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. Получается, что модель должна после некого обучения (подбора подводки или оптимизации вообще всех параметров под каждую задачу) решать каждую из них на высоком уровне. Однако модель обычно учится на текстах из интернета, книгах и других доступных ресурcах. И формат задачи, который обычно требуется от модели, не соответсвует тому, что алгоритм привык видеть на обучении. К этому стоит добавить, что среди веб-документов просьба что-то сократить или определить тональность документа встречается не очень часто. Подробно об устройстве RNN мы рассказываем в параграфе Нейросети для работы с последовательностями.
Step-Video-T2V: генератор видео из текста с коэффициентом сжатия 16x
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.
Как работают языковые модели: простое объяснение сложной технологии
- В мире анализа данных и машинного обучения качественные табулированные данные играют ключевую роль.
- Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения.
- И формат задачи, который обычно требуется от модели, не соответсвует тому, что алгоритм привык видеть на обучении. https://xn----pmcnc1cq0jcocfk73o.com/user/google-magic
- Затем мы дадим несколько советов, которые помогут вам настроить параметры с ненулевыми значениями.
- Эти умные алгоритмы стали движущей силой прорывов в области обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ).
- Мое постоянное любопытство также привлекло меня к обработке естественного языка, области, которую я очень хочу исследовать дальше.
Сначала импортируем все необходимые библиотеки, инициализируем OpenAI клиента (необходим OpenAI API токен; в принципе, можно использовать любую языковую модель, локальную или удаленную, например, на GroqCloud и т.п.). Если для тестирования программных решений можно использовать любые правдоподобные данные, то для аналитики и моделирования требуется соблюдать закономерности, характерные для реальных данных. Ошибки в распределениях, несоответствие бизнес-логике или отсутствие взаимосвязей могут привести к неверным выводам и некачественным моделям. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, что ожидаемым ответом на запрос «Сегодня хорошая погода» станет «Сегодня не жарко и идет дождь». Одной из ключевых синтетических задач в исследовании языковых моделей является проверка принадлежности последовательности к грамматике Хомского. Эта задача сводится к определению возможности генерации определенной последовательности токенов на основе заданных правил. Исследования показали, что языковая модель GPT справляется с этой задачей с высокой эффективностью, демонстрируя способность не только генерировать последовательности, но и анализировать их структуру. В отличие от GPT, модель BERT показывает худшие результаты в этом контексте, что может быть связано с особенностями архитектуры и способами обработки информации. Эта разница в производительности подчеркивает важность выборки и типа задач, на которых обучаются модели, а также роль синтаксических структур в понимании и генерации языка. Узнавание грамматических правил и зависимостей в последовательностях является неотъемлемой частью развития обобщающих способностей LLM, что открывает новые перспективы для их применения в более сложных языковых задачах. Обработка текстовых данных становится возможной благодаря поочередной передаче информации через слои, где каждый уровень анализирует данные и приближает модель к правильному ответу. В этой модели вероятность каждого слова зависит только от собственной вероятности нахождения этого слова в документе, поэтому в качестве единиц имеются только конечные автоматы с одним состоянием. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например, с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Статья сложная, поэтому я рекомендую для лучшего понимания основной мысли прочитать небольшой рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Сад расходящихся тропок» (1941) - одно из первых литературных изложений идеи мультивселенной. «Сад расходящихся тропок» - вымышленный роман Цюй Пэна, в котором, как в лабиринте, ветвятся и переплетаются реальности, когда герой выбирает одновременно все находящиеся перед ним возможности. Цюй Пэн не верил в единую временную линию, а представлял себе сеть бесчисленных временных рядов. http://catareg.ru/user/Google-Wizard/ Поэтому он ни разу не употребил в романе слово «время», которое является ответом на загаданную автором загадку. Однако перед генерацией первого токена языковые модели прибегают к более сложному процессу, который можно назвать Level-2 reasoning. Этот процесс включает предварительное вычисление множества промежуточных данных, что позволяет улучшить точность ответов. 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. Его принято аппроксимировать на основе корпуса текстов (например, всего интернета) — в этом случае считаются совстречаемости слов друг с другом, и по ним считаются вероятности. Языковые модели https://allenai.org также широко применяются в переводе текстов, особенно когда требуется автоматический перевод с одного языка на другой. Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран. Таким образом, исследование универсальных законов в языковых моделях может привести к более глубокому пониманию их работы и улучшению их функциональности. Использование метода генерации данных на основе условных вероятностей делает процесс более реалистичным и эффективным. В отличие от простого выбора следующего токена (как в авто-регрессивных моделях), этот подход основывается на "знаниях" модели, полученных во время предобучения.