Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. Стриминговый сервис https://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence2 Netflix использует LLM для формирования персональных рекомендаций контента. Алгоритмы анализируют отзывы пользователей на сайте и в соцсетях, а также их историю просмотров и оценок. Благодаря заложенным в них алгоритмам искусственного интеллекта LLM могут "читать" и "понимать" тексты, написанные людьми, а также создавать свои собственные. Эта серия знаменует собой значительный скачок вперед в области языковых моделей искусственного интеллекта, опираясь на новаторскую работу своего предшественника GPT-3. GPT-4 еще больше расширяет возможности модели в понимании и генерации человекоподобного текста, демонстрируя значительные улучшения в точности, понимании контекста и способности обрабатывать специфические инструкции. В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации https://artificial-intelligence.blog.gov.uk против катастрофического забывания во время полного дообучения [17]. Базовая модель отличается тем, что она обучена на обширных наборах данных, часто с помощью механизма самоконтроля, что позволяет этим моделям добиваться превосходства в решении множества задач. Интеграция БЯМ в чат-боты позволяет улучшить качество взаимодействия с пользователями, обеспечивая более естественные и информативные ответы. Это находит применение в написании статей, создании описаний продуктов и даже в творческом письме. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer.
- За последний год произошел качественный скачок как в функциональности моделей, так и в их доступности для пользователей.
- Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты.
- Такое разделение обеспечивает доступность революционных возможностей Gemini для различных платформ, от востребованных корпоративных приложений до функций на устройствах бытовой электроники.
- 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.
- Это находит применение в написании статей, создании описаний продуктов и даже в творческом письме.
- Если обучать её только на «Википедии», то у неё не получится написать интересный пост для Instagram.
Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Важным аспектом работы нейросетей является контекстное окно – максимальный объем информации, который модель может анализировать одновременно. Размер области восприятия определяет, насколько масштабные тексты модель способна анализировать и насколько эффективно она удерживает контекст в длительных диалогах. Современные модели имеют области восприятия от нескольких тысяч до сотен тысяч токенов. GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц. В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов. Примечательно, что разработчики LLaMA подчеркнули, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по производительности значительно более крупную GPT-3 в большинстве бенчмарков NLP. На этом уровне модель оперирует абстрактными смысловыми конструкциями, которые затем проецируются в целевой языковой домен. Для понимания текста LLM анализирует каждое слово и фразу в контексте всего предложения. Это позволяет ей понять значение каждого элемента, а также общую идею текста. ИИ не забывает при этом учитывать общий контекст — например, если речь идет о конкретной области знаний (медицине), то алгоритмы будут использовать свои знания об этой области для лучшего понимания текста.
Список ведущих LLM
За последний год произошел качественный скачок как в функциональности моделей, так и в их доступности для пользователей. https://dobryakschool.ru/user/Organic-Savvy/ В этой статье мы детально рассмотрим ведущие языковые модели 2024 года, их возможности, архитектурные особенности и сферы применения. Наш анализ поможет разобраться в сильных сторонах и ограничениях каждой системы, что критически важно для выбора оптимальных технологий. Модели ИИ анализируют миллиарды предложений, статей и книг, обучаясь на этих данных. Когда пользователь вводит запрос, LLM анализирует его, а затем создает наиболее подходящий ответ. Эта инициатива сделала исследования в области ИИ более масштабируемыми и доступными, предоставляя широкому кругу пользователей доступ к сложным технологиям ИИ. Эти достижения заложили основу для сервиса разговорного ИИ Google, который первоначально назывался Bard и работал на базе LaMDA. Bard, анонсированный генеральным директором Google и Alphabet Сундаром Пичаи в феврале 2023 года, был призван объединить обширные знания, получаемые из Интернета с возможностями больших языковых моделей Google. С момента появления BERT, ранней модели трансформера Google, которая произвела революцию в понимании человеческого языка, до разработки MUM, более мощной и способной к многоязыковому пониманию и анализу видеоконтента нейросети. Кроме того, GPT-4 демонстрирует превосходное понимание и генерацию естественного языка (NLU / NLG), что делает его применимым в таких специализированных областях, как юридический анализ, продвинутая техническая поддержка и творческое письмо. https://lajmerime.com/user/profile/684511 Эта разработка представляет собой значительное достижение, объединяющее мультимодальные входные данные (например, изображения) с большими языковыми моделями (LLM), что многие считают важнейшим рубежом в исследованиях ИИ. Эта система использует более тысячи специализированных экспертных подсетей с динамической маршрутизацией запросов, что позволяет значительно увеличить эффективную емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат. Такой подход обеспечивает не только более точную обработку сложных запросов, но и снижает энергопотребление при решении типовых задач. «Аналогичные тесты проводят, чтобы проверить уровень фактических знаний LLM по различным темам (такой метод называется MMLU), решением задач по математике (Math), а также по биологии, физики и химии (GPQA). В данном случае речь идет о бенчмарке на знание российского культурологического контекста», — говорит эксперт. Исследование EPFL опровергает распространенную гипотезу о последовательном переводе в LLM.
Рекомендации по использованию LLM в ITSM
Ранее считалось, что модели сначала преобразуют входные данные в английский язык, обрабатывают их, а затем переводят обратно. Однако анализ внутренних состояний Llama-2 с помощью метода Logit lens показал более сложный процесс. Чтобы вести бизнес успешно, следует уделять внимание не только автоматизации внутренних процессов, но и продвижению сайта компании. Это позволит ей увеличить трафик, расширить аудиторию, повысить лояльность пользователей, а также повысить продажи. Все работы по SEO-продвижению вашего проекта готова взять на себя DIGITAL-команда Webtronics.
Обучение больших языковых моделей
На эту проблему обратили внимание сотрудники Центра междисциплинарных исследований МФТИ вместе со специалистами в области культурологии и лингвистики. Ученые предложили новый метод, позволяющий проанализировать встроенность больших языковых моделей в национальную культуру. Презентация проекта под названием «Культурные замеры больших языковых моделей» состоялась на площадке института. Нейросеть научилась лучше улавливать нюансы человеческой речи и точнее интерпретировать сложные запросы. Особенно заметны были улучшения в работе с техническими текстами и программным кодом. Для повышения эффективности современные модели часто используют смесь экспертов (Mixture of Experts, MoE). При таком подходе нейросеть состоит из множества специализированных подсетей ("экспертов"), каждая из которых отвечает за определенный тип задач или область знаний. Специальная управляющая сеть направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.