Notes

Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно Хабр
В процессе обучения они наносят все созданные ими суперслова на карту. Слова, чьи координаты — или местоположение — находятся ближе друг к другу, более близки по смыслу. Но суперслова могут существовать и между любыми двумя точками на карте, так же как вы можете посетить любое место между, скажем, 1-й и 2-й улицами, даже если этот конкретный адрес на сетке не отмечен.
Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 на 128 Гб. Это может привести к ситуации, когда модель идеально работает с примерами из обучающей выборки, но плохо — с остальными данными. Такие модели облегчают помогает копирайтерам и редакторам работать эффективнее, предлагая черновики текстов или даже создавая полные статьи. Можно легко создавать системы, которые выполняют сложные задачи, используя возможности LLM.
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. http://uznt42.ru/index.php?subaction=userinfo&user=SEO-Hustle 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.
Llama 2
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, демонстрируют значительный потенциал при автоматизированной обработке языка. Они уже помогают в создании контента, поддержке пользователей и анализе данных, становясь универсальными инструментами. Благодаря непрерывным улучшениям, включая настройку на инструкции и механизм обратной связи, эти модели становятся всё более точными и полезными. LLM также находят применение в анализе юридических и финансовых документов. Модели могут обрабатывать и анализировать тексты контрактов, отчётов и других документов, выделяя ключевые моменты и проводя проверку на соответствие нормам. Это особенно полезно для юристов и аналитиков, так как позволяет быстро находить нужную информацию в больших объёмах текста.
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Так, в задачах CoLA (бенчмарк классификационный, в нём надо определить грамматическую корректность предложения) результат вырос до 45,4 против прежнего результата в 35,0 у RNN. Например, он используется в умных клавиатурах, чтобы подсказать следующее слово.
Графические процессоры позволяют параллельно обрабатывать огромные объемы данных. Для базового применения в работе с ИИ достаточно видеокарт с 24 Гб видеопамяти, например NVIDIA L4. http://09vodostok.ru/user/Google-Wins/ Чтобы обрабатывать большие объемы данных или обучать крупные LLM, нужны высокопроизводительные видеокарты, например NVIDIA L40S с памятью 48 Гб GDDR6. Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 на 128 Гб. Для обработки и обучения моделей на облачных платформах необходимы процессоры с высокой производительностью. Топовые модели процессоров от Intel и AMD, такие как Intel Xeon и AMD EPYC, с частотой от 3,8 ГГц.
Современные подходы
Причем мы заранее не знаем, где именно такая галлюцинация может возникнуть. Так из-за галлюцинации чат-бота нью-йоркский юрист попал в большие неприятности, предоставив суду доказательства, сгенерированные нейросетью. Она придумала нужные ему судебные прецеденты и даже правильно на них сослалась. В результате рождается новая модель или даже поколение моделей. Например, так появилась YandexGPT 3 — это как раз модель нового поколения.

Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей. Акцент на ключевых терминах — модель выделяет значимые слова в цепочке. Трансформер, работающий с текстом даёт возможность анализировать текст вне зависимости от его объема. Гибкость и высокая точность — трансформеры подходят для многоязычного контента и сложных структур. Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены. Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A.
Идея нейросети впервые была реализована довольно давно — в 1950-е годы. Ее разработал американский ученый Фрэнк Розенблатт — это была однослойная сеть или перцептрон. Перцептрон мог угадать, какую цифру подают ему на вход — 1, 2 или, скажем, 9.
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.
Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Стоит отметить, что модели на основе RNN используются и для обучения векторных представлений языка. В частности, наиболее https://icml.cc известными моделями являются ELMo (2018) и ULMFiT (2018). Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, что ожидаемым ответом на запрос «Сегодня хорошая погода» станет «Сегодня не жарко и идет дождь».
При формировании такого «чистого» дата-сета определенное преимущество получают компании уже разработавшие свои поисковые системы. На первом этапе модель учится на специально отобранном большом наборе данных. Pretrain-датасет может быть достаточно большим — до многих терабайт. При желании изучить карту собеседника, использование метамодели служит для сбора информации и обнаружения пробелов в ее описании.
Homepage: http://uznt42.ru/index.php?subaction=userinfo&user=SEO-Hustle