Учим большие языковые модели описывать продукты данных Хабр

Результаты агрегации становятся более удобными для анализа человеком, визуализации и построения моделей машинного обучения. LLM-приложения могут иметь различную архитектуру в зависимости от целей, задач, ресурсов и технологий, используемых для их разработки. Однако, в общем случае, пользователь вводит свой запрос в интерфейс пользователя, который может быть реализован в виде веб-страницы, мобильного приложения, голосового ассистента и т. Запрос передаётся в модуль предварительной обработки, который может выполнять различные операции над текстом. Затем запрос подаётся https://openai.com в модуль подготовки и подачи запросов, который формирует и структурирует запрос таким образом, чтобы LLM могла его обработать.

Unite.ИИ

Эти модели определили ход исследований и разработок НЛП, установив новые ориентиры и раздвинув границы того, чего может достичь ИИ в понимании и создании человеческого языка. 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. Демонстрацию работы модели лучше посмотреть в этой статье на 28 странице и далее. В рамках пилотного проекта мы собрали набор данных для дообучения GigaChat (большой языковой модели (LLM)), которая в результате такого дообучения способна генерировать описания продуктов данных на основе заданных промптов. Получившееся LLM-приложение показывает высокую эффективность и качество генерации описаний продуктов данных, а также демонстрирует хорошую грамматичность, логичность и понятность текстов.

Создавайте подробный контекст

Новаторская архитектура Gemini базируется на нейронной сети, основанной на модели трансформера и разработанной специально для управления сложными контекстными последовательностями различных типов данных, таких как текст, аудио и видео. LLM с открытым исходным кодом представляют собой “песочницу для исследований и обучения” для индивидуальных разработчиков и любителей, позволяя им возиться с передовыми технологиями без финансовых барьеров. Для компаний выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает учет баланса между стоимостью, контролем, поддержкой и стратегической ценностью ИИ-решения в процессе цифровой трансформации. 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. https://auslander.expert/ 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 мы расскажем про обучение языковых моделей для получения максимально качественных ответов. ’, демонстрируя продвинутые возможности в области обработки естественного языка. Как мы уже видели, языковые модели представляют суперслова как места на гигантской карте значений. Расстояние и направление между этими местами отражают сложные отношения между словами и понятиями. Эта карта настолько обширна, что даже комбинации, не встречающиеся непосредственно во время обучения, например Джек Николсон становится болельщиком «Пэйсерс», могут быть найдены, если двигаться в правильном «семантическом направлении». Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. А не связанные по смыслу слова вроде «солнце», «компьютер», «собака» будут находиться далеко друг от друга. Если ее обучали на текстах, где солнце, компьютер и собака упоминаются в одном контексте, она может распознать их как семантически близкие друг к другу слова. Если мы хотим использовать большие языковые модели (БЯМ) в своей работе и при этом называть результаты творческими, нам придётся понять, как они работают — по крайней мере, на высоком уровне. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. Благодаря этому дополнительному обучению языковая модель может специализироваться на создании контекстно-релевантного контента для определенных случаев использования, таких как помощь клиентам, новостные статьи или медицинские отчеты. Одной из детерминант успеха чтения и понимания текста является его сложность или читабельность. И в настоящее время продолжают находиться в фокусе современных исследователей (Микк 1970, Мацковский 1976, Оборнева 2006, Шпаковский 2007, Solnyshkina and Kiselnikov 2015). Языковые модели стали вершиной понимания и создания языка с помощью ИИ на переднем крае НЛП. Разработка языковых моделей, которые изменили то, как роботы интерпретируют и производят язык, является одним из основных достижения в НЛП. Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ настроений и классификацию текста. Приготовьтесь отправиться в приключение, которое раскроет тайны языковых моделей и их способность изменить наш цифровой мир. В этом подробном исследовании мы углубимся в внутреннюю работу языковых моделей, проливая свет на их основные операции, приложения и этические проблемы, которые они представляют. Языковые модели призваны решать самый широкий спектр текстовых задач — вопросно-ответные, суммаризацию, диалоговость, перевод и многие другие. Тогда, можно «заморозить» все параметры в модели, кроме этих токенов, и сэкономить на обучении. Если токенов 100 и каждый из них имеет размерность в 1024, то необходимо оптимизировать лишь 100 тысяч параметров вместо 175 млрд в случае обучения всей модели. Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A.