Notes

Освоение языковых моделей: подробный разбор входных параметров Мегапьютер
Использование принципов, описанных в этой статье, может помочь пользователям более эффективно использовать ChatGPT для своих нужд, будь то обучение, исследование или развлечение. В этой статье на практических примерах рассмотрим какие задачи из коробки могут решать современные большие языковые модели (large language models, LLM). Отметим, что несмотря на то, что и температура, и штрафы за частоту/присутствие добавляют разнообразие в ответы модели, это разнообразие отличается по типу. Штрафы за частоту/присутствие увеличивают разнообразие в пределах одного ответа, т.е.
Чем больше контекста и больше деталей вы укажите в запросе, тем качественнее получите результат. Например, в этом запросе мы попросили сгенерировать текст в стиле Гарри Поттера. LLM иногда может «галлюцинировать», то есть выдумывать ответ. Это когда нейросеть уверенно отвечает на заданный вопрос, но ее суждение не имеет отношения к реальности. Причем мы заранее не знаем, где именно такая галлюцинация может возникнуть. Так из-за галлюцинации чат-бота нью-йоркский юрист попал в большие неприятности, предоставив суду доказательства, сгенерированные нейросетью.
Почему многие профессии в области науки о данных на самом деле являются инженерией данных
Сначала рассмотрим строгие правила, которые помогут определить, какие параметры следует установить на ноль. Затем мы дадим несколько советов, которые помогут вам настроить параметры с ненулевыми значениями. Одной из популярных вариаций top-k семплирования является top-p семплирование, также известное как ядерное семплирование. Ввиду своей универсальности и высокой эффективности, техника top-k семплирования породила множество вариаций.
ReAct (Reason + Act): пошаговое взаимодействие LLM с агентами
На этапе Pretrain модель учится предсказывать следующее слово в предложении. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Здесь она вбирает базовую эрудицию и знания о естественном языке, но пока еще умеет понимать https://thenextweb.com/artificial-intelligence запросы и не может на них отвечать. При выборе более высоких значений температуры модель демонстрирует большую креативность и разнообразие ответов.
Одна из главных проблем LLM, определяющая их недостатки, — это особенности архитектуры трансформер. Решение ждут от стартапов, работающих с опенсорсными моделями, и экспериментирующими с их внутренним устройством. Кроме того, появление опенсорсных моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой.
Остальные языки, на которых в мире говорят десятки и сотни миллионов людей, считаются вторичными. Обучение для работы с ними требует поиска и составления качественных датасетов, а значит, и дополнительных ресурсов. Например, та же Mistral 7B имеет в 25 раз меньше параметров по сравнению с GPT-3.5, лежавшей в основе базовой версии ChatGPT. Поэтому её использование требует меньше вычислительных мощностей — примерно в 187 раз меньше, чем GPT-4, и в девять раз меньше, чем GPT-3.5.
Одна из проблем нейросетей — высокая стоимость разработки базовых моделей. Подобных ботов разной степени платности в телеграме огромное количество. Шаблон в котором лучше всего подавать такую цепочку может отличатся для разных LLM. Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода.

При тестировании различных способов генерации текста был выбран ChatGPT 4o, который показал отличные результаты в процессе обучения модели. Chain-of-thought prompting включает руководство ИИ через серию последовательных шагов для достижения окончательного ответа. Эта техника полезна для сложных задач, требующих логического мышления или многократных шагов. Разделение задачи на более мелкие этапы помогает модели предоставлять более ясные и детализированные ответы. Предоставьте контекстуальную информацию, чтобы сузить область ответа модели.
My Website: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/