Notes

Языковые модели текста: виды и примеры, как работают
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. Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор.
В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. Отображение фазового пространства не является необходимым или достаточным для применения мышления типа динамических систем к языковым моделям. Многообразие ответов, но и количество несвязных, мусорных ответов и галлюцинаций. В целом, и top-p, и top-k можно использовать в сочетании с ненулевой температурой для достижения большего разнообразия ответов модели без особой потери качества, однако top-p семплирование обычно справляется с этой задачей лучше. Они уже помогают в создании контента, поддержке пользователей и анализе данных, становясь универсальными инструментами.
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. http://lideritv.ge/index.php?subaction=userinfo&user=AEO-Authority Это открытие имеет важные практические следствия для развития мультиязычных моделей.
Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи. http://old.pscontrol.ru/user/Google-Mastery/ Получается, что модель должна после некого обучения (подбора подводки или https://aihub.org оптимизации вообще всех параметров под каждую задачу) решать каждую из них на высоком уровне. Однако модель обычно учится на текстах из интернета, книгах и других доступных ресурcах. И формат задачи, который обычно требуется от модели, не соответсвует тому, что алгоритм привык видеть на обучении. К этому стоит добавить, что среди веб-документов просьба что-то сократить или определить тональность документа встречается не очень часто. Подробно об устройстве RNN мы рассказываем в параграфе Нейросети для работы с последовательностями.
Взаимодействие с мультивселенными естественного языка
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. RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели стали вершиной понимания и создания языка с помощью ИИ на переднем крае НЛП. Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ настроений и классификацию текста. В этом подробном исследовании мы углубимся в внутреннюю работу языковых моделей, проливая свет на их основные операции, приложения и этические проблемы, которые они представляют.
Его способность сочетать модели большого языка с традиционными рабочими процессами машинного обучения в сочетании с открытым исходным кодом делает его ценным активом как для исследователей, разработчиков, так и для бизнеса. Будь то совершенствование обслуживания клиентов, анализ новостных тенденций, содействие многоязычному общению или извлечение важной информации из обширных документов, Scikit-LLM предлагает надежное решение. Пример успешного дообучения языковой модели для задачи преобразования текста в Cypher запрос с использованием базы данных знаний Neo4j можно найти тут [23]. Задача дообучения для задачи геренации по тексту SQL была успешно реализована [24] на основе публичных датасетов запросов SQL. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14].
Минуточку внимания
Исследования, проводимые лабораторией FAIR под руководством Цзэюань Аллен-Чжу, выявляют уникальные свойства LLM и предлагают новый подход к их обучению и применению. Одним из существенных открытий является способность моделей выстраивать графы причинно-следственных связей, что позволяет им эффективно решать сложные задачи. Это открытие находит подтверждение в таких методах, как Level-1 reasoning и Level-2 reasoning, которые демонстрируют, как LLM может анализировать свои вычисления и выявлять ошибки.
Такой подход позволяет внедрить в процесс обучения элементы самоанализа и самокоррекции, что, в свою очередь, ведет к более эффективному обучению. Чем больше таких примеров будет в датасете, тем выше качество модели и ее способность обрабатывать сложные языковые конструкции, что делает LLM более надежным инструментом для генерации текстов. LLM обладает уникальной способностью определять место ошибки, возникающей при генерации текста. Этот процесс осуществляется с использованием специализированного инструмента, называемого Linear Probe.
Мультивселенная — это распутывание всех возможных последствий начального состояния. Различные ветви будут расширять различные аспекты информации, заключенной в зародыше запроса, и исследовать альтернативные подмножества огромного набора возможных взаимодействий. Мультивселенная не только содержит гораздо больше информации, чем любое отдельное стохастическое блуждание, но и больше, чем сумма всех блужданий. Мы можем рассмотреть, как возможности связаны друг с другом, что дает представление об исходном состоянии, которое не обязательно раскрывается в отдельных историях, например, о его динамическом расхождении и скрытых двусмысленностях.
Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы. Машинное обучение (МО) — это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на способности компьютеров выявлять закономерности в данных и использовать полученные знания для предсказаний и принятия решений. В процессе работы системы машинного обучения распознают шаблоны в больших массивах данных и обучаются на размеченных данных, создавая правила и выявляя закономерности. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете). Всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной.

https://www2.hamajima.co.jp:443/~mathenet/wiki/index.php?bankestephenson175457 Если токенов 100 и каждый из них имеет размерность в 1024, то необходимо оптимизировать лишь 100 тысяч параметров вместо 175 млрд в случае обучения всей модели. Языковые модели, да и вообще все модели, которые оперируют текстом, используют понятие токена. В примере выше токен — это отдельное слово (этот подход называется мешком слов), однако текст можно разбивать на токены и иначе. LLM прогнозируют следующее слово в зависимости от текста, который был введен ранее. Механизм внимания в архитектуре трансформеров позволяет модели сосредотачиваться на ключевых аспектах текста, что способствует созданию осмысленного ответа. LLM применяются в генерации текстового контента, поддержке клиентов, переводе, анализе отзывов и даже для анализа юридических документов.
Что произойдёт, если он вдруг откажется от своего фэндома, станет болельщиком «Пэйсерс» и переедет в Индианаполис? Маловероятно, что языковая модель столкнулась бы с этим в процессе обучения, а значит, в её словаре вряд ли найдутся суперслова, представляющие Джека Николсона как фаната «Пэйсерс». 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. HashDork — это блог, посвященный искусственному интеллекту и технологиям будущего, в котором мы делимся идеями и освещаем достижения в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Подходы к обобщению текста используют языковые модели для сжатия огромных объемов информации в краткие и полезные резюме.
Homepage: http://lideritv.ge/index.php?subaction=userinfo&user=AEO-Authority