Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр
Недавно мы впервые разработали модель документного перевода на основе YandexGPT и, используя различные оптимизации, уже применяем её в Поиске, Умной камере, а также в нейропереводчике Яндекс Браузера. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода. Необходимо понять, что именно требуется выяснить или решить, какой результат должен быть достигнут после проведения работы. Это поможет определить ключевые моменты, на которые стоит обратить внимание при анализе данных. Аналогичным образом может существовать задача «Вопросы с несколькими вариантами ответа». На самом деле, MMLU целиком основана на вопросах с несколькими вариантами ответов.
- Они решают проблемы RNN, используя механизм внимания для эффективного обработки длинных зависимостей без затухания градиента.
- Проще всего это делать побуквенно, подавая на каждый вход нейросети по одной букве.
- ДСМ-метод автоматического порождения гипотез является представителем логического подхода в интеллектуальном анализе данных.
Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Переводы неадаптированных LLM более естественные и гладкие, при этом больше искажают смысл. Поэтому, если мы хотим применять LLM на практике, нужно адаптировать базовую модель конкретно под задачу перевода и увеличить точность сохранения смысла. И также понятно, что цель нашего продукта — качественный перевод произвольных текстов, будь то статья из Википедии, субтитры к фильму или комментарий футбольного матча. Современная архитектура предлагает множество инновационных и успешных применений различных архитектурных стилей и технологий. Или, например, запросить модель сгенерировать количество вещей у персонажа как число с помощью регулярного выражения, а затем, получив это число, использовать его в цикле для генерации динамического количества предметов. И это далеко не все возможности по управлению генерацией, поэтому использование этой библиотеки может решить многие проблемы в задачах обработки текста. Стоит отметить, что каждая модель в соответствии со своими сильными сторонами должна применяться в зависимости от количества данных для обучения и целей, требуемых от нейронной сети. К сожалению в работе с моделями, этот момент часто не учитывается, что приводит к получению неоптимальных результатов. В следующей статьях будет разобран оставшийся модуль модели генерации текста, а также взаимодействия между ними. BERT имеет куда более высокую точность(93% против 60%), в связи с построенной моделью обучения с пропуском слов. В связи с предстоящим запуском Claude 3 Anthropic сосредоточится на улучшении интеграционных возможностей, расширении сфер применения и настройке ИИ-помощников для удовлетворения различных потребностей организаций. Проводя внешние проверки и оценки безопасности, Anthropic стремится минимизировать риски, связанные с развитием ИИ, и обеспечить использование возможностей Claude 3 без непредвиденных последствий. Компания Anthropic, занимающаяся безопасностью и исследованиями в области ИИ, сделала значительный скачок в развитии ИИ, разработав Claude, сосредоточившись на создании надежных, интерпретируемых и управляемых систем ИИ. Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ. Эти достижения заложили основу для сервиса разговорного ИИ Google, который первоначально назывался Bard и работал на базе LaMDA. Bard, анонсированный генеральным директором Google и Alphabet Сундаром Пичаи в феврале 2023 года, был призван объединить обширные знания, получаемые из Интернета с возможностями больших языковых моделей Google. С момента появления BERT, ранней модели трансформера Google, которая произвела революцию в понимании человеческого языка, до разработки MUM, более мощной и способной к многоязыковому пониманию и анализу видеоконтента нейросети. Мультимодальные LLM, такие как GPT-4V, расширяют возможности моделей, использующих только текст, позволяя им выполнять более широкий спектр задач и предлагать новые возможности для пользователей через различные интерфейсы.
Цифровая аналитическая платформа для представления статистических данных: почему это важно для бизнеса
Компания ожидает регулярных обновлений серии Claude, а Claude 3 станет важнейшим шагом на пути к созданию искусственного интеллекта общего назначения, отражая сознательный подход к ответственному использованию потенциала ИИ. В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с "конституционным" подходом к ИИ. Архитектура и стратегии обучения Gemini воплотились в ключевых особенностях, которые отличают эти модели, таких как широкое понимание контекста, мультимодальное взаимодействие, многоязыковая компетентность и настройка. Модели с большим количеством параметров способны воспринимать и анализировать обширную информацию, что повышает их способность распознавать тонкие нюансы, взаимосвязи и контекстуальные моменты в обрабатываемых данных. В противоположность открытым, закрытые LLM - это запатентованные модели, разработанные, поддерживаемые и контролируемые конкретными организациями - часто крупными технологическими компаниями. Такие модели обычно предлагаются в виде готовых к развертыванию решений, обеспечивающих надежность, масштабируемость и поддержку, но за определенную плату. https://aswaqmasr.net/user/profile Без использования top-k семплирования модель будет рассматривать любой токен из своего словаря как потенциальное продолжение фразы. Значит, существует определенная, хоть и небольшая, вероятность того, что на выходе мы получим что-то вроде «Солнце встает на кухне». С применением же top-k семплирования модель отфильтровывает наименее подходящие токены и концентрируется только на выбранном количестве наиболее вероятных вариантов. Отсекая этот «хвост» некорректных токенов, мы уменьшаем разнообразие ответов, но значительно повышаем их качество. После присвоения токенам оценки правдоподобия, модель инициирует схему семплирования токенов для выбора следующего элемента последовательности. Итак, 13.04 гигабайт памяти потребуется для работы модели, а для значительной скорости более 13 GB памяти на видеокарте (VRAM) это достаточно много. Это и приводит к значительным затратам на железо при использовании подобных моделей, однако эту проблему может решить такой инструмент, как квантизация. В данном случае целевая метка представляет собой вещественное число, поскольку это связано с природой регрессионных задач, например, прогноз погоды, стоимость акций, цена на недвижимость и так далее. Поэтому большинство метрик в задачах регрессии представляют собой среднюю оценку разности между действительными и спрогнозированными значениями, однако, с некоторыми особенностями.
Unite.ИИ
Наконец, стоит отметить, что параллельная обработка данных также может быть применена на уровне самих алгоритмов генерации сверточных текстовых моделей. Например, можно использовать методы асинхронного обучения, при которых различные части модели генерируются параллельно и комбинируются в конечный результат. Другим методом параллельной обработки данных является использование графических процессоров (GPU). Графические процессоры предоставляют https://machinelearningmastery.com большую вычислительную мощность по сравнению с центральными процессорами (CPU) и могут эффективно обрабатывать параллельные задачи. При использовании GPU для генерации сверточных текстовых моделей происходит значительное ускорение вычислений. https://mapadelasprepagos.com/user/profile
Выбор подходящей модели
Такой подход позволяет увеличить пропускную способность и обработку данных быстрее. Размерность входных данных также оказывает значительное влияние на https://deepmind.com/blog производительность модели. Работа с маленькими наборами данных может привести к переобучению, в то время как слишком большие наборы данных могут требовать большего времени и вычислительных ресурсов для обучения модели. По данным результатам мы сделали предположение, что модель BERT, которая является более точной, будет лучше справляться со своей основной задачей -генерацией текста.