Notes

Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр
Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации. Перед загрузкой в энкодер входные данные проходят через слои токенизации и эмбеддинга. Например, он обычно отказывается отвечать на тему политики — это встроено в систему. Хотя вы можете попытаться получить нужный текст с помощью другой формулировки, вероятно, это не даст большой пользы. Однако не стесняйтесь продолжать пробовать с различными формулировками или перспективами.
Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей (LLM) для начинающих
Эта разработка представляет собой значительное достижение, объединяющее мультимодальные входные данные (например, изображения) с большими языковыми моделями (LLM), что многие считают важнейшим рубежом в исследованиях ИИ. Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. 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. Одна из фундаментальных архитектур RNN была предложена Суцкевером и соавт.
В этом примере несмещённая модель должна давать с вероятностью 50% ответ «positive» или «negative». 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.
Unite.ИИ
Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность https://icml.cc для каждого из возможных слов.
LLM принимает на вход закодированный запрос и генерирует на выходе закодированный ответ, который представляет собой числовой вектор, соответствующий сгенерированному тексту. Затем ответ декодируется в текстовый формат в модуле подготовки и подачи запросов. Далее ответ передаётся в интерфейс пользователя, который отображает его пользователю в удобном формате.
Аналогично энкодеру, после обработки внимания сеть обрабатывает и трансформирует информацию для её дальнейшей передачи следующему блоку. Например, если p установлено равным 0,15, модель выберет такие токены, как «Юнайтед» и «Нидерланды», поскольку их вероятности составляют в сумме 14,7%, меньше 0,15, а «Чехию» уже проигнорирует (рис. 6). Чем ниже значение p, тем более стандартными являются ответы, генерируемые моделью.
Преимущества LLM с открытым исходным кодом
Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности. Системы-преобразователи в основном основаны на процессах внимания, которые позволяют модели во время прогнозов фокусироваться только на определенных аспектах входных данных. https://auslander.expert/ Этот дизайн позволяет преобразователям одновременно понимать связи между каждым словом во фразе и распознавать глобальные зависимости. Скрытый слой в сети управляет скрытым состоянием, которое отслеживает вычисляемую информацию на протяжении всей последовательности. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов.
Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели. При разработке БД АС по автоматизации кредитного процесса разработчик в таблице о клиентах использовал название поля «Pink_Elephant» вместо логичного названия поля «VIP_status» бинарного типа для обозначения премиального статуса клиента. Такое описание является релевантным и полным, но противоречит предметной области самой таблицы или схемы.
Read More: https://auslander.expert/