Освоение языковых моделей: подробный разбор входных параметров Мегапьютер

Она придумала нужные ему судебные прецеденты и даже правильно на них сослалась. Поскольку LLM до начала обучения — это чистый лист, надо по возможности этот лист не завалить «грязной» информацией. А если без разбора брать все доступные в интернете данные – можно получить как раз непроверенную, ненадежную и сомнительную информацию. Остальные языки, на которых в мире говорят десятки и сотни миллионов людей, считаются вторичными. Обучение для работы с ними требует поиска и составления качественных датасетов, а значит, и дополнительных ресурсов. Например, та же Mistral 7B имеет в 25 раз меньше параметров по сравнению с GPT-3.5, лежавшей в основе базовой версии ChatGPT. Поэтому её использование требует меньше вычислительных мощностей — примерно в 187 раз меньше, чем GPT-4, и в девять раз меньше, чем GPT-3.5. Основным критерием повышения эффективности от работы с большими языковыми моделями является корректная формулировка запроса – промта. ИИ — это область, направленная на создание систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как понимание языка и распознавание образов. ИИ (искусственный интеллект) - это технология, позволяющая компьютерам выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, обработка текста и принятие решений. ИИ, или искусственный интеллект, — это область компьютерных наук, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.

Suno AI в GPTunneL

Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки. Существует статья о способности декодеров моделировать RNN [5]. Графические процессоры позволяют параллельно обрабатывать огромные объемы данных. Для базового применения в работе с ИИ https://siggraph.org   достаточно видеокарт с 24 Гб видеопамяти, например NVIDIA L4. Чтобы обрабатывать большие объемы данных или обучать крупные LLM, нужны высокопроизводительные видеокарты, например NVIDIA L40S с памятью 48 Гб GDDR6. В большинстве случаев нулевая температура является предпочтительной при решении задач в текстовой аналитике. Это происходит потому, что чаще всего при анализе текста имеется единственный “правильный” ответ, который мы стремимся получить при каждом запросе. 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. блог Вроде бы всё правильно, но часто не хватает глубины и нюансов. Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком.

Освоение языковых моделей: подробный разбор входных параметров

Поэтому популярностью пользуются не претрейны, а варианты базовых моделей, прошедших дополнительную тонкую настройку, которую называют «файн-тюнинг» (fine tuning). — Опенсорсные модели позволили бизнесу использовать LLM практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. В большинстве LLM с открытым исходным кодом меньше параметров по сравнению со своими закрытыми конкурентами. Благодаря этому такие нейронки запускаются на слабом железе, даже на домашнем компьютере.

• А зачем вообще нам выбирать второй по оценке токен, третий или любой другой, если мы уже нашли самый подходящий?
• Он может лишь генерировать продолжение текстовых последовательностей, вводимых пользователем.
• Обзор вывода Большой языковой модели (LLM), ее значимость, проблемы и формулировки ключевых проблем.
• В его основе — построение систем, состоящих из нескольких нейросетей-агентов, которые могут договариваться и взаимодействовать между собой для решения пользовательских задач.
• В настоящее время компания возглавляется сыном основателя, Джимом Франсом, который занимает должность генерального директора с августа 2018 года.
• Она была основана Биллом Франсом-старшим в 1948 году и с тех пор стала известной прежде всего благодаря гонкам на автомобилях типа "stock car". http://www.stes.tyc.edu.tw/xoops/modules/profile/userinfo.php?uid=2949844

На этапе Pretrain модель учится предсказывать следующее слово в предложении. Здесь она вбирает базовую эрудицию и знания о естественном языке, но пока еще умеет понимать запросы и не может на них отвечать. При выборе более высоких значений температуры модель демонстрирует большую креативность и разнообразие ответов. Такие модифицированные модели называют форками (от англ. fork — развилка). Общая оценка – это сводный показатель, отражающий уровень качества ответа по всем перечисленным критериям. Для Factual Correctness более надёжны ML-системы (и внешние базы данных), потому что LLM склонны выдумывать факты. При этом LLM может выполнять первичный анализ, но итоговую проверку часто делают классические ML-методы или ручные эксперты.

Использование дополнительных параметров

В его основе — построение систем, состоящих из нескольких нейросетей-агентов, которые могут договариваться и взаимодействовать между собой для решения пользовательских задач.  http://mcforces.ru/user/Google-Boost/ 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. 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.