Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить
Эти знания позволяют моделям генерировать информативный текст.● Исторические и культурные знания. Модели также осваивают основы истории и культуры, что позволяет им генерировать текст на темы, связанные с историческими событиями, культурными явлениями и традициями разных народов.● Обработка конкретных запросов. Благодаря эмпирическим знаниям модели могут отвечать на вопросы и выполнять задачи, требующие конкретной информации. Например, модели могут объяснить физическую концепцию или предоставить справочную информацию по геологии. Современные языковые модели, такие как YandexGPT, GPT-4 от OpenAI, PaLM 2 от Google и другие, представляют собой сложные нейросетевые архитектуры, состоящие из десятков и даже сотен миллиардов параметров. Различные техники дополнения и преобразования данных, а также измерения качества были тщательно изучены в статье [20]. Примечательно, что Microsoft провело исследование по генерации датасета для дообучения языковой модели инструкциями [21]. Конкретные промпты, используемые в исследовании, представлены в их статье. Мне кажется, что языковые модели — особенно большие языковые модели, с которыми общается сейчас много людей — это адронный коллайдер для языка. Мы впервые находимся в ситуации, когда мы можем задокументировать человеческое общение в таком объёме, причём в условиях, которые мы можем контролировать.
Как обучить свою LLM?
- Далее Дойч утверждает, что однажды станет возможным создать такой универсальный генератор виртуальной реальности, репертуар которого будет включать в себя любую возможную физическую среду.
- Таким образом, текст узла заканчивается в состоянии, в котором дальнейшее ветвление даёт наибольшие ожидаемые результаты.
- 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.
- Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU.
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 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. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API. Разработчики таких моделей не раскрывают полную информацию о том, как именно модель была обучена, на каких данных и с каким набором параметров. VS Языковые модели работают на основе вероятностных оценок словосочетаний и паттернов в больших наборах данных, но не обладают истинным пониманием контекста или смысла текста, который они обрабатывают. Языковые модели просто подбирают следующий наиболее вероятный токен. Две упомянутые работы в совокупности предлагают широкий спектр идей, лежащих в основе структурного и дистрибутивного анализа в лингвистике, и до сих пор оказывают значительное влияние на исследования в этих областях. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. Они позволяют системам анализа настроений различать эмоции и взгляды, выраженные в тексте, позволяя организациям получать важные сведения из отзывов клиентов. Кроме того, они очень полезны для систем машинного перевода, обеспечивая точный и эффективный перевод между разными языками, тем самым преодолевая коммуникативные барьеры. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования. Модель остаётся та же самая, но мы ей подсказываем, что вот эти факты связаны между собой, и она может это запомнить.Во-вторых, синтетика помогает, когда нет нужного объёма качественных данных. Для некоторых архитектур хорошо описаны законы масштабирования больших языковых моделей. Для других описаны чуть хуже, но в целом, если мы знаем, какого размера модель и сколько есть вычислительных мощностей, то знаем, сколько потребуется данных. Соответственно, у нас может быть техническая возможность масштабировать модель, но не будет достаточного количества качественных данных, на которых она сможет обучаться. Какого-то трэша из интернета с каждым днем становится всё больше, а фундаментальные данные национальных корпусов так быстро не растут. Успех в дообучении больших языковых моделей зависит от качества данных. Просто сначала взаимодействие с ней было не так удобно, как сейчас, потому что оно было не в формате диалога. Мы подбираем затравку (промпт), которую мы https://aibusiness.com отправляем в статистическую модель таким образом, чтобы максимизировать вероятность желаемого. Естественный язык очень хорошо подходит для этой задачи, потому что мы и сами ходим и «промптим» окружающих, мы всё время максимизируем вероятность желаемого. https://fravito.fr/user/profile/1477441 А LLM имеет огромный аккумулированный опыт общения разных людей друг с другом и с моделью. Это быстрая и удобная библиотека для инференса и обслуживания больших языковых моделей. Она моментально генерирует текст благодаря современным методам обработки запросов, эффективному управлению памятью и поддержке непрерывной пакетной обработки запросов.
Что языковые модели рассказывают нам о языке
Тонкая настройка влечет за собой обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для намеченной цели. И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. Декодер создает контекст и создает окончательный вывод, используя выходные данные кодировщика. Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя. Этот дизайн позволяет преобразователям одновременно понимать связи между каждым словом во фразе и распознавать глобальные зависимости. Их вычислительная сложность является одной из таких трудностей, которая может сделать обучение и развертывание медленнее, чем с другой нейронной сетью топологий. https://isowindows.net/user/Google-SEO/ Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. То, как работают языковые модели, раскрывает некоторые глубокие свойства природы языка и реальности. Если бы мы просто усилили ваши умственные способности — скажем, вложили в ваш мозг всю компьютерную мощь мира, — вы всё равно не смогли бы достоверно предсказать «of», исходя просто из «Jack». Вам понадобится больше контекста, чтобы понять, о каком именно «jack» идёт речь.
Как научиться работать с языковыми моделями
Кроме того, их придётся обслуживать, а стоимость поддержания очень высокая. 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. Известно, что сейчас для обучения российских языковых моделей, как правило, используют все доступные источники.