Notes

1 1. LLM: что такое большие языковые модели
Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при ее создании. Невозможно говорить о какой-то единой структуре — в разные годы применяли разные подходы.
Это можно назвать фазовым переходом, когда языковая модель вместе с увеличением размера и числа пройденных текстов на обучении обретает большую обобщающую способность. Современные токенизаторы построены на алгоритме BPE (Byte Pair Encoding; об устройстве BPE более подробно можно прочитать в учебнике Лены Войта). Как только это сделано, в словарь добавляются все символы из текста, ищутся самые частые их сочетания и снова добавляются. Этот процесс продолжается до тех пор, пока число токенов не станет равно заданному значению. Задача https://eccv2024.ecva.net предсказания следующего слова не так проста, как кажется.
Нейросеть не только отказалась давать ответ, но и пригрозила их вообще «забанить», если они еще будут спрашивать что-то подобное. Они рассказали нейросети, что пишут сценарий фильма, и что главный герой затевает что-то недоброе и решает изготовить взрывчатку. И попросили нейросеть помочь им сделать сцену посещения хозяйственного магазина максимально реалистичной. И она стала им помогать, то есть оказалось, что она знает как ответить на этот вопрос.
https://www.webwiki.de/quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ А своё собственное местоположение мы определяем с помощью широты и долготы. Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. Вы также будете кодировать такие вещи, как часть речи, встречается ли это слово в живом общении или нет, и миллионы других деталей, которые мы с трудом можем выразить словами. В английском языке гораздо больше слов, чем мы с вами представляем. Этот метод оптимален, если нам нужно генерировать много данных, но сохранить контроль над их распределением.
http://humanlove.stream//index.php?title=lawrencereilly4309 И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. Что если модель встретит суперслово, которого нет в её словаре? Однако, при увеличении числа колонок и категорий размер пространства поиска растёт, и количество запросов может приближаться к тому, что мы видели во втором методе.
У языковых моделей самый большой и крутой словарь из всех, что вы когда-либо видели
Студенты изучают дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий.
Глубинное обучение - введение
Разработка эффективной стратегии, чтобы обучить модели выполнять запросы, — это искусство предоставления полной картины. При настройке контрольных точек важно создать детальное описание задачи и учитывать скорость обучения. Языковые модели (LLMs) от разных поставщиков часто имеют различные сильные стороны в зависимости от конкретных данных, на которых они обучены. Это также означает, что некоторые из них могут быть более «лучшими» и надежными при генерации вывода в форматах, отличных от JSON.
Xk — вводимая информация (сегодня это чаще всего числовые векторы). Она «взвешивается», то есть каждый вводный сигнал умножается на вес — W1, W2, ... Wk (при первом вводе веса, как правило, выбираются случайно) и складывается. Сумма подается функции активации (она, как правило, очень простая) f(X), и полученное значение передается в следующий слой нейронов. «Запись» в сознании полученного сенсорного (чувственного) опыта.

Модели преобразуют текстовые фрагменты таким образом, что векторы текстов, схожих по смыслу, располагаются ближе друг к другу, а текстов с разным смыслом — дальше. Для измерения расстояния между векторами обычно используются косинусное или евклидово расстояние. Это позволяет сравнивать тексты, сводя задачу к сравнению расстояний между их векторами. Как мы уже видели, языковые модели представляют суперслова как места на гигантской карте значений. Расстояние и направление между этими местами отражают сложные отношения между словами и понятиями. Именно так языковые модели поступают с суперсловами, которые они хранят в своих словарях.
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.
GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц. Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто используются вместе и какие темы связаны между собой. В результате она обучается отвечать на вопросы и поддерживать диалог. Для обучения языковых моделей используют огромные текстовые базы данных.
Website: https://eccv2024.ecva.net