Notes

Что такое большие языковые модели LLM основные варианты использования, наборы данных, будущее
На российском рынке популярны YaGPT от Яндекса и GigaChat от Сбера, разработанные для обработки и генерации текстов на русском языке. Обучайте модели, используя широкий набор данных текста в различных стилях, таких как новостные статьи, художественная литература и поэзия. https://adlistr.com/user/profile Затем эти модели могут https://aihealthalliance.org генерировать различные типы контента, включая новости, записи в блогах или сообщения в социальных сетях, предлагая экономичное и экономящее время решение для создания контента. Текстовые данные классифицируются по предопределенным группам, таким как обзоры продуктов или новостные статьи.
Эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им предсказывать следующее слово в предложении, переводить языки, обобщать текст, отвечать на вопросы и даже создавать связные эссе и статьи. Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы искусственного интеллекта (ИИ), предназначенные для обработки, понимания и создания текста, подобного человеческому. Они основаны на методах глубокого обучения и обучены на массивных наборах данных, обычно содержащих миллиарды слов из различных источников, таких как веб-сайты, книги и статьи. Это обширное обучение позволяет LLM понимать нюансы языка, грамматики, контекста и даже некоторые аспекты общих знаний. LLM (Large Language Model) — это модели машинного обучения, которые умеют обрабатывать огромные объемы текстов.
LLM с открытым и закрытым исходным кодом
Интеграция БЯМ в чат-боты позволяет улучшить качество взаимодействия с пользователями, обеспечивая более естественные и информативные ответы. Меньшим LLM может потребоваться меньше — может быть, 10–20 ГБ или даже 1 ГБ гигабайт, — но это все равно много. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN. Рекомендуется для создания статей, генерирования презентаций, рисования иллюстраций, разработки сценариев. — Также мы обратили внимание на количественные оценки семантических свойств токенов и их соотношения с определенными давно изученными статистическими характеристиками.
А также нужно понимать основные концепции NLP и уметь подготовить данные. Наконец, производительность LLM постоянно улучшается при включении дополнительных данных и параметров, что со временем повышает их эффективность. Первоначально веб-сайты определяются с использованием выбранных источников и ключевых слов, соответствующих требуемым данным. Мир возможностей для распознавания речевых данных и голосовых приложений огромен, и они используются в нескольких отраслях для множества приложений. Эти платформы обеспечивают демократичный доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта и способствуют созданию экосистемы сотрудничества, ускоряющей инновации.
В частности, наиболее известными моделями являются ELMo (2018) и ULMFiT (2018). Эта архитектура была усовершенствована для включения эффективных механизмов внимания в декодер трансформера, что позволяет моделям эффективно обрабатывать и интерпретировать обширные контекстные данные. Критической развилкой на пути пользователей этих мощных моделей является выбор между фреймворками с открытым и закрытым исходным кодом. Универсальные языковые модели GPT (Generative Pre-trained Transformer), предварительно обучены на огромных массивах текста и могут выполнять множество задач, от написания рассказов до программирования. Показывает улучшенный поиск, углубленный анализ материалов и персонализированные ответы. Благодаря использованию глубокого обучения и нейросетей LLM ускоряют работу профессиональных переводчиков.
Архитектура transformer в значительной степени зависит от механизмов самоконтроля, которые позволяют модели взвешивать важность различных слов в предложении, независимо от их положения. Для обучения языковой модели типа Llama-2 требуется огромный массив текстов — около 10 терабайт. Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость в особенно тщательной и тонкой настройке обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок. В остальном, структурно и концептуально, подход к обучению остается таким же.
Сила обработки естественного языка
Разработка языковых моделей, которые изменили то, как роботы интерпретируют и производят язык, является одним из основных достижения в НЛП. В этом подробном исследовании мы углубимся в внутреннюю работу языковых моделей, проливая свет на их основные операции, приложения и этические проблемы, которые они представляют. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение.
Например, если нейросеть обучается распознавать кошек на фотографиях, она анализирует тысячи изображений с помеченными кошками и без них, чтобы научиться различать характерные черты этих животных. Если стоит условие и требуется выбор ответа между "да" и "нет" то, машина переходит к следующему шагу, только после того, как ответ попадёт в нужную ячейку - 1 при ответе Да, и в другую при ответе Нет. Все эти инструменты доказывают нам, что компьютеры благодаря современным технологиям вполне могут работать с языком так же, как люди. А еще у них есть дополнительное преимущество — отсутствие ошибок из-за человеческого фактора. Рекомендуется для создания статей, генерирования презентаций, рисования иллюстраций, разработки сценариев. Люди составляют пары «вопрос — ответ», чтобы обучить модель взаимодействовать в формате полезного ассистента.
Обучение и архитектура
Например, Llama-2-70b от Meta имеет 70 млрд параметров и занимает 140 Гб, что позволяет запускать ее локально, даже на обычных компьютерах. В будущем дальнейшие разработки будут сосредоточены на повышении надёжности и уменьшении ошибок, таких как «галлюцинации». С ростом их вычислительных мощностей LLM обещают ещё больше упростить нашу жизнь, став важным элементом в повседневных задачах. Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных. Кроме того, они очень полезны для систем машинного перевода, обеспечивая точный и эффективный перевод между разными языками, тем самым преодолевая коммуникативные барьеры.
Благодаря им компании могут эффективно обрабатывать большие объёмы данных, что приводит к более оперативному принятию решений. Большие языковые модели, или LLM, представляют собой обширные и универсальные языковые модели, которые изначально предварительно обучаются на обширных текстовых данных, чтобы понять фундаментальные аспекты языка. Затем они настраиваются для конкретных приложений или задач, что позволяет адаптировать и оптимизировать их для конкретных целей. Даже самые продвинутые LLM требуют некоторой адаптации, чтобы преуспеть в конкретных задачах или областях.
В статье узнаете, как LLM помогает в бизнес-среде, могут ли такие языковые модели обучать сами себя и какие риски есть у LLM. После предварительного обучения модель может быть дополнительно настроена под конкретные задачи с использованием меньших, размеченных датасетов. Это повышает ее эффективность в специфических приложениях, таких как анализ тональности или ответы на вопросы. https://www.metooo.es/u/67ba8f5786a44166092d79af 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%».
Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN). Приготовьтесь отправиться в приключение, которое раскроет тайны языковых моделей и их способность изменить наш цифровой мир. Чтобы потренироваться в работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML.
Homepage: https://aihealthalliance.org