Notes

Семь ключевых метрик: как объективно оценивать ответы больших языковых моделей
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». В процессе обучения языковая модель создаёт огромный словарь, содержащий все эти очень сложные, выдуманные https://openai.com суперслова. Она создаёт этот словарь, читая весь интернет и создавая суперслова из понятий, с которыми сталкивается. 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.
Задачи языковых моделей
Языковые модели на основе n-грамм аппроксимировали вероятность следующего слова, используя счётчики n-грамм и методы сглаживания. https://slakat.com/user/profile Для улучшения этого подхода были предложены feedforward архитектуры нейронных сетей (feedforward neural networks), чтобы аппроксимировать вероятность слова. Обучение больших языковых моделей — это сложный процесс, требующий пристального внимания к деталям и глубокого понимания лежащих в его основе методов. Поскольку мы наблюдаем быстрый прогресс в обработке естественного языка и искусственном интеллекте, важность эффективных методов обучения для LLM будет только расти.
Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при создании. Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова. http://king-wifi.win//index.php?title=graykey2160 Более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN) — вид нейросетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Третье поколение серии GPT расширило возможности обработки естественного языка до беспрецедентного уровня, позволив создавать тексты - от эссе и кодов до поэзии, - [иногда] превосходящие человеческий результат. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста.
Few-shot обучение
Для обучения GPT-2 авторы использовали 16 GPU (иначе говоря — графических процессоров, видеокарт), а для GPT-3 уже 3200. Для дообучения модели под определенную задачу, конечно, понадобится меньше ресурсов, но всё равно достаточно много. 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. Таким образом, нам осталось лишь научить алгоритм моделировать эти вероятности и максимизировать их для разумных предложений.
Так большие языковые модели не просто генерируют текст пошагово, а уже на этапе обработки запроса закладывают план своего ответа. Следовательно, Перплексия может не быть лучшей мерой качества, так как она оценивает качество таких моделей косвенно. Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали. Эти мощные модели позволили использовать множество приложений, от генерации текста до машинный перевод к анализу настроений и системам ответов на вопросы. Кроме того, архитектура позволяет модели фиксировать долгосрочные зависимости и отношения в тексте, что жизненно важно для понимания контекста и создания связного языка.
Claude
Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. Softmax преобразует логиты в вероятности, которые используются для выбора следующего токена в последовательности. Linear layer (линейный слой) преобразует выходные данные декодера в логиты (сырые значения), которые будут использоваться для предсказания вероятностей следующего токена. Embedding model (модель встраивания) — тип LLM, который преобразует данные в векторы (массивы или группы чисел). Токенизация — это процесс преобразования данных в отдельные единицы, называемые токенами (рис. 4, рис. 5). 2024 год — развиваются технологии генерации видео с использованием ИИ.
Это достигается с помощью маскирования (треугольная матрица, где фиолетовые значения — нули), которое предотвращает появление информации о будущих токенах. Также на рисунке ниже представлено сравнение Self-Attention и masked Self-Attention. Top-k — выбор следующего токена из списка токенов с наибольшим k, которые отсортированы по их вероятности (рис. 7). Например, если для k установлено значение 3, модель в соответствии с температурой выберет один из трёх лучших вариантов. Базовая модель — это нейросеть, обученная на большом объёме данных, которую можно настроить для решения каких-либо задач.
Эта библиотека, использующая различные архитектуры LLM, стала одним из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом в этой области. Это изменение названия отражало стратегический шаг, направленный на то, чтобы дистанцировать чатбота от обрушившейся на него ранее критики и привести его в соответствие с достижениями, заложенными в модель Gemini. Преобразование Bard в Gemini не было просто косметическим, это был переход к более эффективной, высокопроизводительной модели ИИ, кульминацией которого станет выпуск самой мощной версии Gemini в декабре 2023 года. Эта разработка представляет собой значительное достижение, объединяющее мультимодальные входные данные (например, изображения) с большими языковыми моделями (LLM), что многие считают важнейшим рубежом в исследованиях ИИ. К ключевым особенностям GPT-4 относится возможность расширенного видения, известная как GPT-4V, которая позволяет модели интерпретировать и анализировать изображения, предоставляемые пользователями. GPT-3 построен на архитектуре трансформера (transformer) - модели глубокого обучения, представленной в статье "Attention is All You Need" ("Внимание - это все, что вам нужно" - перевод на Хабре, ч.1 и ч.2 ) Васвани и др.
Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность. Анализ https://deepmind.com 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.
Рассмотрим создание LLM-приложения на примере использования больших языковых моделей при подготовке описания продуктов данных. Claude отличается наличием авторегрессионной модели с 52 миллиардами параметров, обученной на обширном корпусе текстов без контроля, подобно методологии обучения GPT-3, но с акцентом на этику и безопасность. Дорожная карта Google для Gemini направлена на переопределение потенциала искусственного интеллекта, сфокусированного на усовершенствовании планирования, запоминания и обработки данных, чтобы расширить его контекстное понимание.
Read More: https://slakat.com/user/profile