Notes

Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр
Текст (совокупность текстов), будучи главным средством самовыражения говорящего, несет в себе информацию о специфике мировосприятия данной языковой личности, ее ценностных ориентирах и особенностях поведения. «Особенности каждого продуцента выступают как условия образования ряда специфических черт каждого речевого поведения» [3]. В статье представлена трехкомпонентная модель описания языковой личности, эксплицирующей свое речевое поведение в контексте медиадискурса. Автор приходит к выводу, что такая многокомпонентная модель позволит всесторонне описать ту или иную языковую личность медиаперсоны с учетом факторов, детерминирующих ее речевое поведение.
Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов, обрабатывает их и передает результат на следующий слой. Таким образом, это касается не только генерации текста, но и представления языка. Разработка эффективной стратегии, чтобы обучить модели выполнять запросы, — это искусство предоставления полной картины. В остальном, структурно и концептуально, подход к обучению остается таким же. Языковые модели обращают внимание на любое слово в подсказке, которое может иметь отношение к последнему слову, и затем используют его для обновления своего понимания того, что это за последнее слово.
Они говорят нам, что то, что происходит дальше, является результатом того, что было раньше. Моя работа заключается в том, чтобы дать вам возможность испытать себя. Если вы будете решать задачи правильно, я засуну руки в ваш мозг и буду возиться с вашими нейронными проводами, чтобы повысить вероятность того, что в будущем вы будете делать это снова. Если вы ошибётесь, я снова буду возиться, но на этот раз постараюсь сделать так, чтобы вы больше так не делали. Развитие диалоговых агентов, технологий перевода, производства контента, обобщения и анализа настроений стало возможным благодаря их способности понимать и воспроизводить человекоподобный язык. Смягчение этих предубеждений и https://aihealthalliance.org достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами.
Тонкая настройка языковых моделей: настройка для конкретной задачи
В этом примере несмещённая модель должна давать с вероятностью 50% ответ «positive» или «negative». AUSLANDER EXPERT Если few-shot состоит из четырёх примеров и они идут в порядке «да», «да», «нет», «нет», то, вероятнее всего, дальше модель ответит «нет» на любой вход, просто потому что слово «нет» встречалось последним. Чтобы улучшить качество решения задачи, авторы предлагают осуществлять калибровку подводок. В статье они заметили, что модели смещены относительно подводок, то есть переформулировка запроса ведёт к смещению в ответе модели, а также к росту разброса ответов. При этом приёме не тратятся ресурсы на обучение модели, она лишь смотрит на контекст и генерирует продолжение.
Выдающиеся LLM и их вехи
Gemini от Google представляет собой монументальный шаг в эволюции технологий искусственного интеллекта. В рамках более широкой миссии Google по внедрению передовых технологий в области искусственного интеллекта Gemini является самой сложной и универсальной моделью большого языка (LLM) на сегодняшний день (на начало 2024 года - прим. переводчика). По мере усложнения, LLM могут захватывать и отражать более богатый контент.
Все они в разной степени помогают модели усваивать более длинные и сложные последовательности токенов. Исследователи использовали так называемые пробы (probes) — простые нейронные сети, которые обучались предсказывать глобальные характеристики будущего ответа, анализируя скрытые слои модели до начала генерации текста. Из-за больших объёмов первичных техноданных эффективная обработка требует использования аналитических машинных алгоритмов.

Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте. Представьте, что ведете беседу с экспертом по языковому моделированию. Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, "Дмитрий, специалист по генерации текста".
Эти модели предназначены для изучения паттернов, структур и семантики человеческого языка на основе огромных объемов данных. Рассчитанные при помощи текстового анализатора Rulingva метрики изучаемых лингвистических параметров демонстрируют сильную корреляцию с индексом читабельности (см. Таблицу 2). Модели субстантивации, выявленные для русского языка немногочисленны, но весьма продуктивны (см. Петрова 2009; Мамонтов, Мамонтова 2012).
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. Чтобы полностью использовать потенциал этих моделей, необходимо бороться с предубеждениями, устранять ложную информацию и поощрять этичное использование.
My Website: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/