Notes

Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр
Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Если обучить модель на больших массивах медицинских данных, она способна анализировать и интерпретировать сложную медицинскую информацию, складывая в одну картину множество фактов из анамнеза пациента. Представленный в Таблице 1 список на данный момент не является исчерпывающим, поскольку число сторонних плагинов уверенно растет, ведь каждый разработчик заинтересован в выполнения задач, специфичных для своей конкретной работы. Эти платформы обеспечивают демократичный доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта и способствуют созданию экосистемы сотрудничества, ускоряющей инновации.
Кроме того, стало известно, что в 2025 году Сбер начнет собирать «народный датасет» для обучения своих нейросетевых моделей GigaChat и Kandinsky. Предполагается, что это позволит ИИ получить полную информацию о небольших регионах, малых народах России и городской специфике. Самыми «знающими» оказались последние версии алгоритма GPT-4, а также чат-бот Claude. Эти программы дали больше всего правильных ответов на вопросы, связанные с культурными явлениями. Например, они смогли распознать известную строчку из «Сказки о царе Салтане» А. Однако важно помнить, что ИИ не является полной заменой человеческого интеллекта и творчества.
Механизм внимания
Развитие семейства больших языковых моделей ChatGPT началось с GPT-3, представленной в июне 2020 года. Эта разработка произвела революцию в сфере искусственного интеллекта и создала основу для развития современных нейросетей. С тех пор компания OpenAI разработала существенное число передовых решений. В разработке также используют сложные методы регуляризации и нормализации для предотвращения переобучения и улучшения обобщающей способности.
Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Важным аспектом работы нейросетей является контекстное окно – максимальный объем информации, который модель может анализировать одновременно. Размер области восприятия определяет, насколько масштабные тексты модель способна анализировать и насколько эффективно она удерживает контекст в длительных диалогах. Современные модели имеют области восприятия от нескольких тысяч до сотен тысяч токенов. GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, https://quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц.
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. Модели могут подмечать закономерности, которые невооруженным взглядом не увидит даже опытный диагност. Помимо индивидуальной помощи пациентам, большие языковые модели используются в исследованиях болезней и разработке лекарств. Большая языковая модель (Large language model, LLM) — продвинутая вычислительная модель, способная анализировать и генерировать тексты на любую тематику. Она работает по принципу нейронных сетей и может образовывать сложные шаблоны и взаимосвязи между изученными языковыми данными. LLaMA 2, по-прежнему с открытым исходным кодом и бесплатная для исследований и коммерческого использования, развивает наследие LLaMA, предлагая модели с параметрами 7B, 13B и 70B, включая чат LLaMA 2 с поддержкой диалогов.
Компания Anthropic, занимающаяся безопасностью и исследованиями в области ИИ, сделала значительный скачок в развитии ИИ, разработав Claude, сосредоточившись на создании надежных, интерпретируемых и управляемых систем ИИ. Такое разделение обеспечивает доступность революционных возможностей Gemini для различных платформ, от востребованных корпоративных приложений до функций на устройствах бытовой электроники. Ребрендинг Bard в Gemini в феврале 2024 года означал существенный сдвиг в сторону использования Google самой передовой технологии LLM. Стратегия обучения GPT-5 предполагает использование обширных интернет-баз данных и эксклюзивных данных организаций для оттачивания умения рассуждать и вести беседу.
Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. При таком подходе нейросеть состоит из множества специализированных подсетей ("экспертов"), каждая из которых отвечает за определенный тип задач или область знаний. Прорыв в создании БЯМ произошел с появлением архитектуры трансформеров, представленной в работе «Attention is All You Need» в 2017 году. Производителю обуви Ralf Ringer с помощью YandexGPT удалось наполовину автоматизировать обработку обращений в клиентскую поддержку.
Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. Стриминговый сервис Netflix использует LLM для формирования персональных рекомендаций контента. Алгоритмы анализируют отзывы пользователей на сайте и в соцсетях, а также их историю просмотров и оценок.
БЯМ проходят этап предварительного обучения на огромных объемах текстовых данных без разметки. Этот процесс позволяет модели усвоить https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html общие языковые структуры и знания из различных источников. Он позволяет модели взвешивать вклад каждого слова во входной последовательности при обработке, учитывая контекст. Это значит, что модель может «обращать внимание» на релевантные части текста, игнорируя менее важные. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14].
Невозможно говорить о какой-то единой структуре — в разные годы применяли разные подходы. Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова, более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN). Это вид нейронных сетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Третье поколение серии GPT расширило возможности обработки естественного языка до беспрецедентного уровня, позволив создавать тексты - от эссе и кодов до поэзии, - [иногда] превосходящие человеческий результат.
Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто 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. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Это шаг в сторону персонализации, о которой сегодня часто говорят разработчики языковых моделей», — объясняет Ксения Клокова.
способов использования больших языковых моделей в ITSM
Такой подход знаменует собой отход от традиционных моделей, подчеркивая универсальность и адаптивность базовых в различных направлениях использования. В стремительно меняющемся ландшафте искусственного интеллекта термин "базовая модель" (Foundation Model, FM) представляет собой смену парадигмы в разработке систем ИИ. Модели способны переводить тексты с одного языка на другой, сохраняя смысл и стиль исходного сообщения. Прорыв в создании БЯМ произошел с появлением архитектуры трансформеров, представленной в работе «Attention is All You Need» в 2017 году. Трансформеры заменили рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёртки (CNN), предложив более эффективный способ обработки последовательностей.
Список ведущих LLM
Уже сейчас существует множество различных LLMS, каждая из которых имеет свои сильные стороны. Некоторые из них специализируются на конкретных областях знаний (медицина, финансы или юриспруденция), другие же универсальны. Технология самостоятельно анализирует огромные массивы данных, адаптируется к различным языковым особенностям. Включение LLM в процессы ITSM дает значительные преимущества, но требует тщательного планирования и исполнения.
Here's my website: https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html