Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях Хабр

Название этих моделей происходит от их способности превращать одну последовательность в другую, и они превосходно понимают контекст и смысл. 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.

• Просто сначала взаимодействие с ней было не так удобно, как сейчас, потому что оно было не в формате диалога.
• Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей.
• Языковые модели также могут генерировать вопросы и подсказки, которые стимулируют участие людей с разным уровнем знаний и способностей, а также вызывают критическое мышление и решение проблем.
• Способность LLM понимать человеческий язык делает их пригодными для выполнения повторяющихся или трудоемких задач.

Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран. LLM могут обрабатывать сложные структуры предложений и специфические терминологии, делая переводы более точными и контекстуальными. LLM применяются для автоматической генерации текстов, от новостных статей до маркетинговых материалов. Такие модели облегчают помогает копирайтерам и редакторам работать эффективнее, предлагая черновики текстов или даже создавая полные статьи.  http://historydb.date/index.php?title=adcockkrag7507 С их  помощью компании могут автоматизировать создание описаний товаров, рекламных материалов и даже публикаций в социальных сетях, снижая затраты на контент. Акцент на ключевых терминах — модель выделяет значимые слова в цепочке. Если эксперт перегружен (), смещение уменьшается, что снижает оценку сродства для этого эксперта в будущем, и, следовательно, уменьшает вероятность его выбора. И наоборот, если эксперт недогружен, его смещение увеличивается, повышая вероятность его выбора. Общий эксперт позволяет модели изучать общие закономерности и знания, которые применимы ко всем типам входных данных, в то время как маршрутизируемые эксперты специализируются на более конкретных и узких областях. В архитектуру DeepSeekMoE также интегрирована Complementary Sequence-Wise Auxiliary Loss с малым весовым коэффициентом, направленная на минимизацию дисбаланса при обработке последовательностей.

Прогнозирование нескольких токенов (MTP)

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 https://distill.pub   простой и творчески написанный контент.КудекАИприменяет передовые технологии для понимания языка и текстовых шаблонов. Инструмент удаляет повторяющийся контент, который читателю кажется скучным. Ученые предложили новый метод, позволяющий проанализировать встроенность больших языковых моделей в национальную культуру. Презентация проекта под названием «Культурные замеры больших языковых моделей» состоялась на площадке института.  https://fmcpe.com/user/SEO-Factor/ «Языковые модели часто используются как „болталки“, с которыми пытаются вести беседы, спрашивают у них мнение, ожидают, что программа подстроится под индивидуальные особенности и интересы человека. С этой точки зрения программы, конечно, стараются развивать, но ждать от тех же голосовых помощников правильной реакции на специфические вопросы не стоит. Фундаментально в области LLM мало поменялось с 2020 года, когда вышла GPT-3. Просто сначала взаимодействие с ней было не так удобно, как сейчас, потому что оно было не в формате диалога.

Что можно посоветовать тем, кто хочет связать свою карьеру с ИИ?

По аналогии с AlphaGo, модель способна совершенствовать стратегию поиска через итеративные взаимодействия и самообучение. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Подходы к обобщению текста используют языковые модели для сжатия огромных объемов информации в краткие и полезные резюме. Это огромная потенциальная проблема, поскольку она может нанести значительный ущерб, особенно в чувствительных дисциплинах, где точность очень важна, например, в юридических, медицинских или финансовых приложениях. Вы, возможно, слышали о GPT – благодаря чату ChatGPT buzz, чатботу с генеративным ИИ, запущенному компанией Open AI в 2022 году. Помимо GPT, существуют и другие заслуживающие внимания большие языковые модели. В качестве входных данных каждый модуль получает выходные данные либо из основного слоя модели, либо из предыдущего модуля MTP, а также вложения следующего токена. Предварительно данные подвергаются процедуре нормализации RMSNorm и последующему объединению. Среднее значение потерь, рассчитанное по всем модулям, интегрируется в общую функцию потерь модели в качестве дополнительного слагаемого, умноженного на коэффициент λ (значение которого составляет 0.3 для первых 10T токенов и 0.1 для последующих 4.8T). Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Кроме того, инструмент помогает улучшить беглость письма, обучая новым словам. Очеловеченные слова знакомят пользователей с естественными идиоматическими разговорами. Диапазон размеров модели огромен, поэтому перебор опять не решает проблему. Это может привести к ситуации, когда модель идеально работает с примерами из обучающей выборки, но плохо — с остальными данными. Важно проверять информацию, предоставляемую моделью, путем обращения к внешним авторитетным источникам для обеспечения точности и целостности.