Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить

Эти модели предназначены для изучения паттернов, структур и семантики человеческого языка на основе https://deep-learning.mit.edu   огромных объемов данных. Приготовьтесь отправиться в приключение, которое раскроет тайны языковых моделей и их способность изменить наш цифровой мир. Например, vLLM, о которой рассказывали в статье, или другие популярные. 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. Для обучения и инференса LLM нужен мощный сервер с высокопроизводительными процессорами и видеокартами. Некоторые модели, такие как ChatGPT, проходят стадию усиления через обратную связь от людей (RLHF). На этом этапе модель оценивается людьми, и на основе этой оценки она корректирует свои ответы, становясь более релевантной и соответствующей ожиданиям пользователей. На следующем этапе, называемом инструкционной настройкой, модель учится отвечать на запросы, имитируя поведение помощника. Для этого она обучается на специально отобранных парах «инструкция-ответ», которые помогают ей развивать способность следовать указаниям пользователя, а не просто продолжать текст.

• Диапазон размеров модели огромен, поэтому перебор опять не решает проблему. https://myspace.com/seo-trailblazer
• При этом, компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста.
• Например, Mistal 7B умеет решать несколько задач параллельно и отлично работает в чатботах.
• Вторая модель архитектурно не отличается от первой (кроме увеличенного контекста до 4096 токенов), поэтому содержание статей можно объединить в один рассказ.
• То, как работают языковые модели, раскрывает некоторые глубокие свойства природы языка и реальности.
• Это похоже на разговор с человеком, который пытается объяснить квантовую физику, прочитав только википедию.

Применяя такой поэтапный подход, модель не только отвечает на вопросы, но и предлагает осмысленные, связные ответы, опираясь на естественный язык и правила грамматики. Языковые модели используют глубокие нейронные сети для построения текста, обучаясь на миллиардных объемах данных, чтобы обрабатывать естественный язык. Предыдущий подход со смесью датасетов помогает решать многие задачи в среднем заметно лучше. Однако есть задачи, где качество результатов модели всё ещё низкое. Например, предложить эффективный код, решающий некую алгоритмическую задачу, найти минимум некоторой аналитической функции потерь, посчитать производную фукнции в точке и так далее. В исследовании 2020 года было показано, что, если обучить большую языковую модель на большом корпусе текстов, то модель приобретает способность решать самые разные задачи, включая приведенные выше.

Suno AI в GPTunneL

Сегодня быстро развивается новая парадигма — AI-агенты и агентное мышление, которые предлагают ещё более эффективные способы создания ИИ-приложений. Неструктурированные данные — текст, изображения, видео и аудио — становятся важнейшим ресурсом, и AI-агенты уже показывают, как с ними работать проще и быстрее. Эти технологии не просто анализируют данные, а позволяют разрабатывать приложения, которые раньше казались невозможными. В статье мы разбираем, как AI-агенты меняют подход к разработке, как они работают с данными и почему растёт их влияние на автоматизацию. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) —распознавания сущностей в тексте. Для решения реальных задач часто используют предобученные модели.

Языковые модели на основе n-грамм

Они уже прошли обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например, с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы.

Проблема качества ответов моделей

Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Другие стратегии, такие как поиск по лучу, сосредоточены на поиске наиболее вероятных последовательностей слов для оптимизации согласованности и контекстуальности. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Теперь, когда у нас есть вероятности, мы используем их для генерации. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Некоторые нейросети могут создавать изображения, музыку и видео — но об этом чуть позже. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. https://aihub.org   Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации. В процессе обучения они наносят все созданные ими суперслова на карту. Слова, чьи координаты — или местоположение — находятся ближе друг к другу, более близки по смыслу.  https://www.24propertyinspain.com/user/profile/444416 Но суперслова могут существовать и между любыми двумя точками на карте, так же как вы можете посетить любое место между, скажем, 1-й и 2-й улицами, даже если этот конкретный адрес на сетке не отмечен. Таким образом с некоторого размера модели наблюдается повышение метрик качества при дальнейших дообучениях генерализованной модели на отложенных задачах. Например, модели задают вопрос и её задача — ответить «да» или «нет». Если few-shot состоит из четырёх примеров и они идут в порядке «да», «да», «нет», «нет», то, вероятнее всего, дальше модель ответит «нет» на любой вход, просто потому что слово «нет» встречалось последним. Его принято аппроксимировать на основе корпуса текстов (например, всего интернета) — в этом случае считаются совстречаемости слов друг с другом, и по ним считаются вероятности. Диапазон размеров модели огромен, поэтому перебор опять не решает проблему.