Notes

Гайд по работе языковых моделей для начинающих Хабр
В этой статье мы расскажем про обучение языковых моделей для получения максимально качественных ответов. ’, демонстрируя продвинутые возможности в области обработки естественного языка. 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. Эта карта настолько обширна, что даже комбинации, не встречающиеся непосредственно во время обучения, например Джек Николсон становится болельщиком «Пэйсерс», могут быть найдены, если двигаться в правильном «семантическом направлении». Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом.
Определение LLM
Такой подход знаменует собой отход от традиционных моделей, подчеркивая универсальность и адаптивность базовых в различных направлениях использования. Как сориентироваться в этом море вариантов, чтобы найти подходящую модель для своих нужд? Данное руководство призвано разобраться в особенностях LLM, начиная с основополагающих принципов и заканчивая выбором между моделями с открытым исходным кодом и проприетарными моделями.
От того, как вы выстраиваете диалог с ИИ и насколько подробно описываете контекст, зависит качество результата. Немного переработав код, получилось создать примитивное локальное web-приложение для пересказа текста. В связи с тем, что данные для дообучения были созданы на основе новостных изданий, то текст для демонстрации был выбран из новостного источника. На небольшом графике в правом верхнем углу на рисунке 3 видно, что количество исследований в области искусственного интеллекта не всегда линейно росло. Эти исследования https://ai.googleblog.com переживали периоды скачкообразного развития от одного достижения к другому, в то время как сейчас развитие экспоненциальное.
Few-shot обучение
Если мы хотим использовать большие языковые модели (БЯМ) в своей работе и при этом называть результаты творческими, нам придётся понять, как они работают — по крайней мере, на высоком уровне. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. Благодаря этому дополнительному обучению языковая модель может специализироваться на создании контекстно-релевантного контента для определенных случаев использования, таких как помощь клиентам, новостные статьи или медицинские отчеты. Одной из детерминант успеха чтения и понимания текста является его сложность или читабельность. И в настоящее время продолжают находиться в фокусе современных исследователей (Микк 1970, Мацковский 1976, Оборнева 2006, Шпаковский 2007, Solnyshkina and Kiselnikov 2015).
Так как в учебнике рассматривался лишь базовая архитектура трансформеров, то опишем, что в ней необходимо изменить, чтобы получить LLaMa-модель. Получается, что можно оптимизировать подводку, или, другими словами, находить наиболее оптимальный промт, который лучше прочих решает поставленную задачу. Few-shot действительно полезен и помогает получать от модели нужный результат без обучения, но всё же недостаточно хорошо. 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.
GPT 3
LLM продемонстрировали большие перспективы в этой области, позволяя автоматически генерировать резюме для новостных статей, научных статей и других объемных документов. Эта возможность может значительно сэкономить время и усилия для пользователей, стремящихся быстро понять основные моменты документа. T5 сыграл важную роль в продвижении исследований по трансферному обучению и многозадачному обучению, продемонстрировав потенциал одной универсальной модели, позволяющей преуспеть в различных задачах НЛП. Успех BERT в различных тестах НЛП привел к разработке многочисленных вариантов и адаптаций, включая RoBERTa, ALBERT и DistilBERT.
https://list.ly/erwine_gsma973516 Разнообразные приложения больших языковых моделей обладают огромным потенциалом для преобразования отраслей, повышения производительности и революционного изменения нашего взаимодействия с технологиями. Поскольку LLM продолжают развиваться и совершенствоваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных и эффективных приложений, прокладывая путь к новой эре решений на основе ИИ, расширяющих возможности пользователей. LLM продемонстрировали исключительную способность генерировать связный и контекстуально релевантный текст, который можно использовать для создания контента и задач перефразирования. Приложения в этой области включают создание контента в социальных сетях и перефразирование предложений для большей ясности или во избежание плагиата. Представленная Google Brain в 2019 году модель преобразования текста в текст (T5) представляет собой единый подход к задачам НЛП, формулируя их как задачи преобразования текста в текст. Такой подход позволил точно настроить модель для широкого круга задач с использованием одной и той же предварительно обученной модели, упростив процесс и повысив производительность.
Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Будь то интеграция в бизнес или личные эксперименты, понимание уникальных преимуществ и проблем каждой модели является ключом к использованию трансформационного потенциала LLM. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ. Такая многокомпонентная модель позволит, на наш взгляд, всесторонне описать ту или иную языковую личность медиаперсоны с учетом факторов, детерминирующих ее речевое поведение. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение.
Таким образом, оптимизировав всего 4 параметра, авторы существенно улучшили итоговый результат. В основе LLM лежат нейронные сети— расчетные модели вдохновлен строением и функционированием человеческого мозга. Однако исходная архитектура seq2seq имела серьезное узкое место — энкодер сводил всю входную последовательность к единственному представлению — контекстному вектору. Языковую способность называют высшей психической функцией человека, «базой для усвоения языка» [15, с.
При длительных диалогах с языковой моделью периодически возвращайтесь к исходной задаче. Это естественная практика — даже в профессиональных дискуссиях о моделях участники могут увлечься интересной деталью и потерять основную цель обсуждения. http://bmwnews.lv/user/SEO-Empire/ В ходе диалога модели часто отклоняются от темы или теряют нить рассуждения. Мы разработали несколько эффективных техник для обучения модели и удержания фокуса на задаче.
My Website: https://ai.googleblog.com