доступность, адаптивность и инновационный потенциал.
Here's my website: https://globalpolicy.ai