Разработка универсальных законов для языковых моделей и AGI
Анализируя отзывы, модели определяют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными. Это помогает компаниям быстро реагировать на отзывы клиентов и лучше понимать их предпочтения. Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Чтобы потренироваться в https://thenextweb.com/artificial-intelligence работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML. А также нужно понимать основные концепции NLP и уметь подготовить данные. Например, освоить востребованное направление в Data Science — NLP можно на совместной магистратуре ТГУ и Skillfactory. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Чтобы разграничить эти типы разнообразия, назовем их «разнообразие в пределах ответа» и «разнообразие между ответами». Параметр температуры способствует увеличению как разнообразия в пределах ответа, так и разнообразия между ответами, в то время как штрафы за частоту/присутствие повышают только разнообразие в пределах ответа. Следовательно, когда нам нужно разнообразие, выбор параметров зависит от типа разнообразия, которого мы хотим добиться. Обучающая программа тестирует модель и корректирует её в зависимости от того, насколько хорошо она работает.
Генерация ответов
Эксперименты показывают, что грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Проблема в обучении больших моделей — нехватка оперативной памяти на GPU, поэтому не будем оптимизировать все параметры https://towardsdatascience.com модели. Кроме того, использование аугментаций, таких как перестановка предложений и стилистические изменения, значительно повышает эффективность модели. Эти методики улучшают способность модели обобщать и адаптироваться к различным задачам, поскольку они создают более разнообразный и сложный тренировочный контекст. В итоге, правильное сочетание предварительного обучения и аугментаций позволяет существенно повысить производительность и качество итоговой модели. Подводя итог, можно сказать, что Scikit-LLM представляет собой мощный, универсальный и удобный инструмент в области анализа текста.
Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно
Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы. 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. В процессе работы системы машинного обучения распознают шаблоны в больших массивах данных и обучаются на размеченных данных, создавая правила и выявляя закономерности. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете). Всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Это стимулирует модель использовать новые токены/слова/фразы и способствует рассмотрению более широкого спектра тем и более частой их смене, при этом не принуждая модель полностью отказываться от повторного употребления часто используемых слов. Без использования top-k семплирования модель будет рассматривать любой токен из своего словаря как потенциальное продолжение фразы. Значит, существует определенная, хоть и небольшая, вероятность того, что на выходе мы получим что-то вроде «Солнце встает на кухне». С применением же top-k семплирования модель отфильтровывает наименее подходящие токены и концентрируется только на выбранном количестве наиболее вероятных вариантов. Отсекая этот «хвост» некорректных токенов, мы уменьшаем разнообразие ответов, но значительно повышаем их качество.
- Собрав пары инструкция — лучший ответ, можно обучить на них языковую модель и провести таким образом выравнивание поведения модели.
- Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость особенно тщательной и тонкой настройки обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок.
- Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи.
- Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран.
Исправление ошибок и улучшение качества
Ранее считалось, что модели сначала преобразуют входные данные в английский язык, обрабатывают их, а затем переводят обратно. Однако анализ внутренних состояний Llama-2 с помощью метода Logit lens показал более сложный процесс. Если мы хотим, чтобы языковая модель генерировала текст в стиле гороскопов или пацанских цитат, то нам нужно набрать соответствующие датасеты и дообучить модель на них. 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. Если бы мы просто усилили ваши умственные способности — скажем, вложили в ваш мозг всю компьютерную мощь мира, — вы всё равно не смогли бы достоверно предсказать «of», исходя просто из «Jack». Вам понадобится больше контекста, чтобы понять, о каком именно «jack» идёт речь.