1 1. LLM: что такое большие языковые модели
Существует несколько типов языковых моделей, каждая из которых разработана для решения определённых задач в NLP. Эти модели различаются по своим архитектурам, методам обучения и применению. Каждый раз, когда-нибудь обращается к Алисе, у неё запускаются сложные языковые модели (ЯМ). Их математический и лингвистический базис — то, что позволяет Алисе давать подходящий ответ. Например, хорошо известно, что Джек Николсон — болельщик «Лейкерс». Xk — вводимая информация (сегодня это чаще всего числовые векторы). Она «взвешивается», то есть каждый вводный сигнал умножается на вес — W1, W2, ... Wk (при первом вводе веса, как правило, выбираются случайно) и складывается. Сумма подается функции активации (она, как правило, очень простая) f(X), и полученное значение передается в следующий слой нейронов. «Запись» в сознании полученного сенсорного (чувственного) опыта.
Как обучают нейросети сегодня
При длительных диалогах с языковой моделью периодически возвращайтесь к исходной задаче. Это естественная практика — даже в профессиональных дискуссиях о моделях участники могут увлечься интересной деталью и потерять основную цель обсуждения. В ходе диалога модели часто отклоняются от темы или теряют нить рассуждения. Мы разработали несколько эффективных техник для обучения модели и удержания фокуса на задаче. Также важно знать, что маленькие изменения в заданиях могут сильно изменить результат работа ChatGPT. Даже если модель загружена в видеопамять, RAM требуется для системных нужд, таких как файл подкачки. Он анализирует запрос и генерирует наиболее вероятное продолжение текста или отвечает на вопрос. 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.
Построение RAG c большой языковой моделью LLM (Llama и FAISS: подробное руководство
В статье разберемся, как LLM работают, для чего их используют и как начать работу с https://deepmind.com/blog ними на облачном сервере. LLM прогнозируют следующее слово в зависимости от текста, который был введен ранее. Механизм внимания в архитектуре трансформеров позволяет модели сосредотачиваться на ключевых аспектах текста, что способствует созданию осмысленного ответа. Языковые модели также широко применяются в переводе текстов, особенно когда требуется автоматический перевод с одного языка на другой. https://bkk.tips/forums/users/rank-hero/
- Иногда негодуют, когда модели начинают придумывать несуществующие вещи или делают фактические ошибки.
- Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 на 128 Гб. http://autopage.lv/user/Google-Warrior/
- Все эти процессы позволяют «сжать» опыт до минимума, то есть облегчить задачу его накопления.
- Это может привести к ситуации, когда модель идеально работает с примерами из обучающей выборки, но плохо — с остальными данными.
- Этот метод (синий график) по сравнению со стандартными few-shot-примерами (красный график) помог повысить качество и уменьшить разброс результата.
- В статье мы разбираем, как AI-агенты меняют подход к разработке, как они работают с данными и почему растёт их влияние на автоматизацию.
Как обучить свою LLM?
Они уже прошли обучение на больших данных и понимают язык в целом. https://lajmerime.com/user/profile/683418 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.