Полный гайд по работе с языковыми моделями

На основе подготовленных датасетов разработчики составили 400 вопросов и адресовали их десяти самым продвинутым языковым моделям с поддержкой русского языка. Ученые не стали их обучать на разработанных базах данных или как-то дорабатывать, поскольку задачей было именно проверить текущую осведомленность нейросетей. В результате исследователи получили ответов, проанализировали их и смогли выяснить, какие из выбранных алгоритмов лучше других разбираются в различных культурных аспектах.

Подробный гайд по большим языковым моделям: ChatGPT, Claude, Gemini, LLama

Это стратегическое расширение подчеркивает стремление Google внедрить ИИ в свою экосистему, предвещая новые возможности взаимодействия и вовлечения пользователей. В ходе расширения Gemini будет интегрирована в ключевые сервисы Google, включая Chrome для улучшения качества работы в браузере и платформу Google Ads, предлагающую новые стратегии привлечения рекламодателей. 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, его разработка знаменует собой значительный скачок на пути к реализации AGI, обещая новую эру ИИ, превосходящего человеческий интеллект в различных областях.

Обучение больших языковых моделей

Модель обрабатывает входные данные и генерирует ответ на основе полученных знаний и имеющегося контекста. Следовательно, необходимо осознавать лингвистические критерии формулировки запроса или промта, поскольку от этого будет зависеть и ответ языковой модели. Определить большие языковые данные (далее – LLM) можно как тип искусственного интеллекта, который имитирует работу интеллекта человека. В основе процесса их работы лежит использование передовых статистических моделей и методов глубокого обучения с целью обработки и понимания огромных объемов текстовых данных [1]. LLM изучают сложные закономерности и взаимосвязи, присутствующие в данных, что позволяет им генерировать новый контент с имитацией стилистических особенности языковой личности автора или заданного жанра [2]. https://bkk.tips/forums/users/rank-hero/ В настоящее время этот вариант искусственного интеллекта лежит в основе чат-ботов, которые набирают беспрецедентную популярность в различных сферах, как в развлекательной индустрии, так и в медицине, образовании, финансовой аналитике. Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные. Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. «Языковые модели часто используются как „болталки“, с которыми пытаются вести беседы, спрашивают у них мнение, ожидают, что программа подстроится под индивидуальные особенности и интересы человека. С этой точки зрения программы, конечно, стараются развивать, но ждать от тех же голосовых помощников правильной реакции на специфические вопросы не стоит. Вместо прямого перевода модель формирует промежуточный уровень абстрактных концепций — своеобразный «язык мышления». В средних слоях трансформера действительно наблюдается преобладание английского языка, но это скорее следствие доминирования английского в обучающих данных, чем необходимый этап обработки информации. Некоторые нейросети могут создавать изображения, музыку и видео — но об этом чуть позже. Отдельное внимание специалисты уделили словам и выражениям по теме детства, которая не относится к какому-либо из вышеперечисленных типов, однако несет значительный культурный пласт. В список попали персонажи русских народных сказок, литературные отсылки, детские пословицы и выражения. Однако их внедрение требует учёта не только технических, но и юридических аспектов. Чем больше параметров, тем лучше модель решает сложные задачи, но она также требует огромных вычислительных ресурсов. https://forum.issabel.org/u/rank-authority Чтобы потренироваться в работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML. Также пользователю часто доступны дополнительные параметры ответа, такие как его максимальная длина и температура. Второй параметр сообщает модели, насколько творчески она может подойти к задаче. С низкими значениями температуры LLM выдаст более детерминированный ответ, что подходит для фактических запросов, а с высокими — будет больше «фантазировать» и напишет, например, более удачную песню или сочинение. 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. С публичным доступом к исходному коду, приглашают отдельных разработчиков, исследователей и организации свободно использовать, модифицировать и распространять модели. Вместо универсальных моделей будущее может принадлежать системам, которые динамически адаптируются под конкретные задачи и области применения. Технология Mixture of Experts, используемая в Gemini, представляет собой первый шаг в этом направлении. Hugging Face находится на пути к укреплению своего статуса ведущего центра для больших языковых моделей (LLM), опережая традиционные сообщества ИИ по темпам роста и вовлеченности. Платформа Hugging Face, известная как “Хаб”, представляет собой огромное хранилище моделей, токенизаторов, наборов данных и демонстрационных приложений (пространств), доступных в виде ресурсов с открытым исходным кодом. LLaMA, ориентированная на открытые методы, предоставляет компактные, но мощные модели, которые делают исследования ИИ высшего уровня доступными для широкого круга пользователей, включая тех, кто имеет ограниченные вычислительные возможности. Но в перспективе её можно научить сохранять и оценивать сайты, с которых она берет информацию. Например, сейчас можно проследить, как меняются числовые данные (например, стоимость акций на бирже) и сделать прогноз на будущее с помощью тех же нейросетей. ​Сейчас для большинства существующих нейросетей, которые еще ничему не научились, требуется собирать датасет под каждую новую задачу https://aihub.org и обучать их. А «Балабобе» достаточно показать несколько примеров и она выдаст нужный результат. Например, если мы хотим сгенерировать текст а-ля «Википедия», то достаточно загрузить в обучение несколько статей. У каждого слова есть численное представление, и нейросеть смотрит, какие комбинации слов и в каком порядке чаще всего встречаются в языке вместе. Большие языковые модели продолжают трансформировать способы взаимодействия людей с технологиями. Понимание принципов их работы и осознание практических аспектов применения помогают эффективно использовать их потенциал. Несмотря на существующие вызовы, развитие БЯМ открывает перспективы для инноваций в различных сферах деятельности. Развитие больших языковых моделей движется сразу в нескольких направлениях, каждое из которых может радикально изменить ландшафт искусственного интеллекта в ближайшие годы. В отличие от закрытых моделей, Llama 3 предоставляет разработчикам полный доступ к исходному коду и весам модели, что позволяет создавать специализированные версии для конкретных задач. Но даже самым популярным языковым моделям не чужды фактические ошибки и галлюцинации (подробнее об этом явлении мы рассказывали здесь). Работа с LLM предполагает обработку больших массивов данных, что требует соблюдения законов о защите данных, о которых я недавно писал (например, ФЗ-152). Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение.