storeteeth78

Гайд по работе языковых моделей для начинающих Хабр
Например, что LLM ― это статистические машины, которые могут воспроизводить некоторые человеческие особенности. Станет проще писать эссе, писать код или оформлять отчёты по ГОСТу. Другая проблема — необходимость постоянного обновления бенчмарков. Если есть задача, когда надо выбрать правильный ответ из нескольких вариантов, GPT-4 восстанавливают эти ответы, даже неправильные, по памяти. Ты можешь дать ему задачу, чтобы он продолжил, и он восстановит то, что там было.
Если вы ошибётесь, я снова буду возиться, но на этот раз постараюсь сделать так, чтобы вы больше так не делали. Основная задача, как обычно, следовать некой политике, которая лучшим образом отражает human feedback. Политика — наша итоговая модель, value-функция оценивает средний reward в текущем состоянии (обычно это та же самая модель с линейным слоем поверх). Поменяв температуру, способ сэмплирования или использовав разные чек-пойнты модели, возможно получить два разнообразных ответа и .
Задачи языковых моделей
У нейросети есть только данные, на которых ее обучали, но это не информация, полученная при столкновении с реальным миром. И данные интернета – для тех из них, кто может искать в интернете. Может ли нейросеть на основе этих данных сформировать свою “интуицию”? Думаю, да, но только для этих специфичных случаев общения с пользователями. Но и у людей тоже разные и специфичные интуиции – у охотника одна, у врача – другая, у торговца на рынке недвижимости – третья.
Например, можно на основе блокчейн-сетей делать договоры относительно того, что я владею вот этим кусочком данных, вот разрешение на него, можем с вами легко заключить смарт-контракт. Гибридный подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM. Для быстрого инференса важно иметь SSD с высоким уровнем производительности и достаточно свободного места, так как некоторые модели могут занимать сотни гигабайт данных. Фреймворк Hugging Face предлагает мощный и гибкий инструментарий для разработки пользовательских агентов.
Каждый раз, когда-нибудь обращается к Алисе, у неё запускаются сложные языковые модели (ЯМ).Соответственно, если мы хотим набрать фиксированный объём данных, который будет оптимальным для обучения нашей огромной модели, то мы обнаружим, что у нас есть 1% качественных данных, а всё остальное ― случайный срез из интернета.Этот метод имеет ограниченную область применения, поскольку он даёт только вероятность точного, заданного сценарием события.FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных.
У языковых моделей большое будущее с возможными приложениями в здравоохранении, юридических услугах, поддержке клиентов и других дисциплинах. Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Для поощрения надлежащего использования языковых моделей необходимо разработать и внедрить этические принципы и рамки. Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность. Процедура, известная как тонкая настройка, используется для настройки языковых моделей для конкретных действий или областей. Модель преобразователя может собирать детализированную контекстуальную информацию, обращая внимание на различные входные компоненты на протяжении многих проходов, что повышает ее способность к пониманию и прогнозированию.
Надо понимать, что среда разработчиков ИИ стала очень закрытой. Всё находятся под несколькими слоями договоров о неразглашении, поэтому о том, что происходит, можно судить только по косвенным признакам. С одной стороны, этот продукт пока не столько зарабатывает, чтобы было экономически выгодно платить правообладателям за данные. С другой стороны, этот коммерческий продукт отнимает у живых https://berkeley.edu/research/artificial-intelligence/ людей заказы и создает упущенную прибыль для правообладателей тех данных, на которых он обучен. Все данные в интернете, которые автоматически были собраны для обучения нейросетей, находились под какой-то лицензией.
Сгенерируем для неё ответов и выберем тот, который получает наивысшую оценку у reward-модели. График ниже демонстрирует, что чем больше , тем больше reward-score у лучшего ответа. Собрав пары инструкция — лучший ответ, можно обучить на них языковую модель и провести таким образом выравнивание поведения модели. Результаты демонстрируют, что наличие CoT в подводке увеличивает способность решать математические задачки у больших языковых моделей.
Конечно, все ждут, что ИИ будет всё больше превосходить человека в целом, а не в отдельных задачах. Отчасти это уже так, потому что любые модели машинного обучения сейчас оперируют большим числом знаний, чем есть у отдельно взятого человека. Кроме того, длинное окно контекста, позволяющее языковым моделям оперировать миллионами слов в краткосрочной памяти, несравнимо с нашими естественными ограничениями в 7 ± 2 предложений. Мультивселенная — это распутывание всех возможных последствий начального состояния. Различные ветви будут расширять различные аспекты информации, заключенной в зародыше запроса, и исследовать альтернативные подмножества огромного набора возможных взаимодействий. Мультивселенная не только содержит гораздо больше информации, чем любое отдельное стохастическое блуждание, но и больше, чем сумма всех блужданий.
Этические соображения и проблемы языковых моделей
Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, https://mit.edu/~demos/ai/ а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. Анализируется влияние Больших языковых моделей (LLM) на публичный дискурс. Рассматриваются структурные и содержательные изменения, которые LLM вносят в общественную коммуникацию, а также потенциальные риски и преимущества их использования. На основе примеров из разных социальных сфер показано влияние LLM на формирование общественного мнения, распространение информации, развитие новых форм коммуникации и пересмотр некоторых научных теорий.

Он объединяет поисковые и генеративные методы, поэтому создает более точные и релевантные результаты. Haystack помогает бизнесу решать задачи обработки больших данных, улучшать взаимодействие с клиентами и повышать эффективность рабочих процессов. Разработчики могут легко адаптировать фреймворк под свои сценарии использования и создавать приложения на основе LLM.
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 текста, но и представления языка. Фундаментально в области LLM мало поменялось с 2020 года, когда вышла GPT-3.
Его важным свойством является авторегрессионное предсказание следующего токена на основе языковой каузальности. источник Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки. Существует статья о способности декодеров моделировать RNN [5]. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. О том, какие задачи они выполняют и каких специалистов всегда не хватает, читайте в нашей статье «Как работает команда обучения нейросетей». AUSLANDER.EXPERT Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A.