Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр
Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования.
- Его принято аппроксимировать на основе корпуса текстов (например, всего интернета) — в этом случае считаются совстречаемости слов друг с другом, и по ним считаются вероятности.
- Она способна открыть новые рынки и укрепить сотрудничество человека и ИИ, ознаменовав собой значительный скачок в технологическом прогрессе.
- Скрытый слой в сети управляет скрытым состоянием, которое отслеживает вычисляемую информацию на протяжении всей последовательности.
- Например, если компания работает в медицинской сфере, знание биологии или медицины может оказаться важнее, чем глубокие знания в IT.
Поэтому, в отличие от BPE, он способен работать с такими языками, как японский или китайский. Токенизатор SentencePiece в определённом смысле совершеннее, чем BPE, — он наследует логику Unigram- и BPE-токенизаторов, иначе работает с пробелами (добавляет _ перед соответствующим токеном) и не построен на логике разбиения слов по разделителям. http://old.pscontrol.ru/user/Google-Mastery/ Например, он используется в умных клавиатурах, чтобы подсказать следующее слово. Способность вести осмысленный диалог, отвечать на практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности. Эти модели основаны на оригинальной архитектуре BERT и методах обучения, что еще больше расширяет возможности LLM в различных задачах NLP. Context Integration более естественно проверяется LLM, так как ей «удобно» рассуждать о контексте в одном длинном prompt. Но ML-подход с эмбеддингами разных реплик более детерминирован и может помочь объективно проверить, действительно ли заимствована информация из контекста. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в https://chatbotslife.com ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Нейронные сети прямого распространения расположены после слоев внимания.
Языковые модели на основе n-грамм
Всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали. В 2020 году была получена модель размером в 175 млрд параметров, она обучалась на 570 ГБ текстовых данных с контекстом в 2048 токенов. Модель могла решать целый спектр задач, включая перевод, суммаризацию и ответы на вопросы, с качеством, близким к https://aitimejournal.com человеческому уровню, а также отличалась высокой способностью генерировать креативный контент. Языковые модели обращают внимание на любое слово в подсказке, которое может иметь отношение к последнему слову, и затем используют его для обновления своего понимания того, что это за последнее слово. Существует множество отличных руководств о внутренних механизмах языковых моделей, но все они довольно техничны. (Заметным исключением является статья Нира Зичермана в журнале Every о том, что БЯМ — это еда.) Это обидно, потому что есть всего несколько простых идей, которые нужно понять, чтобы получить базовое представление о том, что происходит под капотом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например, с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Подробно об устройстве RNN мы рассказываем в параграфе Нейросети для работы с последовательностями. http://mozillabd.science/index.php?title=michaelsenaagaard1946 Здесь же коротко отметим, что существуют различные модификации рекуррентных сетей, которые усложняют структуру алгоритма , даже добавляют механизм внимания Attention. Если коротко, то он позволяет лучше оценивать взаимосвязи токенов в тексте.
Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности. Системы-преобразователи в основном основаны на процессах внимания, которые позволяют модели во время прогнозов фокусироваться только на определенных аспектах входных данных. Этот дизайн позволяет преобразователям одновременно понимать связи между каждым словом во фразе и распознавать глобальные зависимости. Скрытый слой в сети управляет скрытым состоянием, которое отслеживает вычисляемую информацию на протяжении всей последовательности. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов. Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя. RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN). Они включили дополнительные детали и сохранили высокий уровень точности. Футурист, он посвятил себя изучению того, как эти инновации изменят наш мир.