Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта Хабр

Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Формирование такого промта, особенно на few-shot, заставляет модель рассуждать, как можно правильно решить задачу. Авторы этой статьи сравнили на двух математических бенчмарках способность модели решать сложные задачи. Две картинки сверху демонстрируют FLAN- и T0- подходы по созданию датасета, а картинка снизу — рост усреднённого качества модели после обучения на смеси. Таким образом с некоторого размера модели наблюдается повышение метрик качества при дальнейших дообучениях генерализованной модели на отложенных задачах.

Выдающиеся LLM и их вехи

В этой статье мы расскажем про обучение языковых моделей для получения максимально качественных ответов. ’, демонстрируя продвинутые возможности в области обработки естественного языка. Как мы уже видели, языковые модели представляют суперслова как места на гигантской карте значений. Расстояние и направление между этими местами отражают сложные отношения между словами и понятиями. Эта карта настолько обширна, что даже комбинации, не встречающиеся непосредственно во время обучения, например Джек Николсон становится болельщиком «Пэйсерс», могут быть найдены, если двигаться в правильном «семантическом направлении». Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом. https://manipulatorytut.ru/user/Click-Wizard/ http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/ Замечательные возможности LLM привели к появлению множества приложений в различных отраслях и областях. Следующий список далеко не исчерпывающий, но он затрагивает некоторые из наиболее популярных и полезных вариантов использования LLM. Механизм самоконтроля в архитектуре Transformer позволяет LLM обрабатывать входные последовательности параллельно, а не последовательно, что приводит к более быстрому и эффективному обучению. Кроме того, архитектура позволяет модели фиксировать долгосрочные зависимости и отношения в тексте, что жизненно важно для понимания контекста и создания связного языка. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете). Включение Sora в технологический стек OpenAI является свидетельством стремления организации к AGI путем расширения возможностей ИИ по обработке и генерированию мультимодальных данных. Поскольку возможности GPT-5 продолжают раскрываться, https://appliedai.com его разработка знаменует собой значительный скачок на пути к реализации AGI, обещая новую эру ИИ, превосходящего человеческий интеллект в различных областях. Альтман делает акцент на мультимодальности, объединяющей речь, изображения и, в конечном счете, видео, чтобы удовлетворить растущий спрос на универсальное взаимодействие ИИ.

Гайд по работе языковых моделей

Как только это сделано, в словарь добавляются все символы из текста, ищутся самые частые их сочетания и снова добавляются. Этот процесс продолжается до тех пор, пока число токенов не станет равно заданному значению. Эти выводы опровергают традиционное представление о том, что большие языковые модели работают исключительно на уровне локального предсказания следующего токена. На самом деле, модель уже имеет некоторое «видение» того, каким будет ее итоговый ответ, ещё до его формирования.

Интерфейс естественного языка для баз данных

Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели. При разработке БД АС по автоматизации кредитного процесса разработчик в таблице о клиентах использовал название поля «Pink_Elephant» вместо логичного названия поля «VIP_status» бинарного типа для обозначения премиального статуса клиента. Такое описание является релевантным и полным, но противоречит предметной области самой таблицы или схемы. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. RNN работают, анализируя каждое входящее слово, отслеживая информацию из более ранних слов, что позволяет им создавать текст, который является связным и подходящим для контекста. Читабельность текстов по обществознанию для 6-7 классов (уровень I) составляет 6,8, для 8-9 классов (уровень II) читабельность вырастает до 9,04, а для классов (уровень III) снижается до 8,8 (рис. 1 А).