Notes

Как работают языковые модели Хабр
Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Задаём модели роль эксперта по демографии Калифорнии, который оценивает вероятности этнических групп в зависимости от возрастной группы. Полученные данные выглядят немного лучше, чем в первом случае, но все же дают неправильное распределение. [5] То, как я использую слово «состояние», может относиться ко всему состоянию или к его компоненту.
Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных. 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. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй.
Разумы — генераторы мультивселенной
На следующем этапе, называемом инструкционной настройкой, модель учится отвечать на запросы, имитируя поведение помощника. Для этого она обучается на специально отобранных парах «инструкция-ответ», которые помогают ей развивать способность следовать указаниям пользователя, а не просто продолжать текст. Как правило, нейронносетевые языковые модели строятся и обучаются как вероятностные классификаторы, которые учатся предсказывать распределение вероятностей. Языковые модели, в частности BERT и GPT, — «золотой стандарт» для задач распознавания естественного языка, или NLP.
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в мире технологий. Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. В большинстве случаев нулевая температура является предпочтительной при решении задач в текстовой аналитике. Это происходит потому, что чаще всего при анализе текста имеется единственный “правильный” ответ, который мы стремимся получить при каждом запросе.
Это может произойти, например, если слова начнут сочетаться друг с другом новым способом, который языковая модель не заметила в процессе обучения. В процессе обучения языковая модель создаёт огромный словарь, содержащий все эти очень сложные, выдуманные суперслова. Она создаёт этот словарь, читая весь интернет и создавая суперслова из понятий, с которыми сталкивается. Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл. 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.
Таким образом, писатель стремится смоделировать эту множественность и манипулировать ею, чтобы создать траекторию, которая оживит наиболее убедительную последовательность мультивселенных, когда она будет разгадана в сознании читателя. Книги хранят текст в статических https://openml.org единичных историях, но, когда текст читается, в воображении читателя создается динамическая виртуальная реальность. Аттрактор — это состояние или набор состояний, к которым система имеет тенденцию эволюционировать и оставаться стабильной, когда она там окажется.
Если бы у вас была сеть светоделителей, рекурсивно разделяющих разделённые лучи, то волновая функция имела бы форму дерева, и вы могли бы увидеть её всю сразу, направив лазер на измерительное устройство. В более общем смысле, показатели семантических переменных, таких как тональность, могут использоваться для сопоставления последовательности с координатами фазового пространства. Каждый мир в суперпозиции не только оказывает самостоятельное воздействие на воображение читателя, но и взаимодействует с контрфактуалами (герой осознаёт неопределённость моральных установок своего наставника, и это влияет на его действия). Модель оценивает, насколько подходящим является токен для продолжения заданного текста. Если вы способны сохранять амбивалентность между двумя ветвями, вы можете наблюдать эффекты интерференции между ними, демонстрируя, что они обе существуют.
На каком языке «мыслят» большие языковые модели
Построенный на основе научных библиотек Python (NumPy, SciPy и Matplotlib), Scikit-learn выделяется своей интеграцией с научным стеком Python и эффективностью работы с массивами NumPy и разреженными матрицами SciPy. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9].
Эксперименты показывают, что грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством. Проблема в обучении больших моделей — нехватка оперативной памяти на GPU, поэтому не будем оптимизировать все параметры модели. Кроме того, использование аугментаций, таких как перестановка предложений и стилистические изменения, значительно повышает эффективность модели. Эти методики улучшают способность модели обобщать и адаптироваться к различным задачам, поскольку они создают более разнообразный и сложный тренировочный контекст. В итоге, правильное сочетание предварительного обучения и аугментаций позволяет существенно повысить производительность и качество итоговой модели. Подводя итог, можно сказать, что Scikit-LLM представляет собой мощный, универсальный и удобный инструмент в области анализа текста.
http://new-kunitachi-kings.jp.net/?wptouch_switch=desktop&redirect=https://auslander.expert/ Эти модели предназначены для изучения паттернов, структур и семантики человеческого языка на основе огромных объемов данных. Разработка языковых моделей, которые изменили то, как роботы интерпретируют и производят язык, является одним из основных достижения в НЛП. — некий margin, который определяет, насколько сильно модель должна отделять хороший и плохой ответы друг от друга. Поменяв температуру, способ сэмплирования или использовав разные чек-пойнты модели, возможно получить два разнообразных ответа и .
Например, было показано, что рекуррентные нейронные сети изучают шаблоны, которые люди не изучают, и не могут изучать шаблоны, которые люди изучают[40]. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Синтетические задачи, такие как анализ грамматики Хомского, показывают, что модели, такие как GPT, способны не только успешно справляться с заданиями, но и развивать навыки понимания нетерминальных токенов. Эти достижения подчеркивают необходимость углубленного изучения универсальных принципов, способных помочь в создании более мощных и универсальных ИИ-систем. Дополнительно к более высокой точности, метод также является более эффективным и быстрым.
Механизмы внимания и самоконтроля: концентрация на важных элементах
Инженер — прагматичный профессионал, который больше доверяет процессам обучения модели, чем людям. Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов. https://ugzhnkchr.ru/user/Organic-Boost/ "Создай научно-фантастический рассказ, учитывая особенности обучения модели, объемом до 500 слов. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность.
Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Чтобы разграничить эти типы разнообразия, назовем их «разнообразие в пределах ответа» и «разнообразие между ответами». Параметр температуры способствует увеличению как разнообразия в пределах ответа, так и разнообразия между ответами, в то время как штрафы за частоту/присутствие повышают только разнообразие в пределах ответа. Следовательно, когда нам нужно разнообразие, выбор параметров зависит от типа разнообразия, которого мы хотим добиться. Обучающая программа тестирует модель и корректирует её в зависимости от того, насколько хорошо она работает.
Read More: https://openml.org