На каком языке "мыслят" большие языковые модели

Это может произойти, например, если слова начнут сочетаться друг с другом новым способом, который языковая модель не заметила в процессе обучения. В процессе обучения языковая модель создаёт огромный словарь, содержащий все эти очень сложные, выдуманные суперслова. Она создаёт этот словарь, читая весь интернет и создавая суперслова из понятий, с которыми сталкивается.  https://ads.kazakh-zerno.net/user/SEO-Simplified/ Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл. Благодаря этому дополнительному обучению языковая модель может специализироваться на создании контекстно-релевантного контента для определенных случаев использования, таких как помощь клиентам, новостные статьи или медицинские отчеты.

Преимущества и недостатки метода:

• Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат.
• Это требует от модели способности анализировать контекст и структурировать ответ.
• Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer.
• В таких случаях на помощь приходят языковые модели, способные генерировать структурированные таблицы с синтетическими данными.
• Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос.
• Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении.

Они автоматизируют множество задач, связанных с пониманием естественного языка. Один из очевидных примеров использования LLM — чат-боты, такие как ChatGPT, которые могут вести диалоги с пользователями. Благодаря способности понимать и обрабатывать запросы на естественном языке, эти модели поддерживают клиентов, отвечают на часто задаваемые вопросы и даже помогают решать технические проблемы. Например, виртуальные ассистенты используют языковые модели для быстрого поиска информации и выполнения инструкций, что экономит время и повышает эффективность работы. Когда большая языковая система завершает этапы начального обучения и настройки, она способна не только предсказывать отдельные слова, но и формировать целостные, осмысленные ответы. Этот процесс заключается в пошаговом прогнозировании каждого следующего элемента, учитывая весь предшествующий контекст.

Автоматизация юридического и финансового анализа

Не всегда файнтюнинг способен компенсировать такие недостатки, что делает начальную стадию обучения особенно важной. Языковые модели демонстрируют удивительную способность обучаться структурированным графам причинно-следственных связей, что позволяет решать сложные задачи. Важно отметить, что эта уровень размышления помогает моделям справляться с задачами, где требуется глубокое понимание и анализ логических зависимости. Модель получает штраф за частоту (frequency penalty) за каждое повторение одного и того  же токена в тексте. Это снижает вероятность частого использования одних и тех же токенов/слов/фраз и, как следствие, заставляет модель рассматривать более широкий спектр тем и чаще их менять. В свою очередь штраф за присутствие (presence penalty) является фиксированным и применяется единожды, если токен уже появлялся в тексте. Внутренний вектор, с которым работает модель, описывает связи между исходными данными и позволяет модели обрабатывать и генерировать текст. Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре под названием «трансформер». Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели. 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%». Для достижения разнообразия в ответах иногда приходится идти на компромисс с точки зрения их качества. Обобщение текста является важнейшей функцией в сфере НЛП, и Scikit-LLM использует возможности GPT в этой области посредством GPTSummarizer модуль. Эта функция отличается своей адаптивностью, что позволяет использовать ее как в качестве автономного инструмента для создания сводок, так и в качестве этапа предварительной обработки в более широких рабочих процессах. Для тех, кто хорошо разбирается в Scikit-learn, Scikit-LLM кажется естественным развитием. В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации против катастрофического забывания во время полного дообучения [17]. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. Новое исследование EPFL проливает свет на внутренние механизмы обработки многоязычных данных в LLM, что критично для понимания принципов работы современных языковых моделей и их оптимизации. Исследователи применили метод Logit lens для анализа скрытых состояний в слоях моделей семейства Llama-2, чтобы понять, как происходит обработка инференса на разных языках.  http://srv29897.ht-test.ru/index.php?subaction=userinfo&user=Search-Jump Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. В более общем смысле, https://futurism.com/artificial-intelligence   показатели семантических переменных, таких как тональность, могут использоваться для сопоставления последовательности с координатами фазового пространства. Вы даже можете использовать саму генеративную языковую модель, например, создав список бинарных вопросов[3] о состоянии и сопоставив состояния с координатами, используя вероятность ответов модели на каждый вопрос[4]. Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, "Дмитрий, специалист по генерации текста". Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели. При нулевой температуре у нас есть все шансы получить этот ответ с первого раза. Мы предпочитаем устанавливать температуру на ноль при извлечении сущностей, извлечении фактов, анализе тональности и для многих других задач, которые мы решаем как аналитики. Как правило, если промпт предоставляется модели однократно, всегда следует устанавливать температуру на ноль, т.к.