Notes

Языковые модели
Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. http://autoban.lv/user/SEO-Push/ Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1.
На этом уровне накопление знаний происходит подсознательно, и ты не можешь вносить коррективы в этот стихийный процесс, то есть не можешь выбирать нужна ли тебе та или иная сенсорная информация. https://www.immo-web.ro/user/profile/371787 Ее также очень трудно дифференцировать, то есть выделить нужную «запись» и использовать. Легче всего получить информацию с этого уровня под гипнозом, в трансе. Ты наверняка слышала про нейролингвистическое программирование – это обучение такому порядку действий и высказываний, с помощью которых можно совершенствовать себя и свои отношения с миром. Можно сказать, разрабатывает психотехники для эффективного обучения, общения и поведения. Чтобы полностью использовать потенциал этих моделей, необходимо бороться с предубеждениями, устранять ложную информацию и поощрять этичное использование.
Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Модель обучается определять правильный порядок слов для формирования грамматически корректных предложений. Например, в английском языке типичный порядок — «подлежащее — сказуемое — дополнение», тогда как в русском языке порядок может варьироваться в зависимости от контекста.● Согласование. Например, в русском языке существительные и прилагательные должны согласовываться по родам, числам и падежам. В английском языке важным аспектом является согласование глаголов с подлежащим в зависимости от числа и времени.● Сложные структуры.
Как LLM генерируют текст?
В этом параграфе мы расскажем, что такое языковые модели, как они устроены, как развивались, а также как изменились за последнее время. Способность вести осмысленный диалог, отвечать на практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности. В 2023 году ChatGPT стал самой узнаваемой языковой моделью машинного обучения во всём мире — причём как среди специалистов, так и среди обычных людей. Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей.
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 подводки или оптимизации вообще всех параметров под каждую задачу) решать каждую из них на высоком уровне.
Предварительное обучение
Индексация играет важную роль в задачах Retrieval-Augmented Generation (RAG), где FAISS помогает находить наиболее подходящие фрагменты, которые затем используются для генерации текста языковыми моделями. Гибкость и высокая точность — трансформеры подходят для многоязычного контента и сложных структур. Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента ошибки для каждого параметра модели. Генеративный искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в мире технологий.
Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя. Этот дизайн позволяет преобразователям одновременно понимать связи между каждым словом во фразе и распознавать глобальные зависимости. Трансформеры — это большой шаг https://paperswithcode.com вперед в языковом моделировании. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN. 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.
Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта
Интересно, что модели часто "срезают углы" — упрощают сложные темы или дают чересчур обобщённые ответы. Это похоже на разговор с человеком, который пытается объяснить квантовую физику, прочитав только википедию. Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. В этом коде YamlOutputParser используется для создания парсера, который будет работать с моделью Joke.
Если из слова «Джек» вычесть направление «актёр» и добавить направление «музыкант», то созданное вами суперслово с гораздо большей вероятностью будет обозначать «Джека Джонсона», чем «Джека Николсона». 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. Однако, при увеличении числа колонок и категорий размер пространства поиска растёт, и количество запросов может приближаться к тому, что мы видели во втором методе.
Read More: https://paperswithcode.com