Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр

Банки, страховые компании, IT-организации и даже творческие индустрии используют их, чтобы повысить эффективность работы. В статье узнаете, как LLM помогает в бизнес-среде, могут ли такие языковые модели обучать сами себя и какие риски есть у LLM. На первом этапе, называемом предварительным обучением, модель обучается предсказывать следующее слово на основе огромного объёма текстов. В процессе она «запоминает» синтаксические, грамматические и семантические структуры языка, а также получает общее понимание многих тем  и понятий.

Чему обучены языковые модели

• RNN работают, анализируя каждое входящее слово, отслеживая информацию из более ранних слов, что позволяет им создавать текст, который является связным и подходящим для контекста.
• Мы исследуем, что они могут делать, чего они не могут и где они используются.
• Затем они настраиваются для конкретных приложений или задач, что позволяет адаптировать и оптимизировать их для конкретных целей.
• Этот подход может эффективно решать запросы пользователей, извлекая соответствующую информацию из обширного корпуса.
• Сегодня LLM, такие как GPT-4, служат замечательным примером силы ИИ в понимании и создании человеческого языка. https://www.mazafakas.com/user/profile/6013019

Большие языковые модели стали важной движущей силой в обработке естественного языка и искусственном интеллекте.  http://autopage.lv/user/Google-Warrior/ Чтобы лучше понять их внутреннюю работу и оценить основы, которые обеспечивают их замечательные возможности, важно изучить ключевые концепции и компоненты LLM. Каждая новая итерация этих моделей обеспечивает повышение производительности и возможностей, в основном благодаря постоянному росту обучающих данных, вычислительных ресурсов и совершенствованию архитектур моделей. Сегодня LLM, такие как GPT-4, служат замечательным примером силы ИИ в понимании и создании человеческого языка. Анализ крупномасштабных текстовых данных — это то, как языковые модели приобретают новые навыки.

Генерация текста

Меня очень увлекла сама идея нейросетей, потому что казалось, что это правильная абстракция. Они могли решать крошечные задачи, которые тогдашние методы просто не брали. И только в 2008–2010 годах, когда мощности заметно выросли благодаря закону Мура, стало возможным использовать нейросети на практике. В отличие от специализированных моделей машинного обучения, которые решают узкий круг задач, LLM применяются для работы с текстом, предсказывая последующие слова в предложении. Их обучают на обширных текстовых массивах, что позволяет моделям обрабатывать широкий контекст, фразы и предложения. Преобразователи представляют собой усовершенствованный тип архитектуры нейронной сети, широко используемый в исследованиях LLM. Этот механизм позволяет модели взвешивать и рассматривать все части входных данных одновременно, а не в последовательном порядке. Результатом является улучшение обработки длинных зависимостей в тексте, что является общей проблемой в задачах обработки естественного языка. Развитие LLM привело к смене парадигмы обработки естественного языка, что значительно улучшило выполнение различных задач НЛП.

Определение LLM

Разработка и эволюция известных моделей больших языков значительно повлияла на область обработки естественного языка и искусственного интеллекта. Эти новаторские модели с их замечательными вехами проложили путь к новой эре приложений ИИ, преобразуя отрасли и изменяя наше взаимодействие с технологиями. Одним из недавних примеров является запуск двух приложений, которые повышают полезность подсказок LLM. Разработка больших языковых моделей уходит корнями в ранние исследования в области обработки естественного языка и машинного обучения. Один из очевидных примеров использования LLM — чат-боты, такие как https://ai.google/discover   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. Обработка текстовых данных становится возможной благодаря поочередной передаче информации через слои, где каждый уровень анализирует данные и приближает модель к правильному ответу.