Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр
Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте. Представьте, что ведете беседу с экспертом по языковому моделированию. Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, "Дмитрий, специалист по генерации текста".
- Успех BERT в различных тестах НЛП привел к разработке многочисленных вариантов и адаптаций, включая RoBERTa, ALBERT и DistilBERT.
- В этой статье мы рассмотрим использование больших языковых моделей на этапе подготовки описания продуктов данных для дальнейшего использования в аналитике.
- Далее мы выделяем некоторые из наиболее многообещающих будущих направлений и направлений исследований в области LLM, предлагая заглянуть в захватывающие события, которые ждут нас впереди.
- Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость в особенно тщательной и тонкой настройке обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок.
GPT 4
Среди этих достижений доминирующей силой стали модели больших языков (LLM), которые изменили способ нашего взаимодействия с машинами и произвели революцию в различных отраслях. Эти мощные модели позволили использовать множество приложений, от генерации текста до машинный перевод к анализу настроений и системам ответов на вопросы. Мы начнем с определения этой технологии, подробного введения в LLM с подробным описанием их значения, компонентов и истории развития.
Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта
Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования. Кроме того, он является основателем Ценные бумаги.io, платформа, ориентированная на инвестиции в передовые технологии, которые меняют будущее и преобразуют целые секторы. Серия генеративных предварительно обученных преобразователей (GPT), разработанная OpenAI, является одной из самых известных LLM. Каждая итерация серии GPT опиралась на основы своих https://aitracker.substack.com предшественников, достигая новых уровней производительности и возможностей. LLM подходит для более гибкой оценки тонкостей смысла, но требует большего количества ресурсов. — 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 . В этом примере несмещённая модель должна давать с вероятностью 50% ответ «positive» или «negative». Если few-shot состоит из четырёх примеров и они идут в порядке «да», «да», «нет», «нет», то, вероятнее всего, дальше модель ответит «нет» на любой вход, просто потому что слово «нет» встречалось последним. Чтобы улучшить качество решения задачи, авторы предлагают осуществлять калибровку подводок. AUSLANDER.EXPERT В статье они заметили, что модели смещены относительно подводок, то есть переформулировка запроса ведёт к смещению в ответе модели, а также к росту разброса ответов. При этом приёме не тратятся ресурсы на обучение модели, она лишь смотрит на контекст и генерирует продолжение.
Ключевые концепции и компоненты LLM
Однако их быстрая эволюция началась с появлением методов глубокого обучения и внедрение архитектуры Transformer в 2017 году. Развитие LLM привело к смене парадигмы обработки естественного https://semiwiki.com/category/artificial-intelligence/ языка, что значительно улучшило выполнение различных задач НЛП. Их способность понимать контекст и генерировать связный, контекстуально релевантный текст открыла новые возможности для таких приложений, как chatbots, виртуальные помощники и инструменты для генерации контента. Единицами анализа в данном случае будут используемые говорящим коммуникативные стратегии и тактики [9]. Их стандартность или индивидуальность, нормативность или ненормативность осмысляются на фоне совокупности правил общения, принятых в данном социуме. Что касается дистрибуции глагола, то здесь наши данные значительно выше полученных М.