Учим большие языковые модели описывать продукты данных Хабр

Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы. 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.

LLAMA

В биологических текстах уровня III дистрибуция глагола демонстрирует минимальное значение и составляет 123,5 вхождений на 1000 словоупотреблений, а текстах по обществознанию – 116 вхождений. Кожиной (1972), дистрибуция глагола составляет только 90 вхождений на 1000 словоупотреблений. Данные различия косвенно указывают на более высокий уровень номинативности и, как следствие, степени сложности научных текстов. Учебным текстам, напротив, за счет большего присутствия в их составе глаголов, свойственна нарративность, рассчитываемая как отношение глаголов к существительным (Vahrusheva et al. 2023). Разработка и эволюция известных моделей больших языков значительно повлияла на область обработки естественного языка и искусственного интеллекта.

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. В этом параграфе мы расскажем, что такое языковые модели, как они устроены, как развивались, а также как изменились за последнее время. Техноданные могут быть промышленными и тестовыми и относиться к различным категориям конфиденциальности и целостности информации. По мере развития отрасли ориентироваться во множестве доступных моделей, чтобы найти подходящую для конкретных нужд, становится все более важным. Hugging Face снижает барьеры для инноваций в области LLM, подобно тому, как GitHub произвел революцию в разработке программного обеспечения. Она способна открыть новые рынки и укрепить сотрудничество человека и ИИ, ознаменовав собой значительный скачок в технологическом прогрессе. Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/ https://www.hulkshare.com/aeo-power/ Softmax преобразует логиты в вероятности, которые используются для выбора следующего токена в последовательности. Linear layer (линейный слой) преобразует выходные данные декодера в логиты (сырые значения), которые будут использоваться для предсказания вероятностей следующего токена. Embedding model (модель встраивания) — тип LLM, который преобразует данные в векторы (массивы или группы чисел). Токенизация — это процесс преобразования данных в отдельные единицы, называемые токенами (рис. 4, рис. 5). 2024 год — развиваются технологии генерации видео с использованием ИИ.

Ключевые концепции и компоненты LLM

Этот метод (синий график) по сравнению со стандартными few-shot-примерами (красный график) помог повысить качество и уменьшить разброс результата. Таким образом, оптимизировав всего 4 параметра, авторы существенно улучшили итоговый результат. Здесь на английском языке сформулировано задание и предлагается слово «cheese» перевести на французский.

GPT 4

В широком смысле, языковое моделирование — это процесс формализации языка, в частности — естественного языка, чтобы сделать его машинно‑читаемым и обрабатывать различными способами. Таким образом, это касается не только генерации https://deeplearning.ai текста, но и представления языка. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Одна из фундаментальных архитектур RNN была предложена Суцкевером и соавт. Вместо простой авторегрессивной генерации модель seq2seq кодирует входную последовательность в промежуточное представление — контекстный вектор — и затем использует авторегрессию для его декодирования. https://www.question-ksa.com/user/traffic-pro Типы речевого поведения отражают прежде всего уровни коммуникативной компетенции. Седов выделяет три таких типа (конфликтный, центрированный и кооперативный), каждый из которых включает в себя по два подтипа. Речевое поведение языковых личностей в рамках того или иного уровня коммуникативной компетенции может различаться [15]. Различие в языковых формах выражения иллокуции определяется особенностями индивидуального стиля участников коммуникации. Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном https://cmu.edu/artificial-intelligence/ алгоритме цепей Маркова, более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN). Это вид нейронных сетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Первые современные большие языковые модели с 2017 года строятся на архитектуре Transformer, которая остаётся актуальной и в наши дни. Трансформер (Transformer) — базовая архитектура для многих современных моделей обработки естественного языка. На базе трансформера были созданы все имеющиеся большие языковые модели. Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя. RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN). Они включили дополнительные детали и сохранили высокий уровень точности. Футурист, он посвятил себя изучению того, как эти инновации изменят наш мир.