Языковые модели текста: виды и примеры, как работают

Технология продолжает развиваться, и те, кто сможет её правильно применить, получат существенное конкурентное преимущество. Если меток много (например, в случае балльной оценки), можно использовать разновидности ранжирующих лоссов. Результаты демонстрируют, что наличие CoT в подводке увеличивает способность решать математические задачки у больших языковых моделей. Это можно назвать фазовым переходом, когда языковая модель вместе с увеличением размера и числа пройденных текстов на обучении обретает большую обобщающую способность. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Большие языковые модели сокращают разрыв между человеческим общением и машинным пониманием.

Что собой представляет большая языковая модель (LLM)?

DeepSeek-R1-Zero демонстрирует значительный прогресс в процессе обучения, достигая уровней производительности в бенчмарке AIME 2024, сопоставимых с моделью OpenAI o и превосходя o1-mini уже после 8000 шагов обучения. Применение стратегии голосования по большинству (например, на основе 64 сгенерированных ответов) существенно повышает качество итоговых результатов. Заключение и перспективы YaRN устанавливает новый стандарт в расширении контекстного окна LLM. Его способность сохранять производительность на коротких контекстах, минимизировать затраты на дообучение и поддерживать экстраполяцию делает его универсальным инструментом для NLP-сообщества. В будущем метод может быть адаптирован для других типов позиционных эмбеддингов, а также интегрирован в frameworks обучения, такие как Hugging Face Transformers, что ускорит его внедрение в промышленность. Однако оба метода требуют значительных вычислительных ресурсов для дообучения (fine-tuning) — например, PI нуждается в 10–100 миллионах токенов. При использовании больших языковых моделей учитывайте сопутствующие проблемы. 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). Как только это сделано, в словарь добавляются все символы из текста, ищутся самые частые их сочетания и снова добавляются. Этот процесс продолжается до тех пор, пока число токенов не станет равно заданному значению.

преимущества больших языковых моделей

Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя. Преобразователи обеспечивают возможность распараллеливания и более быстрое обучение и использование, поскольку они одновременно обрабатывают всю последовательность, в отличие от стандартных рекуррентных нейронных сетей. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов. Выдвигается предположение, что именно применение формата FP8 в значительной степени обусловило существенное снижение вычислительных издержек. В идеализированном сценарии, переход на FP8 потенциально позволяет удвоить объем доступных вычислений, одновременно сокращая требования к объему памяти вдвое. С целью повышения точности вычислений в формате FP8 был реализован ряд дополнительных методологических приемов, включая более совершенные техники квантования, повышенную точность аккумуляции и приоритизацию мантиссы над экспонентой. Для проведения обучения была разработана специализированная проприетарная платформа под названием HAI-LLM. Для достижения максимальной эффективности конвейерного параллелизма был разработан инновационный алгоритм DualPipe, обеспечивающий перекрытие фаз коммуникации и вычислений как в прямом, так и в обратном проходах. Однако для применения таких решений остаётся проблема со стоимостью их обучения. Для обучения GPT-2 авторы использовали 16 GPU (иначе говоря — графических процессоров, видеокарт), а для GPT-3 уже 3200. Для дообучения модели под определенную задачу, конечно, понадобится меньше ресурсов, но всё равно достаточно много. Языковые модели, да и вообще все модели, которые оперируют текстом, используют понятие токена. Один из очевидных примеров использования LLM — чат-боты, такие как ChatGPT, которые могут вести диалоги с пользователями. Благодаря способности понимать и обрабатывать запросы на естественном языке, эти модели поддерживают клиентов, отвечают на часто задаваемые вопросы и даже помогают решать технические проблемы. Например, виртуальные ассистенты используют языковые модели для быстрого поиска информации и выполнения инструкций, что экономит время и повышает эффективность работы. На основе этих https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/ шагов, модель способна генерировать тексты разной длины, будь то короткий ответ или более развёрнутое объяснение. Применяя такой поэтапный подход, модель не только отвечает на вопросы, но и предлагает осмысленные, связные ответы, опираясь на естественный язык и правила грамматики. Машинное обучение (МО) — это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на способности компьютеров выявлять закономерности в данных и использовать полученные знания для предсказаний и принятия решений. http://mozillabd.science/index.php?title=engbergbalslev9825 Успех в дообучении больших языковых моделей зависит от качества данных. 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]. Должны быть и чатики из интернета, и 4chan, и художественная литература разных веков, и Шекспир, и Сорокин. Мне кажется ироничным, что против такого подхода к моделированию действительности был лингвист Ноам Хомский. Он ещё в 2004 году, выступая против корпусной лингвистики, утверждал, что это как если бы физики ставили камеры и записывали, как движутся объекты реальности, и потом собирали данные. Про корпусную лингвистику Хомский был неправ методологически, она оказалась полезна для изучения языка. Если говорить про краткосрочные негативные сценарии применения ИИ, то они связаны с разным «двойным назначением» — выборами, с манипуляцией информацией и общественным мнением на разных уровнях. Помимо технологической отрасли, применение LLM можно найти и в других областях, таких как здравоохранение и наука, где они используются для решения таких задач, как экспрессия генов и разработка белков. Языковые модели ДНК (геномные или нуклеотидные языковые модели) также могут использоваться для выявления статистических закономерностей в последовательностях ДНК. LLM также используются для обслуживания клиентов/функций поддержки, таких как чат-боты AI или разговорный AI. На первом этапе, называемом предварительным обучением, модель обучается предсказывать следующее слово на основе огромного объёма текстов. В процессе она «запоминает» синтаксические, грамматические и семантические структуры языка, а также получает общее понимание многих тем и понятий. Она предсказывает слова на основе контекста, обучается на миллиардах параметров, что позволяет анализировать неочевидные связи, а также обрабатывает контекст — каждое следующее слово генерируется на основе всей предыдущей информации. Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Вышеупомянутый проект, организованный университетом — это пример методик, которые применяют, чтобы понять, насколько хорошо модели решают определенный тип задач. По ее словам, с помощью разработанного специалистами метода можно понять, насколько модель всесторонняя, сделать интерфейс более релевантным и дообучить программу так, чтобы в дальнейшем отношения с пользователями стали более доверительными. Эти продвинутые инструменты предназначены для того, чтобы помочь людям-писателям вносить улучшения. Он лишь очеловечивает роботизированный контент и может использоваться для редактирования и уточнения контента. Читатели находят простой и творчески написанный контент.КудекАИприменяет передовые технологии для понимания языка и текстовых шаблонов. Инструмент удаляет повторяющийся контент, который читателю кажется скучным.