Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) —распознавания сущностей в тексте. Получается, что модель должна после некого обучения (подбора подводки или оптимизации вообще всех параметров под каждую задачу) решать каждую из них на высоком уровне. Однако модель обычно учится на текстах из интернета, книгах и других доступных ресурcах. И формат задачи, который обычно требуется от модели, не соответсвует тому, что алгоритм привык видеть на обучении.
Архитектура и инновации
Примечательно, что разработчики LLaMA подчеркнули, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по производительности значительно более крупную GPT-3 в большинстве бенчмарков NLP. LLaMA, ориентированная на открытые методы, предоставляет компактные, но мощные модели, которые делают исследования ИИ высшего уровня доступными для широкого круга пользователей, включая тех, кто имеет ограниченные вычислительные возможности. Эта инициатива сделала исследования в области ИИ более масштабируемыми и доступными, предоставляя широкому кругу пользователей доступ к сложным технологиям ИИ. Это устанавливает новую планку в способности модели обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, демонстрируя непрерывное развитие Gemini в решении задач и возможностей современных приложений ИИ. 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. Кроме того, в GPT-4 улучшены меры безопасности и снижена предвзятость. Общая рекомендация — изменить либо температуру, либо top-p, но не то и другое одновременно. Контекстное окно — количество токенов, которые можно передать модели за раз (эквивалентно RAM в памяти компьютера). Как показано на рисунках 4 и 5, токеном может быть как одно слово, так и один символ, а количество токенов в фразе на русском языке используется гораздо большее, чем на английском. Промпт (запрос) — это вводимые пользователем данные, которые модель использует для ответа. Чем дальше вы продвигаетесь в направлении «музыкант», тем больше вероятность того, что слово относится к музыканту. Если из слова «Джек» вычесть направление «актёр» и добавить направление «музыкант», то созданное вами суперслово с гораздо большей вероятностью будет обозначать «Джека Джонсона», чем «Джека Николсона».
Развитие языковых моделей
Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели. При разработке БД АС по автоматизации кредитного процесса разработчик в таблице о клиентах использовал название поля «Pink_Elephant» https://deepmind.com/blog вместо логичного названия поля «VIP_status» бинарного типа для обозначения премиального статуса клиента. Такое описание является релевантным и полным, но противоречит предметной области самой таблицы или схемы.
История: от Тьюринга до GPT4
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. AUSLANDER.EXPERT Она способна открыть новые рынки и укрепить сотрудничество человека и ИИ, ознаменовав собой значительный скачок в технологическом прогрессе. Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Почти как человек, только модель не понимает смысла слов, как его понимаем мы. Если задать ей вопрос, она даст ответ, похожий на те многочисленные тексты, которые ей знакомы. Температура — параметр от 0 до 1, который влияет на креативность модели. При температуре близкой к 0 модель стремится дать более точный результат, при близкой к 1 выводит слова, которые менее часто встречались в обучающей выборке.
- RNN могут интерпретировать последовательные данные, такие как фразы или абзацы, из-за их структуры, похожей на память.
- Эти достижения заложили основу для сервиса разговорного ИИ Google, который первоначально назывался Bard и работал на базе LaMDA.
- Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать.
- Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста.
Компания ожидает регулярных обновлений серии Claude, а Claude 3 станет важнейшим шагом на пути к созданию искусственного интеллекта общего назначения, отражая сознательный подход к ответственному использованию потенциала ИИ. Основные цели Anthropic в работе с Claude включают демократизацию исследований в области ИИ и создание среды открытых исследований для совместного решения присущих ИИ проблем, таких как предвзятость и токсичность. Предоставляя открытый доступ к LLaMA и LLaMA 2, компания способствует развитию исследований в области ИИ и создает прецедент ответственного подхода к разработке и применению LLM. LLaMA 2, по-прежнему с открытым исходным кодом и бесплатная для исследований и коммерческого использования, развивает наследие LLaMA, предлагая модели с параметрами 7B, 13B и 70B, включая чат LLaMA 2 с поддержкой диалогов. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов.