Notes

Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр
Преобразователи — это мощная глубокая нейронная сеть, которая может проверять связи в последовательных данных, таких как слова во фразе. Преобразователи преуспевают в создании текста, который является чрезвычайно связным и контекстно-зависимым, потому что они обращают внимание на важный контекст на протяжении всей входной последовательности. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами. Если вам интересно, как это работает на практике, Epsilon Workflow предлагает библиотеку с видеоуроками и демонстрациями. В одном из таких видео рассказываем, как с помощью RAG автоматизировать ответы на вопросы клиентов. Теперь у нас есть список всех фрагментов (chunks) руководства пользователя, готовых для использования моделью LLM.
А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. Вместо того чтобы создавать сложные модели NLU с нуля, можно интегрировать готовые решения для извлечения информации, что значительно ускоряет процесс разработки. Предварительное обучение Vision-Language моделей (VLM) на больших и разнообразных наборах данных — ключевое преимущество, которое отличает VLM от OCR. Технология самостоятельно анализирует огромные массивы данных, адаптируется к различным языковым особенностям. Это особенно полезно для задач, таких как перевод или обработка длинных текстов.
Позволяют быстро находить и сопоставлять векторные представления эмбуддингов. Плотные векторы содержат больше ненулевых значений, что помогает моделям фиксировать и обрабатывать больше информации. Разреженные векторы, наоборот, состоят преимущественно из нулей, что делает их менее эффективными для задач, где нужно учитывать сложные связи между данными. https://stack.amcsplatform.com/user/seo-launch Получается, что если удаётся представить текстовые данные в виде векторов, то математические инструменты помогают измерить степень схожести между словами и находить взаимосвязи в текстах.
Категории баз данных для работы с векторами
Студенты изучают дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий.
LLM иногда генерируют неверную или бессмысленную информацию, потому что они предсказывают следующий фрагмент текста на основе вероятностей. Если в данных были пробелы или контекст плохо распознан, модель может https://singularityhub.com «придумать» что-то, что выглядит правдоподобно, но не имеет смысла. Эмбеддинги работают иначе — они преобразуют текст в числа, без попыток предсказывать следующей слова в генерируемом тексте, поэтому результат более надёжный. Векторные базы данных используются для для хранения, индексирования и поиска похожих векторов на основе числовых представлений данных (эмбеддингов).
Гибридный подход RAG: как улучшить понимание запросов и взаимодействие с клиентами для ИИ-ботов?
Она берет большие языковые модели (LLM) и усиливает их с помощью внутренних источников данных. LLM видят потенциал революционизировать NLP, предоставляя надежные и точные возможности и решения для понимания языка, которые обеспечивают беспрепятственный пользовательский опыт. Однако, чтобы сделать LLM более эффективными, разработчики должны использовать высококачественные речевые данные для получения более точных результатов и создания высокоэффективных моделей ИИ. Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл.
В маркетинге и анализе данных LLM помогают выявлять тон и настроение в пользовательских отзывах, социальных сетях и других источниках данных. Анализируя отзывы, модели определяют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными. Это помогает компаниям быстро реагировать на отзывы клиентов и лучше понимать их предпочтения.
Популярные варианты использования больших языковых моделей
Трансформеры используют механизм самовнимания, чтобы определять наиболее значимые части текста в контексте и создавать логичные, осмысленные ответы. Большие языковые модели (LLM) — это результат объединения методов глубинного обучения и работы с текстовыми данными. В отличие от специализированных моделей машинного обучения, которые решают узкий круг задач, LLM применяются для работы с текстом, предсказывая последующие слова в предложении. Их обучают на обширных текстовых массивах, что позволяет моделям обрабатывать широкий контекст, фразы и предложения.
Эти знания включают факты, информацию о реальных событиях, исторические данные и многое другое.● Общие факты и информация. Модели обучаются распознавать и запоминать общеизвестные факты, такие как «Солнце — это звезда» или «Лондон — столица Великобритании». Эти знания позволяют моделям генерировать информативный текст.● Исторические и культурные знания. Благодаря эмпирическим знаниям модели могут отвечать на вопросы и выполнять задачи, требующие конкретной информации.
Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре под названием «трансформер». Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели.
Это особенно полезно для юристов и аналитиков, так как позволяет быстро находить нужную информацию в больших объёмах текста. Большие языковые модели, такие как GPT, построены на архитектуре трансформеров, которая особенно подходит для обработки длинных текстовых последовательностей. Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться https://allenai.org на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы.
Это задачи по распознаванию намерений, извлечению сущностей и анализу тональности текста. Использование локальных развертываний RAG может помочь обеспечить безопасность конфиденциальной информации. https://id.zobazo.com/user/profile Это важно для компаний, которые должны соблюдать правила защиты данных и хотят сохранять контроль над своими данными.
Он лишь дополняет их, предлагая новые способы решения проблем, а также методы улучшения производительности. Каждая компания может использовать ИИ для выполнения уникального набора задач исходя из своих потребностей. Например, можно создавать с помощью алгоритмов реалистичные голосовые образы, что позволит генерировать аудиоконтент без участия людей. Даже ученые пользуются такими технологиям, ведь благодаря им становится возможным создание новых гипотез. Чтобы полностью использовать потенциал этих моделей, необходимо бороться с предубеждениями, устранять ложную информацию и поощрять этичное использование. Для поощрения надлежащего использования языковых моделей необходимо разработать и внедрить этические принципы и рамки.
Website: https://allenai.org