Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр

Новаторская архитектура Gemini базируется на нейронной сети, основанной на модели трансформера и разработанной специально для управления сложными контекстными последовательностями различных типов данных, таких как текст, аудио и видео. Это различие между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает более широкий разговор о доступности, прозрачности и инновациях в ИИ. В стремительно меняющемся под влиянием искусственного интеллекта мире большие языковые модели (LLM) находятся на переднем крае, произведя революцию в способах взаимодействия с технологиями. При использовании больших языковых моделей учитывайте сопутствующие проблемы. Его важным свойством является авторегрессионное предсказание следующего токена на основе языковой каузальности. Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки.

Как работают большие языковые модели

• Амбициозный путь OpenAI к созданию универсального искусственного интеллекта (AGI) сделает еще один мощный рывок с разработкой GPT-5, последней итерации в революционной серии Generative Pre-trained Transformer.
• В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с "конституционным" подходом к ИИ.
• Для понимания текста LLM анализирует каждое слово и фразу в контексте всего предложения. http://lovewiki.faith/index.php?title=bruuntranberg4194
• Нейросеть должна увидеть максимально разнообразный язык, потому что только так она сможет генерировать текст в разной стилистике.
• Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ.

Критической развилкой на пути пользователей этих мощных моделей является выбор между фреймворками с открытым и закрытым исходным кодом. Как сориентироваться в этом море вариантов, чтобы найти подходящую модель для своих нужд? Данное руководство призвано разобраться в особенностях LLM, начиная с основополагающих принципов и заканчивая выбором между моделями с открытым исходным кодом и проприетарными моделями. Если у вас есть вопросы, просто закажите бесплатную консультацию на нашем сайте. Каждая компания может использовать ИИ для выполнения уникального набора задач исходя из своих потребностей. Например, можно создавать с помощью алгоритмов реалистичные голосовые образы, что позволит генерировать аудиоконтент без участия людей. Даже ученые пользуются такими технологиям, ведь благодаря им становится возможным создание новых гипотез.

Риски и особенности применения LLM

В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов.  https://ads.kazakh-zerno.net/user/SEO-Simplified/ Модели могут подмечать закономерности, которые невооруженным взглядом не увидит даже опытный диагност. Помимо индивидуальной помощи пациентам, большие языковые модели используются в исследованиях болезней и разработке лекарств. Большая языковая модель (Large language model, LLM) — продвинутая вычислительная модель, способная анализировать и генерировать тексты на любую тематику. Она работает по принципу нейронных сетей и может образовывать сложные шаблоны и взаимосвязи между изученными языковыми данными. LLaMA 2, по-прежнему с открытым исходным кодом и бесплатная для исследований и коммерческого использования, развивает наследие LLaMA, предлагая модели с параметрами 7B, 13B и 70B, включая чат LLaMA 2 с поддержкой диалогов. В перспективе мы можем увидеть модели, способные автоматически перестраивать свою архитектуру в зависимости от контекста и требований. Нейросеть поддерживает широкий спектр входных данных, включая текст, изображения, видео и аудио, и может выводить результаты в виде текста, изображений и речи. Она обеспечивает работу с контекстом до 1 миллиона токенов на вход и 8 тысяч токенов на выход. Модель оптимизирована для сценариев, где скорость ответа является критически важным фактором, таких как автоматизация задач. Во-вторых, понимание этого механизма может помочь в разработке более эффективных архитектур для zero-shot и few-shot learning, особенно для низкоресурсных языков.  https://matkafasi.com/user/aeo-strategies Наконец, это исследование открывает новые перспективы для изучения «мышления» языковых моделей и их способности к абстрактным рассуждениям. "Млрд параметров" в языковой модели — количества обучаемых параметров, которые составляют основу её работы. Параметры — это числа, используемые моделью для определения связи между словами, фразами и контекстами в тексте. Пример успешного дообучения языковой модели для задачи преобразования текста в Cypher запрос с использованием базы данных знаний Neo4j можно найти тут [23]. Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского. Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford  и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. GPT-3 построен на архитектуре трансформера (transformer) - модели глубокого обучения, представленной в статье "Attention is All You Need" ("Внимание - это https://cmu.edu/artificial-intelligence/   все, что вам нужно" - перевод на Хабре, ч.1 и ч.2 ) Васвани и др. Стэнфордский центр исследований базовых моделей (CRFM) раскрывает эту концепцию глубже, описывая базовые модели как краеугольный камень новой парадигмы построения систем ИИ. Обучение одной модели на огромном массиве данных может быть адаптировано к огромному количеству приложений, демонстрируя ошеломляющий скачок в способности ИИ понимать мир и взаимодействовать с ним подобно человеку. Разберемся, что это такое, как они развивались и чем отличаются друг от друга. Кроме того, необходимы продуманные алгоритмы оптимизации и стратегии обучения для эффективного использования ресурсов. На этом уровне модель оперирует абстрактными смысловыми конструкциями, которые затем проецируются в целевой языковой домен. Для понимания текста LLM анализирует каждое слово и фразу в контексте всего предложения. Это позволяет ей понять значение каждого элемента, а также общую идею текста. ИИ не забывает при этом учитывать общий контекст — например, если речь идет о конкретной области знаний (медицине), то алгоритмы будут использовать свои знания об этой области для лучшего понимания текста. Помимо прочего, в базы данных вошли речевые клише, стереотипы, мемы, цитаты, фразеологизмы, пословицы и поговорки. Например, выражение «быть в ресурсе», которое часто ассоциируется с духовными практиками. Или термин «единорог», обозначающий компанию, достигшую оценки в 1 млрд долларов в течение десяти лет с момента основания (его добавили в тематическую карту карьериста). По мнению младшего научного сотрудника Центра междисциплинарных исследований МФТИ Ксении Клоковой, сегодня люди проявляют слишком много доверия по отношению к нейросетям. Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто используются вместе и какие темы связаны между собой. «Понятно, что не бывает строго определенных культурных типов, мы все разные, да и вопросы в этом эксперименте специфичные. Но если говорить о том, чтобы натренировать нейросеть, научить ее лучше понимать какие-то культурные особенности человека, то наше исследование может стать полезным инструментом для таких целей. Это шаг в сторону персонализации, о которой сегодня часто говорят разработчики языковых моделей», — объясняет Ксения Клокова.