Notes

Подробный гайд по большим языковым моделям: ChatGPT vs Claude vs. Gemini vs. LLama
Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского. Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует https://deepmind.com/blog как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей.
Hugging Face, часто называемый GitHub-ом для больших языковых моделей (LLM), способствует созданию открытой экосистемы для LLM. Модель способна не только точно переводить тексты с сохранением нюансов, но и учитывать диалекты и региональные особенности языка. LLM (Large Language Model) — это модели машинного обучения, которые умеют обрабатывать огромные объемы текстов. Инструменты и компетенции для этого есть, а значит, что скоро мы заговорим с ИИ на одном, понятном для всех языке. Это стратегическое расширение подчеркивает стремление Google внедрить ИИ в свою экосистему, предвещая новые возможности взаимодействия и вовлечения пользователей.
Недостатки LLM с закрытым исходным кодом
На основе подготовленных датасетов разработчики составили 400 вопросов и адресовали их десяти самым продвинутым языковым моделям с поддержкой русского языка. Ученые не стали их обучать на разработанных базах данных или как-то дорабатывать, поскольку задачей было именно проверить текущую осведомленность нейросетей. В результате исследователи получили ответов, проанализировали их и смогли выяснить, какие из выбранных алгоритмов лучше других разбираются в различных культурных аспектах.
Если ее обучали на текстах, где солнце, компьютер и собака упоминаются в одном контексте, она может распознать их как семантически близкие друг к другу слова. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, что 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%». Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, в машинном обучении используют специальные модели — языковые.
Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй. Первые языковые модели появились еще в 1990-х годах и могли работать только над лексическим переводом, выравниванием порядка слов в предложениях и другими относительно несложными задачами. Работа над полноценными LLM началась в начале 2010-х годов, когда нейронные сети хорошо зарекомендовали себя в работе с изображениями. В настоящее время интерес представляют новые техники управления поведением больших языковых моделей с целью получения желаемого пользователем результата без обновления самих моделей – так называемый «промт инжиниринг». Эта библиотека, использующая различные архитектуры LLM, стала одним из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом в этой области. Hugging Face, часто называемый GitHub-ом для больших языковых моделей (LLM), способствует созданию открытой экосистемы для LLM.
Задача дообучения для задачи геренации по тексту SQL была успешно реализована [24] на основе публичных датасетов запросов SQL. Развитие технологий локальных вычислений и повышение эффективности моделей сделает ИИ доступным даже на персональных устройствах, открывая новые сценарии использования. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте.
В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с "конституционным" подходом к ИИ. Предоставляя открытый доступ к LLaMA и LLaMA 2, компания способствует развитию исследований в области ИИ и создает прецедент ответственного подхода к разработке и применению LLM. Дорожная карта Google для Gemini направлена на переопределение потенциала искусственного интеллекта, сфокусированного на усовершенствовании планирования, запоминания и обработки данных, чтобы расширить его контекстное понимание. Эта архитектура была усовершенствована для включения эффективных механизмов внимания в декодер трансформера, что позволяет моделям эффективно обрабатывать и интерпретировать обширные контекстные данные.
Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные. Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. «Языковые модели часто используются как „болталки“, с которыми пытаются вести беседы, спрашивают у них мнение, ожидают, что программа подстроится под индивидуальные особенности и интересы человека. С этой точки зрения программы, конечно, стараются развивать, но ждать от тех же голосовых помощников правильной реакции на специфические вопросы не стоит. http://footballzaa.com/out.php?url=https://auslander.expert/ Вместо прямого перевода модель формирует промежуточный уровень абстрактных концепций — своеобразный «язык мышления». В средних слоях трансформера действительно наблюдается преобладание английского языка, но это скорее следствие доминирования английского в обучающих данных, чем необходимый этап обработки информации.
Gemini (Google)
O1 Pro – это расширение версии O1, разработанное для решения самых сложных задач. Версия PRO использует больше вычислительных ресурсов, что обеспечивает более точные и надежные результаты. Она значительно превосходит обычную O1 и O1-preview в таких областях, как анализ данных, программирование и обработка документов, демонстрируя более высокие результаты в бенчмарках по математике, науке и кодированию. Особое значение имеет процесс токенизации – разбиения текста на минимальные единицы для обработки. Эффективная токенизация позволяет нейросети лучше понимать структуру языка и экономнее использовать вычислительные ресурсы.
Осенью 2024 года вышла обновленная версия Claude 3.5 Sonnet, которая внедрила новые функциональные возможности. Система обрела усовершенствованную способность к аналитическим выводам и обработке масштабных текстовых данных. Важной инновацией стала интегрированная система верификации, позволяющая системе тщательно проверять генерируемый контент. Почти как человек, только модель не понимает смысла слов, как его понимаем мы.

Модель особенно эффективно показывает себя в задачах, требующих глубокого https://machinelearningmastery.com понимания контекста и сложных рассуждений. При этом версия 8B демонстрирует впечатляющую производительность даже на относительно скромном оборудовании, что делает технологии ИИ доступнее для широкого круга разработчиков. https://mapadelasprepagos.com/user/profile В основе архитектуры Gemini лежит усовершенствованная технология Mixture of Experts (MoE).
В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. Мы наблюдаем не просто улучшение существующих возможностей, но появление принципиально новых подходов к обработке информации. Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) стали фундаментальной основой машинного обучения, преобразившей наш подход к работе с информацией. ChatGPT, Claude, Gemini и другие системы показывают передовые результаты в создании и анализе текста, обработке данных и решении сложных задач. Это открытие имеет важные практические следствия для развития мультиязычных моделей.
Эта инициатива сделала исследования в области ИИ более масштабируемыми и доступными, предоставляя широкому кругу пользователей доступ к сложным технологиям ИИ. Эти достижения заложили основу для сервиса разговорного ИИ Google, который первоначально назывался Bard и работал на базе LaMDA. Bard, анонсированный генеральным директором Google и Alphabet Сундаром Пичаи в феврале 2023 года, был призван объединить обширные знания, получаемые из Интернета с возможностями больших языковых моделей Google. С момента появления BERT, ранней модели трансформера Google, которая произвела революцию в понимании человеческого языка, до разработки MUM, более мощной и способной к многоязыковому пониманию и анализу видеоконтента нейросети. Кроме того, GPT-4 демонстрирует превосходное понимание и генерацию естественного языка (NLU / NLG), что делает его применимым в таких специализированных областях, как юридический анализ, продвинутая техническая поддержка и творческое письмо. 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.
Read More: http://footballzaa.com/out.php?url=https://auslander.expert/