Notes

Динамика уровня сложности как функция морфологических параметров текста на русском языке
НЛП охватывает широкий спектр задач, таких как маркировка https://ai4good.org частей речи, распознавание именованных сущностей, анализ настроений, машинный перевод и многое другое. Разработка LLM значительно продвинула современное состояние НЛП, предлагая улучшенную производительность и новые возможности в различных приложениях. Большие языковые модели стали важной движущей силой в обработке естественного языка и искусственном интеллекте.
В конце апреля 2023 года Сбер впервые представил свой сервис GigaChat, а в ноябре 2023 анонсировал новую улучшенную модель. Такой подход позволяет модели использовать знания, полученные во время предварительного обучения, для повышения производительности при выполнении целевой задачи. Термин «большой» относится как к обширным обучающим данным, так и к значительному размеру моделей, часто с миллионами или даже миллиардами параметров. В связи с предстоящим запуском Claude 3 Anthropic сосредоточится на улучшении интеграционных возможностей, расширении сфер применения и настройке ИИ-помощников для удовлетворения различных потребностей организаций. Освоив эти важные шаги, мы сможем использовать истинный потенциал LLM, открывая новую эру приложений и решений на основе ИИ, которые трансформируют отрасли и изменяют наше взаимодействие с технологиями. Речевое поведение языковых личностей в рамках того или иного уровня коммуникативной компетенции может различаться [15].
В качестве примера возьмём самую свежую архитектуру трансформеров на первую половину 2023 года — LLaMa, а также способы превращать её в чатовую модель, проводить Alignment на примере LLaMa-2. Вторая модель архитектурно не отличается от первой (кроме увеличенного контекста до 4096 токенов), поэтому содержание статей можно объединить в один рассказ. Предыдущий подход со смесью датасетов помогает решать многие задачи в среднем заметно лучше. Например, предложить эффективный код, решающий некую алгоритмическую задачу, найти минимум некоторой аналитической функции потерь, посчитать производную фукнции в точке и https://aihealthalliance.org так далее. Однако для применения таких решений остаётся проблема со стоимостью их обучения.
https://auslander.expert/ Бонус: Экспериментальное обучение
Среди этих достижений доминирующей силой стали модели больших языков (LLM), которые изменили способ нашего взаимодействия с машинами и произвели революцию в различных отраслях. Эти мощные модели позволили использовать множество приложений, от генерации текста до машинный перевод к анализу настроений и системам ответов на вопросы. Мы начнем с определения этой технологии, подробного введения в LLM с подробным описанием их значения, компонентов и истории развития.
Гайд по работе языковых моделей
Оказывается, этого достаточно, чтобы сравняться с downstream-обучением. Его принято аппроксимировать на основе корпуса текстов (например, всего интернета) — в этом случае считаются совстречаемости слов друг с другом, и по ним считаются вероятности. Модель высчитывает вероятность возможных продолжений текста и предлагает их нам.
Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Чем больше контекста предоставите, тем точнее будет подобран уровень детализации ответа. Именно так языковые модели поступают с суперсловами, которые они хранят в своих словарях. В процессе обучения они наносят все созданные ими суперслова на карту. Слова, чьи координаты — или местоположение — находятся ближе друг к другу, более близки по смыслу.
Список ведущих LLM
Разнообразные приложения больших языковых моделей обладают огромным потенциалом для преобразования отраслей, повышения производительности и революционного изменения нашего взаимодействия с технологиями. Поскольку LLM продолжают развиваться и совершенствоваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных и эффективных приложений, прокладывая путь к новой эре решений на основе ИИ, расширяющих возможности пользователей. LLM продемонстрировали исключительную способность генерировать связный и контекстуально релевантный текст, который можно использовать для создания контента и задач перефразирования. Приложения в этой области включают создание контента в социальных сетях и перефразирование предложений для большей ясности или во избежание плагиата. Представленная Google Brain в 2019 году модель преобразования текста в текст (T5) представляет собой единый подход к задачам НЛП, формулируя их как задачи преобразования текста в текст. Такой подход позволил точно настроить модель для широкого круга задач с использованием одной и той же предварительно обученной модели, упростив процесс и повысив производительность.
GPT-4 еще больше расширяет возможности модели в понимании и генерации человекоподобного текста, демонстрируя значительные улучшения в точности, понимании контекста и способности обрабатывать специфические инструкции. Хотя LLM-модели и способны генерировать связные и правдоподобные тексты, но они не обладают пониманием смысла и логики языка, а также знанием о мире и его законах. Они основываются на статистических закономерностях в данных, а не на концептуальных связях между сущностями и событиями. Это может привести к тому, что в результатах работы модели будут погрешности или противоречия. Для решения этих задач рекомендуется использовать подход, известный как промпт-инжиниринг (prompt engineering).
Чтобы представить входной токен, трансформеры складывают эмбеддинги токенов и позиций. Последнее скрытое состояние последнего слоя трансформера обычно используется для получения вероятностей следующего слова через LM-голову на выходе. Языковые модели на основе трансформера предварительно обучаются (англ. pre-training) в соответствии с парадигмой self-supervised обучения. При рассмотрении моделей декодера или энкодер-декодера задачей предварительного обучения является предсказание следующего слова в последовательности, аналогично предыдущим языковым моделям. Эта серия знаменует собой значительный скачок вперед в области языковых моделей искусственного интеллекта, опираясь на новаторскую работу своего предшественника GPT-3.
Homepage: https://ai4good.org