Так большие языковые модели https://artificial-intelligence.blog.gov.uk не просто генерируют текст пошагово, а уже на этапе обработки запроса закладывают план своего ответа. Это открытие меняет наше понимание работы ИИ-систем, позволяя не только глубже вникнуть в его внутренние процессы, но и существенно улучшить управление и контроль за генерацией текста и поведением ИИ-агентов. Большие языковые модели, например GPT-3, в основном использовались для генерации текста, но язык — лишь средство достижения цели. Разработка подсказки включает в себя создание подсказки, адаптированной к конкретной задаче, например указание желаемого языка вывода в задаче перевода. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Быстрая разработка, с другой стороны, фокусируется на оптимизации производительности за счет включения знаний предметной области, предоставления выходных примеров или использования эффективных ключевых слов.
Раскрытие возможностей больших языковых моделей (LLM)
- Разработчики таких моделей не раскрывают полную информацию о том, как именно модель была обучена, на каких данных и с каким набором параметров.
- Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность.
- Интенсивные дебаты о способности LLM к рассуждению велись в последние два года.
- Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer.
Они обучаются на огромных объёмах текстовых данных, что позволяет им улавливать тонкие нюансы языка. https://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence2 Это делает их особенно эффективными в обработке длинных текстов и понимании сложных контекстов.Развитие больших языковых моделей (LLM) — совместная работа лингвистов и дата-сайентистов. Дата-сайентистам необходимо хорошо владеть языком Python и иметь уверенный математический бэкграунд. Например, на курсе «Специалист по Data Science» студенты учатся работать с pandas, Scikit-learn, Catboost — библиотеками для Python, которыми ежедневно пользуются специалисты.
Популярные варианты использования больших языковых моделей
Этот процесс заключается в пошаговом прогнозировании каждого следующего элемента, учитывая весь предшествующий контекст. Сегодня технологии ИИ стремительно развиваются, и большие языковые модели (LLM) занимают центральное место в этом прогрессе. При рассмотрении языковых моделей без их применения к конкретной задаче (например, машинному переводу) существует одна универсальная мера, которая может дать нам представление о том, насколько хороша наша языковая модель. Такие языковые модели на основе FFNN могут обучаться на больших текстовых корпусах в режиме «без учителя» (т.е. не требуется явного размеченного набора данных). В этой статье я хотел бы поделиться своими заметками о том, как языковые модели (LMs) развивались в последние десятилетия. При неправильной настройке сервисов возможен несанкционированный доступ к данным, что критично для корпоративных клиентов. Это находит применение в написании статей, создании описаний продуктов и даже в творческом письме. Главные недостатки включают вероятность «галлюцинаций» (когда модель придумывает неверные данные) и предвзятость, которая может влиять на содержание ответов. Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей. В маркетинге и анализе данных LLM помогают выявлять тон и настроение в пользовательских отзывах, социальных сетях и других источниках данных. Анализируя отзывы, модели определяют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными. Процедура, известная как тонкая настройка, используется для настройки языковых моделей для конкретных действий или областей. Системы-преобразователи в основном основаны на процессах внимания, которые позволяют модели во время прогнозов фокусироваться только на определенных аспектах входных данных. Преобразователи — это мощная глубокая нейронная сеть, которая может проверять связи в последовательных данных, таких как слова во фразе. Эти модели предназначены для изучения паттернов, структур и семантики человеческого языка на основе огромных объемов данных. Следующий список далеко не исчерпывающий, но он затрагивает некоторые из наиболее популярных и полезных вариантов использования LLM. Он включает в себя обучение модели на большом наборе данных, обычно содержащем разнообразные и обширные текстовые данные, а затем ее точную настройку для конкретной задачи или области. Такой подход позволяет модели использовать знания, полученные во время предварительного обучения, для повышения производительности при выполнении целевой задачи. Быстрый прогресс в моделях больших языков изменил область обработки естественного языка и искусственного интеллекта, что привело к всплеску инноваций и потенциальных приложений.