Для построения LLM‑приложений часто придерживаются подхода с обучением в контексте с помощью промпт-инжиниринга. Для создания эффективных промптов следует писать в промптах команды «напиши», «объясни», «приведи пример», «сократи», «переведи». На данный момент нет лучших ключевых слов для получения лучшего результата. Важнее всего найти баланс между конкретностью инструкций и детализацией задачи. История развития языковых моделей началась в конце прошлого века с известной всем нам T9. Изначально она помогала только дописывать введённые слова, а затем эта технология развивалась до того, что учитывала предыдущее слово и предлагала варианты на выбор.
Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. 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. Hugging Face находится на пути к укреплению своего статуса ведущего центра для больших языковых моделей (LLM), опережая традиционные сообщества ИИ по темпам роста и вовлеченности. Платформа Hugging Face, известная как "Хаб", представляет собой огромное хранилище моделей, токенизаторов, наборов данных и демонстрационных приложений (пространств), доступных в виде ресурсов с открытым исходным кодом. Hugging Face, часто называемый GitHub-ом для больших языковых моделей (LLM), способствует созданию открытой экосистемы для LLM. 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 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 .
- Кроме того, в GPT-4 улучшены меры безопасности и снижена предвзятость.
- 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».
- Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц.
- Чем больше контекста предоставите, тем точнее будет подобран уровень детализации ответа.
- Современные токенизаторы построены на алгоритме BPE (Byte Pair Encoding; об устройстве BPE более подробно можно прочитать в учебнике Лены Войта).
- Преобразовывая запросы на естественном языке в структурированные запросы к базе данных, LLM могут обеспечить более интуитивный и удобный доступ к информации, устраняя необходимость в специализированных языках запросов или навыках программирования.
Большой обзор больших языковых моделей
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.
Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта
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 в модуль подготовки и подачи запросов, который формирует и структурирует запрос таким образом, чтобы LLM могла его обработать. Будущее больших языковых моделей обещает впечатляющие достижения и исследовательские прорывы, которые еще больше расширят возможности и области применения систем ИИ. Разработано Google, модель представления двунаправленного кодировщика от преобразователей (BERT) стала важной вехой в исследованиях НЛП. Представленный в 2018 году, BERT использует двунаправленный подход к обучению, что позволяет модели лучше понимать контекст и более эффективно фиксировать отношения между словами. В основе LLM лежат нейронные сети— расчетные модели вдохновлен строением и функционированием человеческого мозга. Это можно назвать фазовым переходом, когда языковая модель вместе с увеличением размера и числа пройденных текстов на обучении обретает большую обобщающую способность. Она состояла из рекордных для того времени 1,5 млрд параметров (то есть была в ~10 раз больше первой), имела контекст в 1024 токена и была обучена на 40 ГБ текстовых данных. GPT-2 снова побеждала предыдущие подходы, включая GPT-1, на многих бенчмарках. Современные токенизаторы построены на алгоритме BPE (Byte Pair Encoding; об устройстве BPE более подробно можно прочитать в учебнике Лены Войта). Компания также ведет рейтинг Open LLM, который представляет собой платформу для отслеживания, ранжирования и оценки открытых LLM и чат-ботов, включая такие популярные модели, как Falcon LLM и Mistral LLM, а также новые проекты. Кроме того, недавно компания Hugging Face представила конкурента ChatGPT под названием HuggingChat, расширив свой набор инновационных инструментов искусственного интеллекта. Предлагая Claude, Anthropic обеспечивает более безопасное и приватное использование моделей, уменьшая зависимость от внешних API и обеспечивая конфиденциальность данных. Этот метод начинается с набора этических принципов, формирующих "конституцию", которая направляет развитие модели и выравнивание ее результатов, демонстрируя приверженность Anthropic к этически корректным и автономным системам ИИ. Эти новаторские модели с их замечательными вехами проложили путь к новой эре приложений ИИ, преобразуя отрасли и изменяя наше взаимодействие с технологиями. По мере того, как исследования в этой области продолжаются, мы можем ожидать появления еще более инновационных и мощных LLM, еще больше расширяющих горизонты того, чего может достичь ИИ в понимании и создании человеческого языка. Одним из недавних примеров является запуск двух приложений, которые повышают полезность подсказок LLM. Достижения в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта привели к появлению множества новаторских моделей больших языков. Достижения в LLM привели к разработке сложных чат-ботов и виртуальных помощников, способных участвовать в более естественных и контекстно-зависимых разговорах. Архитектура Transformer изменила правила игры в области NLP и разработки LLM. Глубокое обучение является подполем обучение с помощью машины который фокусируется на использовании глубоких нейронных сетей (DNN) со многими слоями. Глубина этих сетей позволяет им изучать иерархические представления данных, что особенно полезно для таких задач, как НЛП, где понимание отношений между словами, фразами и предложениями имеет решающее значение. Обработка естественного языка это подполе искусственного интеллекта, которое фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, способных понимать, интерпретировать https://distill.pub и генерировать человеческий язык. NLP стремится преодолеть разрыв между человеческим общением и компьютерным пониманием, позволяя машинам обрабатывать и анализировать текстовые и речевые данные способами, имитирующими человеческое понимание. Аналогично энкодеру, после обработки внимания сеть обрабатывает и трансформирует информацию для её дальнейшей передачи следующему блоку. AUSLANDER EXPERT Например, если p установлено равным 0,15, модель выберет такие токены, как «Юнайтед» и «Нидерланды», поскольку их вероятности составляют в сумме 14,7%, меньше 0,15, а «Чехию» уже проигнорирует (рис. 6). Чем ниже значение p, тем более стандартными являются ответы, генерируемые моделью.