Notes

Динамика уровня сложности как функция морфологических параметров текста на русском языке
В широком смысле, языковое моделирование — это процесс формализации языка, в частности — естественного языка, чтобы сделать его машинно‑читаемым и обрабатывать различными способами. Таким образом, это касается не только генерации текста, но и представления языка. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ.
Девербация имеет место при образовании существительных, например, чтение, чихание(V+ а(е)ни-е); занятие, принятие (V+ яти-е); бахвальство, баловство (V+ ств-о); акция, дивизия (V+ц/зи-я). Существительные героизм, эгоизм (Adj+изм); выносливость, заносчивость (Adj+ость); широта, доброта (Adj+ота); глубина, кривизна (Adj+ и(з)на) образованы по словообразовательным моделям деадъективации. Резюме текста включает в себя создание краткого и последовательного резюме более длинного фрагмента текста с сохранением его основной информации и смысла.
Представленный в 2018 году, BERT использует двунаправленный подход к обучению, что позволяет модели лучше понимать контекст и более эффективно фиксировать отношения между словами. Промпт (запрос) — это вводимые пользователем данные, которые модель использует для ответа. Мартину за их книгу «Обработка речи и языка», которая была главным источником вдохновения для этой статьи. Упаковано с последними достижениями в области искусственного интеллекта, веб-разработки и технологий будущего. Для решения этих задач рекомендуется использовать подход, известный как промпт-инжиниринг (prompt engineering). Основные цели Anthropic в работе с Claude включают демократизацию исследований в области ИИ и создание среды открытых исследований для совместного решения присущих ИИ проблем, таких как предвзятость и токсичность.
Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность. Анализ крупномасштабных текстовых данных — это то, как языковые модели приобретают новые навыки. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами. Анализ настроений, или анализ мнений, включает в себя определение настроений или эмоций, выраженных в фрагменте текста, таком как обзор продукта, сообщение в социальной сети или новостная статья. LLM могут эффективно извлекать информацию о настроениях из текстовых данных, позволяя компаниям оценивать удовлетворенность клиентов, отслеживать репутацию бренда и находить идеи для разработки продуктов и маркетинговых стратегий. LLM извлекают выгоду из трансферного обучения, поскольку они могут воспользоваться огромными объемами данных и общим пониманием языка, которое они приобретают во время предварительного обучения.
Это помогает не потерять важную https://paperswithcode.com информацию при прохождении какого-либо слоя. Основная задача, как обычно, следовать некой политике, которая лучшим образом отражает human feedback. Политика — наша итоговая модель, value-функция оценивает средний reward в текущем состоянии (обычно это та же самая модель с линейным слоем поверх). Существуют также техники ускорения обучения моделей и оптимизации использования памяти, но с этим предлагаем читателям ознакомиться самостоятельно. Идея модели лежит на поверхности, много где применяется в самых разных вариациях даже в ХХ веке, поэтому сложно назвать авторов или точную дату создания. Однако этот метод популярен до сих пор — используется в клавиатурах смартфонов для исправления опечаток и быстрого набора текстов через Т9.
Архитектура модели трансформера: использование внимания к себе
Результаты агрегации становятся более удобными для анализа человеком, визуализации и построения моделей машинного обучения. LLM-приложения могут иметь различную архитектуру в зависимости от целей, задач, ресурсов и технологий, используемых для их разработки. https://bbs.pku.edu.cn/v2/jump-to.php?url=https://auslander.expert/ Однако, в общем случае, пользователь вводит свой запрос в интерфейс пользователя, который может быть реализован в виде веб-страницы, мобильного приложения, голосового ассистента и т. Запрос передаётся в модуль предварительной обработки, который может выполнять различные операции над текстом. Затем запрос подаётся в модуль подготовки и подачи запросов, который формирует и структурирует запрос таким образом, чтобы LLM могла его обработать.
Few-shot обучение
От того, как вы выстраиваете диалог с ИИ и насколько подробно описываете контекст, зависит качество результата. https://flibustier.top/user/SERP-Warrior/ Немного переработав код, получилось создать примитивное локальное web-приложение для пересказа текста. В связи с тем, что данные для дообучения были созданы на основе новостных изданий, то текст для демонстрации был выбран из новостного источника. На небольшом графике в правом верхнем углу на рисунке 3 видно, что количество исследований в области искусственного интеллекта не всегда линейно росло. Эти исследования переживали периоды скачкообразного развития от одного достижения к другому, в то время как сейчас развитие экспоненциальное.
Среди этих достижений доминирующей силой стали модели больших языков (LLM), которые изменили способ нашего взаимодействия с машинами и произвели революцию в различных отраслях. Эти мощные модели позволили использовать множество приложений, от генерации текста до машинный перевод к анализу настроений и системам ответов на вопросы. Мы начнем с определения этой технологии, подробного введения в LLM с подробным описанием их значения, компонентов и истории развития.

Если мы хотим использовать большие языковые модели (БЯМ) в своей работе и при этом называть результаты творческими, нам придётся понять, как они работают — по крайней мере, на высоком уровне. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. Благодаря этому дополнительному обучению языковая модель может специализироваться на создании контекстно-релевантного контента для определенных случаев использования, таких как помощь клиентам, новостные статьи или медицинские отчеты. Одной из детерминант успеха чтения и понимания текста является его сложность или читабельность. И в настоящее время продолжают находиться в фокусе современных исследователей (Микк 1970, Мацковский 1976, Оборнева 2006, Шпаковский 2007, Solnyshkina and Kiselnikov 2015).
Эти модели основаны на оригинальной архитектуре BERT и методах обучения, что еще больше расширяет возможности LLM в различных задачах NLP. Context Integration более естественно проверяется LLM, так как ей «удобно» рассуждать о контексте в одном длинном prompt. Но ML-подход с эмбеддингами разных реплик более детерминирован и может помочь объективно проверить, действительно ли заимствована информация из контекста. Это слои, которые определяют положение слова https://github.com/topics/artificial-intelligence в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Нейронные сети прямого распространения расположены после слоев внимания.
Обучение одной модели на огромном массиве данных может быть адаптировано к огромному количеству приложений, демонстрируя ошеломляющий скачок в способности ИИ понимать мир и взаимодействовать с ним подобно человеку. Базовая модель отличается тем, что она обучена на обширных наборах данных, часто с помощью механизма самоконтроля, что позволяет этим моделям добиваться превосходства в решении множества задач. Однако исходная архитектура seq2seq имела серьезное узкое место — энкодер сводил всю входную последовательность к единственному представлению — контекстному вектору. (2014) ввели понятие механизма внимания, который (1) использует индивидуальный контекстный вектор для каждого скрытого состояния декодера, (2) основываясь на взвешенных скрытых состояниях энкодера.
Будущее больших языковых моделей обещает впечатляющие достижения и исследовательские прорывы, которые еще больше расширят возможности и области применения систем ИИ. Разработано Google, модель представления двунаправленного кодировщика от преобразователей (BERT) стала важной вехой в исследованиях НЛП. Представленный в 2018 году, BERT использует двунаправленный подход к обучению, что позволяет модели лучше понимать контекст и более эффективно фиксировать отношения между словами. В основе LLM лежат нейронные сети— расчетные модели вдохновлен строением и функционированием человеческого мозга.
Website: https://github.com/topics/artificial-intelligence