Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены. http://www.stes.tyc.edu.tw/xoops/ Сегодня технологии ИИ стремительно развиваются, и большие языковые модели (LLM) занимают центральное место в этом прогрессе. Языковые модели, в частности BERT и GPT, — «золотой стандарт» для задач распознавания естественного языка, или NLP.
Мы рассмотрели эволюцию языковых моделей в контексте генерации текста, которая охватывает как минимум последние три десятилетия. Несмотря на то, что мы не углублялись в детали, очевидно, как развивались языковые модели с 1990-х годов по настоящее время. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста.

• Сегодня технологии ИИ стремительно развиваются, и большие языковые модели (LLM) занимают центральное место в этом прогрессе.
• В статье они заметили, что модели смещены относительно подводок, то есть переформулировка запроса ведёт к смещению в ответе модели, а также к росту разброса ответов.
• Существует также направление «музыкант», обладающее тем же свойством. https://www.webwiki.at/eleuther.ai
• Их математический и лингвистический базис — то, что позволяет Алисе давать подходящий ответ.

Между слоями есть связи, которые помогают учитывать данные с предыдущих слоев. Это помогает не потерять важную информацию при прохождении какого-либо слоя. HashDork — это блог, посвященный искусственному интеллекту и технологиям будущего, в котором мы делимся идеями и освещаем достижения в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.
Идея модели лежит на поверхности, много где применяется в самых разных вариациях даже в ХХ веке, поэтому сложно назвать авторов или точную дату создания. Однако этот метод популярен до сих пор — используется в клавиатурах смартфонов для исправления опечаток и быстрого набора текстов через Т9. В 2023 году ChatGPT стал самой узнаваемой языковой моделью машинного обучения во всём мире — причём как среди специалистов, так и среди обычных людей.

Генерация ответов

Вторая модель архитектурно не отличается от первой (кроме увеличенного контекста https://semiwiki.com/category/artificial-intelligence/ до 4096 токенов), поэтому содержание статей можно объединить в один рассказ. Результаты демонстрируют, что наличие CoT в подводке увеличивает способность решать математические задачки у больших языковых моделей. Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A.

Интонация в публичной речи

Он позволяет автоматизировать многие процессы, улучшать эффективность и уменьшать расходы. ИИ может быть использован для различных целей, включая анализ данных, управление рисками, улуч... Все эти функции называются «Scaling Laws» — законы по которым меняется качество (ошибка) модели в зависимости от масштабирования разных факторов обучения. Зная конкретный вид зависимости ошибки от каждого из трех параметров, можно без обучения предсказать ошибку, которая будет достигнута после обучения модели с конкретным значением параметра. Другой возможный ответ — чем больше обучающих данных, тем лучше.
LLM могут обрабатывать сложные структуры предложений и специфические терминологии, делая переводы более точными и контекстуальными. 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. Простую модель можно построить с нуля самостоятельно, но чаще используют уже готовые — BERT, GPT и другие.

Также покажем, как именно LLM генерируют ответы и как они могут применяться в реальных задачах. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл. Качество работы модели зависит от подводки, и few-shot просто один из способов её построения. Эксперименты показывают, что https://aitracker.substack.com грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством. Проблема в обучении больших моделей — нехватка оперативной памяти на GPU, поэтому не будем оптимизировать все параметры модели.