Большие языковые модели: что это и как они меняют нашу жизнь? AI на vc ru
Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Если обучить модель на больших массивах медицинских данных, она способна анализировать и интерпретировать сложную медицинскую информацию, складывая в одну картину множество фактов из анамнеза пациента. Представленный в Таблице 1 список на данный момент не является исчерпывающим, поскольку число сторонних плагинов уверенно растет, ведь каждый разработчик заинтересован в выполнения задач, специфичных для своей конкретной работы. Эти платформы обеспечивают демократичный доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта и способствуют созданию экосистемы сотрудничества, ускоряющей инновации. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при ее создании.
Расширение контекста и долговременная память
Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Особое внимание в новой версии уделено снижению предвзятости и улучшению безопасности. Meta внедрила систему динамического обновления знаний, которая помогает модели поддерживать актуальность информации и минимизировать ошибки в фактических данных. В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с “конституционным” подходом к ИИ. Предоставляя открытый доступ к LLaMA и LLaMA 2, компания способствует развитию исследований в https://lilianweng.github.io/lil-log/ области ИИ и создает прецедент ответственного подхода к разработке и применению LLM. Дорожная карта Google для Gemini направлена на переопределение потенциала искусственного интеллекта, сфокусированного на усовершенствовании планирования, запоминания и обработки данных, чтобы расширить его контекстное понимание. Эта архитектура была усовершенствована для включения эффективных механизмов внимания в декодер трансформера, что позволяет моделям эффективно обрабатывать и интерпретировать обширные контекстные данные. https://www.question2answer.org/qa/user/search-pioneer
Как научиться работать с языковыми моделями
- У каждого слова есть численное представление, и нейросеть смотрит, какие комбинации слов и в каком порядке чаще всего встречаются в языке вместе.
- Нейросеть научилась лучше улавливать нюансы человеческой речи и точнее интерпретировать сложные запросы.
- Например, если компания работает в медицинской сфере, знание биологии или медицины может оказаться важнее, чем глубокие знания в IT.
- Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость особенно тщательной и тонкой настройки обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок.
- Различные техники дополнения и преобразования данных, а также измерения качества были тщательно изучены в статье [20].
- Это позволяет системе анализировать объемные документы за один раз, существенно расширяя возможности практического применения.
Модель особенно эффективно показывает себя в задачах, требующих глубокого понимания контекста и сложных рассуждений. При этом версия 8B демонстрирует впечатляющую производительность даже на относительно скромном оборудовании, что делает технологии ИИ доступнее для широкого круга разработчиков. В основе архитектуры Gemini лежит усовершенствованная технология Mixture of Experts (MoE). https://xn—e1adphegqz7e.xn—p1ai/user/SEO-Growth/ Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства. Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов в чатах. В этой статье мы поговорим об одной из https://huggingface.co/blog технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Помимо создания текста, LLM могут выполнять различные задачи, такие как перевод, обобщение, анализ данных и ответы на вопросы. Уже сейчас существует множество различных LLMS, каждая из которых имеет свои сильные стороны. Некоторые из них специализируются на конкретных областях знаний (медицина, финансы или юриспруденция), другие же универсальны. Технология самостоятельно анализирует огромные массивы данных, адаптируется к различным языковым особенностям. Включение LLM в процессы ITSM дает значительные преимущества, но требует тщательного планирования и исполнения. Нет сомнений, что в 2025 году искусственный интеллект продолжит стремительно развиваться и останется одной из главных технологий. Инструменты и компетенции для этого есть, а значит, что скоро мы заговорим с ИИ на одном, понятном для всех языке. По ее словам, с помощью разработанного специалистами метода можно понять, насколько модель всесторонняя, сделать интерфейс более релевантным и дообучить программу так, чтобы в дальнейшем отношения с пользователями стали более доверительными. 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]. Мы наблюдаем не просто улучшение существующих возможностей, но появление принципиально новых подходов к обработке информации. Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) стали фундаментальной основой машинного обучения, преобразившей наш подход к работе с информацией. ChatGPT, Claude, Gemini и другие системы показывают передовые результаты в создании и анализе текста, обработке данных и решении сложных задач. Это открытие имеет важные практические следствия для развития мультиязычных моделей.