Учим большие языковые модели описывать продукты данных Хабр

Рассмотрим создание LLM-приложения на примере использования больших языковых моделей при подготовке описания продуктов данных. Claude отличается наличием авторегрессионной модели с 52 миллиардами параметров, обученной на обширном корпусе текстов без контроля, подобно методологии обучения GPT-3, но с акцентом на этику и безопасность. Дорожная карта Google для Gemini направлена на переопределение потенциала искусственного интеллекта, сфокусированного на усовершенствовании планирования, запоминания https://ai.google/discover и обработки данных, чтобы расширить его контекстное понимание. https://forum.issabel.org/u/rank-authority Техноданные допускают пропуски, константные заполнения и другие особенности качества, обусловленные жизненным циклом технологических компонентов. В 2016 году глубокое обучение впервые вступило в область машинного перевода, когда Google представил метод на основе нейронных сетей, превосходящий многие традиционные методы по качеству перевода. Эти платформы обеспечивают демократичный доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта и способствуют созданию экосистемы сотрудничества, ускоряющей инновации. Изначально компания специализировалась на обработке естественного языка, но в 2020 году переориентировалась на LLM, создав библиотеку Transformers. Токены — дискретные символы, слова и другие фрагменты текста, которые используются для представления данных в структурированном формате. Большинство исследователей согласны с этой датой и считают конференцию началом эпохи искусственного интеллекта. Они также говорят нам, что это происходит не через простой список статичных правил. Вместо этого всё происходит в непрерывном пространстве возможностей, где каждая частичка того, что было раньше, вносит свой вклад в значение слова, а значит, и в то, что будет потом. Языковые модели могут повлиять на будущее, в котором понимание и воспроизведение естественного языка будут играть решающую роль во взаимодействии и общении человека с компьютером при ответственном и этичном использовании.

Построение языковой модели

Компания также ведет рейтинг Open LLM, который представляет собой платформу для отслеживания, ранжирования и оценки открытых LLM и чат-ботов, включая такие популярные модели, как Falcon LLM и Mistral LLM, а также новые проекты. Кроме того, недавно компания Hugging Face представила конкурента ChatGPT под названием HuggingChat, расширив свой набор инновационных инструментов искусственного интеллекта. Предлагая Claude, Anthropic обеспечивает более безопасное и приватное использование моделей, уменьшая зависимость от внешних API и обеспечивая конфиденциальность данных. Этот метод начинается с набора этических принципов, формирующих “конституцию”, которая направляет развитие модели и выравнивание ее результатов, демонстрируя приверженность Anthropic к этически корректным и автономным системам ИИ. Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность. Анализ крупномасштабных текстовых данных — это то, как языковые модели приобретают новые навыки. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами. Анализ настроений, или анализ мнений, включает в себя определение настроений или эмоций, выраженных в фрагменте текста, таком как обзор продукта, сообщение в социальной сети или новостная статья. LLM могут эффективно извлекать информацию о настроениях из текстовых данных, позволяя компаниям оценивать удовлетворенность клиентов, отслеживать репутацию бренда и находить идеи для разработки продуктов и маркетинговых стратегий. LLM извлекают выгоду из трансферного обучения, поскольку они могут воспользоваться огромными объемами данных и общим пониманием языка, которое они приобретают во время предварительного обучения. Эта библиотека, использующая различные архитектуры LLM, стала одним из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом в этой области. Это изменение названия отражало стратегический шаг, направленный на то, чтобы дистанцировать чатбота от обрушившейся на него ранее критики и привести его в соответствие с достижениями, заложенными в модель Gemini. Преобразование Bard в Gemini не было просто косметическим, это был переход к более эффективной, высокопроизводительной модели ИИ, кульминацией которого станет выпуск самой мощной версии Gemini в декабре 2023 года. 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. К ключевым особенностям GPT-4 относится возможность расширенного видения, известная как GPT-4V, которая позволяет модели интерпретировать и анализировать изображения, предоставляемые пользователями. GPT-3 построен на архитектуре трансформера (transformer) – модели глубокого обучения, представленной в статье “Attention is All You Need” (“Внимание – это все, что вам нужно” – перевод на Хабре, ч.1 и ч.2 ) Васвани и др. Существует много дискуссий о том, кто является создателем искусственного интеллекта. В этом исследовании отдаётся предпочтение основоположнику современных компьютеров — Алану Тьюрингу. Будем считать отправной точкой 1950 год, когда он опубликовал статью, в которой ввёл понятие «Тест Тьюринга» для оценки способности машины имитировать человеческое поведение.

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. Хотя LLM-модели и способны генерировать связные и правдоподобные тексты, но они не обладают пониманием смысла и логики языка, а также знанием о мире и его законах. Они основываются на статистических закономерностях в данных, а не на концептуальных связях между сущностями и событиями. Это может привести к тому, что в результатах работы модели будут погрешности или противоречия. Для решения этих задач рекомендуется использовать подход, известный как промпт-инжиниринг (prompt engineering). Для построения LLM‑приложений часто придерживаются подхода с обучением в контексте с помощью промпт-инжиниринга. Для создания эффективных промптов следует писать в промптах команды «напиши», «объясни», «приведи пример», «сократи», «переведи». На данный момент нет лучших ключевых слов для получения лучшего результата. Важнее всего найти баланс между конкретностью инструкций и детализацией задачи. История развития языковых моделей началась в конце прошлого века с известной всем нам T9. Изначально она помогала только дописывать введённые слова, а затем эта технология развивалась до того, что учитывала предыдущее слово и предлагала варианты на выбор.

Создание LLM-приложения

Такая постановка проблемы требует сплошного обследования свода текстов личности с целью выявить наиболее характерные для нее приемы текстообразования, ее языковые предпочтения и «речевые доминанты» [13]. Действуя словом, говорящий сознательно или бессознательно отдает предпочтение определенным стратегиям и формам поведения. http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/ Именно эти формы и/или стратегии, или речевые доминанты, и предлагается разгадать исследователю. Языковую способность называют высшей психической функцией человека, «базой для усвоения языка» [15, с. Шахнаровича, именно это психофизиологическое динамическое образование является «собственно человеческим приобретением в ходе эволюции и служит фундаментальным отличием человека от высших животных» [21, с. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Не следует игнорировать, решение этических соображений и проблем, связанных с большими языковыми моделями, является важным аспектом ответственный ИИ разработка. Эти совместные усилия могут гарантировать, что LLM продолжают революционизировать отрасли и улучшать жизнь, поддерживая при этом самые высокие стандарты этической ответственности. Архитектура Transformer стала основой для многих современных LLM, включая серию GPT, BERT и T5. Его влияние на область НЛП было огромным, прокладывая путь для все более мощных и универсальных языковых моделей. 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. В этом параграфе мы расскажем, что такое языковые модели, как они устроены, как развивались, а также как изменились за последнее время. Техноданные могут быть промышленными и тестовыми и относиться к различным категориям конфиденциальности и целостности информации. По мере развития отрасли ориентироваться во множестве доступных моделей, чтобы найти подходящую для конкретных нужд, становится все более важным. Hugging Face снижает барьеры для инноваций в области LLM, подобно тому, как GitHub произвел революцию в разработке программного обеспечения. Она способна открыть новые рынки и укрепить сотрудничество человека и ИИ, ознаменовав собой значительный скачок в технологическом прогрессе.