Что такое большие языковые модели LLM основные варианты использования, наборы данных, будущее

Компания Anthropic, занимающаяся безопасностью и исследованиями в области ИИ, сделала значительный скачок в развитии ИИ, разработав Claude, https://huggingface.co сосредоточившись на создании надежных, интерпретируемых и управляемых систем ИИ. Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ. статья Разработчик продвигает Llama 3, нацеливаясь на улучшение генерации кода и продвинутых диалогов, стремясь сравняться с возможностями модели Gemini от Google. Изначально предназначавшаяся для избранной группы исследователей и организаций, она в результате утечки быстро оказалась в Интернете к началу марта 2023 года, став доступной для более широкой аудитории. В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. Это стратегическое расширение подчеркивает стремление Google внедрить ИИ в свою экосистему, предвещая новые возможности взаимодействия и вовлечения пользователей.

Такие модели используются для генерации текста, перевода, анализа тональности, ответов на вопросы. Они не просто выполняют задачи, но также играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Это позволит человечеству значительно улучшить многие аспекты жизни, включая бизнес, образование, медицину. LLM, или большие языковые модели, — это разработки в сфере искусственного интеллекта. Они находят применение в автоматизации рутинных процессов, анализе текстовых данных и решении задач, которые требуют понимания естественного языка.

Архитектура трансформера

Например, в сфере электронной коммерции данные о продуктах могут быть классифицированы по типу продукта, бренду, цене и т. Шаип предлагает широкий спектр услуг, помогающих организациям управлять, анализировать и максимально эффективно использовать свои данные. Предварительно обработанные данные аннотируются для извлечения именованных объектов. Мы даже бесплатно предлагаем открытые наборы данных в изменяемой и удобной форме для использования в ваших проектах искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта обширная библиотека данных ИИ позволяет более эффективно и точно разрабатывать модели ИИ и машинного обучения. Большие языковые модели обычно обучаются с использованием метода, называемого обучением с учителем. Проще говоря, это означает, что они учатся на примерах, которые показывают им правильные ответы. https://www.immo-web.ro/user/profile/365689 Помните, что этот процесс требует значительных вычислительных ресурсов, таких как мощные процессоры и большое хранилище, а также специальных знаний в области машинного обучения. Вот почему этим обычно занимаются специализированные исследовательские организации или компании, имеющие доступ к необходимой инфраструктуре и опыту. Это помогает модели различать жанр или тему текста, генерируя более подходящие ответы. Современные передовые языковые модели используют механизм внимания, упомянутый в предыдущем абзаце, и, в частности, механизм самовнимания (англ. self-attention), который является неотъемлемой частью архитектуры трансформера. Третье поколение серии GPT расширило возможности обработки естественного языка до беспрецедентного уровня, позволив создавать тексты – от эссе и кодов до поэзии, – [иногда] превосходящие человеческий результат. LLM с открытым исходным кодом представляют собой “песочницу для исследований и обучения” для индивидуальных разработчиков и любителей, позволяя им возиться с передовыми технологиями без финансовых барьеров. Для компаний выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает учет баланса между стоимостью, контролем, поддержкой и стратегической ценностью ИИ-решения в процессе цифровой трансформации. Исследователи использовали так называемые пробы (probes) — простые нейронные сети, которые обучались предсказывать глобальные характеристики будущего ответа, анализируя скрытые слои модели до начала генерации текста. Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила. Модель учится предугадывать следующее слово или серию слов, подвергая ее воздействию фраз или коротких отрывков текста во время обучения. Модель преобразователя может собирать детализированную контекстуальную информацию, обращая внимание на различные входные компоненты на протяжении многих проходов, что повышает ее способность к пониманию и прогнозированию. Системы-преобразователи в основном основаны на процессах внимания, которые позволяют модели во время прогнозов фокусироваться только на определенных аспектах входных данных. Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов 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. Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены.

Что такое большая языковая модель (LLM)?

Разработка языковых моделей, которые изменили то, как роботы интерпретируют и производят язык, является одним из основных достижения в НЛП. В этом подробном исследовании мы углубимся в внутреннюю работу языковых моделей, проливая свет на их основные операции, приложения и этические проблемы, которые они представляют. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. Это открытие меняет наше понимание работы ИИ-систем, позволяя не только глубже вникнуть в его внутренние процессы, но и существенно улучшить управление и контроль за генерацией текста и поведением ИИ-агентов. LLM, или большие языковые модели, — сложные системы ИИ, специально разработанные для обработки, понимания и создания текста, который максимально приближен к человеческому. Он позволяет модели взвешивать вклад каждого слова во входной последовательности при обработке, учитывая контекст. Это значит, что модель может «обращать внимание» на релевантные части текста, игнорируя менее важные.

Какой объем данных (в ГБ) необходим для обучения большой языковой модели?

Системы улучшают качество машинного перевода, поддерживают редкие языки и предлагают решения для локализации и культурной адаптации контента. При использовании больших языковых моделей учитывайте сопутствующие проблемы. При этом, компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста. Например, если компания работает в медицинской сфере, знание биологии или медицины может оказаться важнее, чем глубокие знания в IT. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. LLM также находят применение в анализе юридических и финансовых документов. Модели могут обрабатывать и анализировать тексты контрактов, отчётов и других документов, выделяя ключевые моменты и проводя проверку на соответствие нормам. Это особенно полезно для юристов и аналитиков, так как позволяет быстро находить нужную информацию в больших объёмах текста.