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

В противоположность открытым, закрытые LLM - это запатентованные модели, разработанные, поддерживаемые и контролируемые конкретными организациями - часто крупными технологическими компаниями. Такие модели обычно предлагаются в виде готовых к развертыванию решений, обеспечивающих надежность, масштабируемость и поддержку, но за определенную плату. Эксклюзивность и коммерческая поддержка моделей с закрытым исходным кодом делают их привлекательными для предприятий, нуждающихся в надежных и безопасных решениях ИИ, которые можно легко интегрировать в масштабные операции. Языковые модели, настроенные на выполнение инструкций, рассматриваются как универсальные решатели задач. Следовательно, Перплексия может не быть лучшей мерой качества, так как она оценивает качество таких моделей косвенно. Явный способ оценки языковых моделей, настроенных на выполнение инструкций, основан на специализированных наборах тестов, таких как Massive Multitask Language Understanding (MMLU), HumanEval для кода, Mathematical Problem Solving (MATH) и другие. Где p — распределение вероятностей слов, N — общее количество слов в последовательности, wi — представляет i-ое слово. Поскольку Перплексия использует концепцию энтропии, интуиция, стоящая за ней, заключается в том, насколько неопределенной является конкретная модель в отношении предсказанной последовательности.  https://tupalo.com/@u8207391 Чем ниже перплексия, тем меньше неопределенность модели, и, следовательно, тем лучше она предсказывает выборку. Стоит отметить, что модели на основе RNN используются и для обучения векторных представлений языка.

Задачи языковых моделей

Для обучения языковых моделей используют огромные текстовые базы данных. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при ее создании. Невозможно говорить о какой-то единой структуре — в разные годы применяли разные подходы.

• Такие методы, как обучение с использованием нескольких и нулевых шагов, направлены на устранение зависимости от больших объемов обучающих данных, делая языковые модели более адаптивными и универсальными в различных контекстах.
• Слово «фрукт» — наименее разумное продолжение нашей фразы, в то время как слово «наука» — наиболее разумное.
• Обучение больших языковых моделей — это сложный процесс, требующий пристального внимания к деталям и глубокого понимания лежащих в его основе методов.
• Модель преобразователя может собирать детализированную контекстуальную информацию, обращая внимание на различные входные компоненты на протяжении многих проходов, что повышает ее способность к пониманию и прогнозированию.

Архитектура модели трансформера: использование внимания к себе

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 ходе расширения Gemini будет интегрирована в ключевые сервисы Google, включая Chrome для улучшения качества работы в браузере и платформу Google Ads, предлагающую новые стратегии привлечения рекламодателей. Кроме того, разработка Sora, основанная на соображениях безопасности и этики путем состязательного тестирования и сотрудничества с экспертами в данной области, соответствует подходу OpenAI к ответственной разработке ИИ. Это гарантирует, что по мере продвижения OpenAI к AGI, компания будет сохранять приверженность снижению рисков, связанных с дезинформацией, предвзятостью и другими этическими проблемами. Gemini от Google представляет собой монументальный шаг в эволюции технологий искусственного интеллекта. В рамках более широкой миссии Google по внедрению передовых технологий в области искусственного интеллекта Gemini является самой сложной и универсальной моделью большого языка (LLM) на сегодняшний https://humane-ai.eu   день (на начало 2024 года - прим. переводчика). По мере усложнения, LLM могут захватывать и отражать более богатый контент.

Языковые модели на основе n-грамм

Другие стратегии, такие как https://ai-global.org   поиск по лучу, сосредоточены на поиске наиболее вероятных последовательностей слов для оптимизации согласованности и контекстуальности. Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила. В результате они могут создавать текст, соответствующий стилю и содержанию обучающих данных. Модель учится предугадывать следующее слово или серию слов, подвергая ее воздействию фраз или коротких отрывков текста во время обучения. Эти модели определили ход исследований и разработок НЛП, установив новые ориентиры и раздвинув границы того, чего может достичь ИИ в понимании и создании человеческого языка. Он включает в себя обучение модели на большом наборе данных, обычно содержащем разнообразные и обширные текстовые данные, а затем ее точную настройку для конкретной задачи или области.  https://www.metooo.es/u/67baf8d02ce0a84dc7a82c8e Такой подход позволяет модели использовать знания, полученные во время предварительного обучения, для повышения производительности при выполнении целевой задачи.