Notes

Тестируем LLM для русского языка: Какие модели справятся с вашими задачами? Хабр
Чтобы языковая модель могла обрабатывать текст и выдавать адекватные ответы, её обучение проходит несколько этапов. Каждый этап играет важную роль в развитии способностей модели распознавать и генерировать тексты в контексте. На основе этого обучения они способны делать предсказания для новых, ранее не встречавшихся данных. Важными составляющими машинного обучения являются глубокое обучение и нейронные сети, которые позволяют решать особенно сложные задачи анализа данных.
Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Wk (при первом вводе веса, как правило, выбираются случайно) и складывается. В будущем, с развитием технологий NLP, можно ожидать появления ещё более точных и производительных языковых моделей, которые смогут решать задачи на ещё более высоком уровне. Одно и то же слово может иметь разные значения в зависимости от контекста. Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели. http://rvolchansk.ru/user/Google-Ways/
Как обучают нейросети сегодня
При применении методов prompt engineering, model tuning и injection techniques вы сможете максимально эффективно использовать возможности LLM. В отличие от традиционных методов, которые требуют от модели дать сразу конечный ответ, метод CoT prompting требует объяснения последовательности шагов, которые приводят к данному ответу. Это не только увеличивает точность ответов, но и делает процесс https://ai.facebook.com их получения более прозрачным.
Представьте, что ведете беседу с экспертом по языковому моделированию. Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, "Дмитрий, специалист по генерации текста". Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели. OpenChat 3.5 — мультиязычная модель с открытым исходным кодом, обученная на множестве данных с различных языков, включая русский.
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. Эти методы позволяют оценивать различные аспекты производительности LLM и помогают исследователям и разработчикам выбирать наиболее подходящие модели для своих задач.
https://www2.hamajima.co.jp:443/~mathenet/wiki/index.php?coteneumann533873 Для поиска универсальных законов необходимо разбить концепцию "интеллекта" на несколько ключевых измерений, таких как структуры, знание и логика. Аналогично методам, используемым в астрономии для открытия законов движения планет, в области языковых моделей мы должны собирать данные через множество контролируемых экспериментов. Этот подход помогает выявить закономерности и взаимосвязи, применимые к различным моделям, вне зависимости от их размеров или гиперпараметров. Таким образом, исследование универсальных законов в языковых моделях может привести к более глубокому пониманию их работы и улучшению их функциональности. Метод Automated Chain-of-Thought (CoT) prompting выделяется как один из перспективных методов, позволяющих структурировать вывод данных моделей таким образом, чтобы сделать его более прозрачным и точным. Создание прозрачных моделей ИИ представляет собой одну из ключевых целей современности.
Каждый раз, когда-нибудь обращается к Алисе, у неё запускаются сложные языковые модели (ЯМ). Их математический и лингвистический базис — то, что позволяет Алисе давать подходящий ответ. Таким образом, большая языковая модель не просто выдаёт конечный результат, а демонстрирует логическую цепочку рассуждений, что улучшает понимание процесса вывода и увеличивает доверие к полученному ответу.
Направляйте процесс работы
Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU. В последние годы большие языковые модели (LLM) стали важной частью бизнес-решений на базе ИИ, применяемых для генерации текста и анализа данных. Однако, большинство разработок ориентированы на англоязычные проекты, что создает сложности для компаний, работающих с русскоязычными данными.
Рекуррентные нейронные сети (RNN): основа языковых моделей
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 https://arxiv.org/list/cs.AI/recent 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. Быстрый рост больших языковых моделей (LLM) открывает потенциал революционных изменений в области искусственного интеллекта (ИИ). Точная оценка LLM становится критически важной как для предприятий, так и для исследователей.
RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели с их способностью понимать, синтезировать и даже воспроизводить человеческий язык легли в основу новаторских приложений, влияющих на наш цифровой опыт. Языковые модели привлекли внимание всего мира и произвели революцию в том, как люди взаимодействуют с машинами в постоянно меняющемся мире технологий. Например, vLLM, о которой рассказывали в статье, или другие популярные. Для работы с LLM лучше всего подходит Linux — операционная система поддерживает NVIDIA Collective Communications. Модель может работать и на Windows, но ее техническая документация будет хуже.
Website: http://rvolchansk.ru/user/Google-Ways/