Notes

На каком языке "мыслят" большие языковые модели
Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. https://www.metooo.es/u/67bca5dc81d12a367a80e0fa Они позволяют системам анализа настроений различать эмоции и взгляды, выраженные в тексте, позволяя организациям получать важные сведения из отзывов клиентов. 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. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN.
Какие есть способы сделать динамическое квантование LLM в GGUF?
Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Задаём модели роль эксперта по демографии Калифорнии, который оценивает вероятности этнических групп в зависимости от возрастной группы. Полученные данные выглядят немного лучше, чем в первом случае, но все же дают неправильное распределение. [5] То, как я использую слово «состояние», может относиться ко всему состоянию или к его компоненту.
Помните, что знания ИИ ограничены актуальными данными, но современные методы языкового моделирования постоянно совершенствуются. Top-k семплирование – это способ совместить несовместимое, ведь, в отличие от использования только температуры, этот метод позволяет сохранять необходимый уровень разнообразия без существенной потери качества. Ввиду своей универсальности и высокой эффективности, техника top-k семплирования породила множество вариаций. Последние пять лет я погружался в увлекательный мир машинного обучения и глубокого обучения.
http://bioimagingcore.be/q2a/user/google-tactics Так же, как и температура, штрафы за частоту и присутствие уводят нас от «лучшего» ответа к более креативному. Однако это достигается не путём добавления элемента случайности, а через целевые «штрафы», которые с особой точностью рассчитываются для добавления разнообразия в ответ. Но для промптов, подразумевающих только один верный ответ, который вы хотите получить с первой попытки, наивысшая вероятность успеха https://cohere.com достигается тогда, когда все эти параметры установлены на ноль. После присвоения токенам оценки правдоподобия, модель инициирует схему семплирования токенов для выбора следующего элемента последовательности. В этом методе может быть задействован элемент случайности, чтобы языковая модель не давала один и тот же ответ на одинаковые вопросы каждый раз.
Однако это также может привести к увеличению количества мусорных результатов и галлюцинаций, что в среднем снижает качество ответов. Температура выше нуля применяется, когда мы хотим дать один и тот же промпт модели несколько раз и получить множество креативных ответов. Таким образом, если ваша цель — задать один и тот же вопрос дважды и получить разные ответы, рекомендуется использовать только ненулевые значения температуры. Интегрируя сложные возможности языковой обработки таких моделей, как ChatGPT, с универсальной и широко используемой платформой Scikit-learn, Scikit-LLM предлагает непревзойденный арсенал для изучения сложных текстовых данных. Это открытие имеет важные практические следствия для развития мультиязычных моделей.
OpenAI выпустила семейство моделей o1 с продвинутой логикой в решении сложных задач
Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте. На самом деле мы хотим, чтобы каждое измерение измеряло непрерывное свойство состояния, а также чтобы непрерывные переменные вместе достаточно отличали[2] это состояние от других, с которыми мы хотели бы его сравнить.
На первом этапе, называемом предварительным обучением, модель обучается предсказывать следующее слово на основе огромного объёма текстов. Она состояла из рекордных для того времени 1,5 млрд параметров (то есть была в ~10 раз больше первой), имела контекст в 1024 токена и была обучена на 40 ГБ текстовых данных. Однако его наличие позволяет использовать более общие методы анализа и классные визуализации. На этапе вывода при взаимодействии с LLM пользователь вводит промт или запрос.
Автоматизация юридического и финансового анализа
Но если вы подаете один и тот же промпт дважды, то вы вряд ли получите два разных ответа. В отличие от упомянутых параметров, температура увеличивает разнообразие между ответами. Это значит, что если вы даёте модели один и тот же промпт несколько раз при более высокой температуре, вы получаете более широкий набор вариантов ответа. Помимо температуры существует много способов решения дилеммы качества и разнообразия. В следующем разделе мы рассмотрим определенные варианты использования техники семплирования при ненулевой температуре.
Статья сложная, поэтому я рекомендую для лучшего понимания основной мысли прочитать небольшой рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Сад расходящихся тропок» (1941) - одно из первых литературных изложений идеи мультивселенной. «Сад расходящихся тропок» - вымышленный роман Цюй Пэна, в котором, как в лабиринте, ветвятся и переплетаются реальности, когда герой выбирает одновременно все находящиеся перед ним возможности. Цюй Пэн не верил в единую временную линию, а представлял себе сеть бесчисленных временных рядов. Поэтому он ни разу не употребил в романе слово «время», которое является ответом на загаданную автором загадку. Однако перед генерацией первого токена языковые модели прибегают к более сложному процессу, который можно назвать Level-2 reasoning. Этот процесс включает предварительное вычисление множества промежуточных данных, что позволяет улучшить точность ответов.
Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на https://anthropic.com предыдущие. Это требует от модели способности анализировать контекст и структурировать ответ. Двунаправленные представления зависят как от пре-, так и от постконтекста (например, слов) на всех уровнях[11].
Инженер — прагматичный профессионал, который больше доверяет процессам обучения модели, чем людям. Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов. "Создай научно-фантастический рассказ, учитывая особенности обучения модели, объемом до 500 слов. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность.
Website: https://anthropic.com