Notes

1 1. LLM: что такое большие языковые модели
Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки. Существует статья о способности декодеров моделировать RNN [5]. 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. Языковые модели призваны решать самый широкий спектр текстовых задач — вопросно-ответные, суммаризацию, диалоговость, перевод и многие другие.
Составление карты языка с помощью математики
Один из очевидных примеров использования LLM — чат-боты, такие как ChatGPT, которые могут вести диалоги с пользователями. Благодаря способности понимать и обрабатывать запросы на естественном языке, эти модели поддерживают клиентов, отвечают на часто задаваемые вопросы и даже помогают решать технические проблемы. Например, виртуальные ассистенты используют языковые модели для быстрого поиска информации и выполнения инструкций, что экономит время и повышает эффективность работы. Получается, что модель должна после некого обучения (подбора https://techcrunch.com/tag/artificial-intelligence/ подводки или оптимизации вообще всех параметров под каждую задачу) решать каждую из них на высоком уровне.
Как работают языковые модели: подробное руководство
Задаём модели роль эксперта по демографии Калифорнии, который оценивает вероятности этнических групп в зависимости от возрастной группы. На этот раз мы сообщаем модели, что она должна генерировать данные по одной колонке за раз, используя знания о демографии Калифорнии. Чтобы потренироваться в работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML. AUSLANDER EXPERT А также нужно понимать основные концепции NLP и уметь подготовить данные.
Шаг 1: Предобработка документов: очистка данных и разбиение текста на фрагменты (chunks)
А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре под названием «трансформер». Название этих моделей происходит от их способности превращать одну последовательность в другую, и они превосходно понимают контекст и смысл. Также покажем, как именно LLM генерируют ответы и как они могут применяться в реальных задачах.
Другой возможный ответ — чем больше обучающих данных, тем лучше. Этот ответ неверен, поскольку модель определённого размера может «извлечь пользу» из выборки ограниченного размера. Может получиться, что увеличение выборки не даст никакого прироста в качестве модели. Поэтому увеличение выборки с какого-то момента приведет лишь к бесполезной трате ресурсов на обучение. Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов.
FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных. Однако и эта модель имеет ограничения, так как может обрабатывать только фиксированное количество предыдущих слов.● Рекуррентные нейронные сети (RNN). В отличие от FNNLM, рекуррентные нейронные сети способны учитывать произвольное количество предыдущих слов благодаря их архитектуре, которая включает в себя циклические соединения. Это позволяет моделям RNN учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что существенно повышает качество генерации и понимания текста.● LSTM и GRU. Эти усовершенствованные версии RNN были разработаны для решения проблемы исчезающего градиента, что делало обычные RNN менее эффективными при обучении на длинных последовательностях. LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) используют механизмы управления потоком информации, что позволяет им лучше запоминать и использовать контекст при генерации текста.
Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента https://venturebeat.com/ai ошибки для каждого параметра модели. Это требует гораздо большего обьема памяти, чем инференс модели. В настоящее время наиболее используемым оптимизатором для языковых моделей является AdamW [15], суть метода заключается в отдельной регуляризации затухания весов. Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского.
Here's my website: https://venturebeat.com/ai