Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях Хабр

Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. У каждого слова есть численное представление, и нейросеть смотрит, какие комбинации слов и в каком порядке чаще всего встречаются в языке вместе. Данные должны быть чистыми и разнообразными, чтобы модель могла эффективно учиться. И вы не можете забыть о других ключевых элементах головоломки, таких как необходимая вычислительная мощность, алгоритмы, которые вы используете для обучения, и настройка вашего оборудования.  https://auslander.expert/ Тем не менее, для обучения LLM обычно требуется огромное количество текстовых данных. Обычно мы рассматриваем терабайты (ТБ) или даже петабайты (ПБ) данных.

• Если задача связана с простой классификацией текста и важно только наличие определенных слов, то BoW или TF-IDF могут быть подходящими.
• На практике «канонические» RNN редко используются для задач языкового моделирования.
• Например, vLLM, о которой рассказывали в статье, или другие популярные.
• Работа с нейронными сетями для обработки текста представляет собой многогранный процесс, включающий в себя подготовку данных, выбор архитектуры модели, обучение и оценку модели.

Что языковые модели рассказывают нам о языке

Научные публикации, архивы университетов и исследовательских институтов являются ценным источником данных для академических исследований в области NLP. Многие сервисы предоставляют API для доступа к текстовым данным, например, Twitter, https://aitopics.org   Reddit, и другие платформы социальных медиа. С чего начать, как сформулировать и исправить промпт — универсальные рекомендации по работе с большими языковыми моделями. Существует также направление «музыкант», обладающее тем же свойством. Чем дальше вы продвигаетесь в направлении «музыкант», тем больше вероятность того, что слово относится к музыканту. Это должно интересовать каждого, кто хочет использовать их в творческой работе. Вместо этого мы наносим на карту расположение магазинов и ресторанов. А своё собственное местоположение мы определяем с помощью широты и долготы. Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей. Про размер модели и обучающую выборку мы рассказывали в наших материалах про машинное и глубинное обучение.

Мастерство имитации человеческого текста

Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Нейронные сети прямого распространения расположены после слоев внимания. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор.

Механизмы внимания и самоконтроля: концентрация на важных элементах

AI должен быть способен распознавать и анализировать сложные концепции, контекст и семантику, чтобы правильно интерпретировать текст. Это требует разработки алгоритмов, способных учитывать не только отдельные слова, но и их взаимосвязи и контекстуальные нюансы. Один из очевидных примеров использования LLM — чат-боты, такие как ChatGPT, которые могут вести диалоги с пользователями. Благодаря способности понимать и обрабатывать запросы на естественном языке, эти модели поддерживают клиентов, отвечают на часто задаваемые вопросы и даже помогают решать технические проблемы. Например, виртуальные ассистенты используют языковые модели для быстрого поиска информации и выполнения инструкций, что экономит время и повышает эффективность работы. Это относится к практике перевода слов в числовой формат, который могут интерпретировать модели ИИ. Каждое слово представлено в виде многомерного вектора, который инкапсулирует его семантическое значение на основе его контекста в обучающих данных. Эти векторы позволяют ИИ понимать отношения и сходства между словами, улучшая понимание и производительность модели. Вам необходимо создать комплексный корпус данных для успешного обучения языковых моделей. Этот процесс предполагает сбор обширных данных и обеспечение их высокого качества и актуальности. С другой стороны, развитие алгоритмов для генерации текстов позволяет создавать системы, способные автоматически создавать тексты на естественном языке. Это может быть полезно для автоматического создания контента, генерации рекламных текстов, создания диалоговых систем и других приложений, требующих генерации текстов. Искусственный интеллект в обработке естественного языка продолжает развиваться, и его применение становится все более широким. Алгоритмы ИИ позволяют компьютерам все лучше понимать и генерировать тексты на естественных языках, что открывает новые возможности для коммуникации и обработки информации. Например, на карте языковой модели есть направление, соответствующее тому, чтобы быть актёром. Чем дальше вы продвигаетесь в этом направлении, тем больше вероятность того, что конструируемое вами слово относится к актёру. Именно так языковые модели поступают с суперсловами, которые они хранят в своих словарях. В процессе обучения они наносят все созданные ими суперслова на карту. Слова, чьи координаты — или местоположение — находятся ближе друг к другу, более близки по смыслу. Но суперслова могут существовать и между любыми двумя точками на карте, так https://thegradient.pub   же как вы можете посетить любое место между, скажем, 1-й и 2-й улицами, даже если этот конкретный адрес на сетке не отмечен.