Большая языковая модель LLM Документация
Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в https://ai.googleblog.com рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов. Он лишь дополняет их, предлагая новые способы решения проблем, а также методы улучшения производительности. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Перед загрузкой в энкодер входные данные проходят через слои токенизации и эмбеддинга.
- Обучение одной модели на огромном массиве данных может быть адаптировано к огромному количеству приложений, демонстрируя ошеломляющий скачок в способности ИИ понимать мир и взаимодействовать с ним подобно человеку.
- Баланс между инновационным потенциалом вашего проекта, операционными требованиями и стратегическими целями является ключевым фактором при выборе между LLM с открытым и закрытым исходным кодом.
- Следующее поколение моделей будет еще глубже интегрировать различные типы информации.
- Мы наблюдаем не просто улучшение существующих возможностей, но появление принципиально новых подходов к обработке информации.
- Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом.
- GPT-2, выпущенную годом позже, компания отказалась делать общедоступной из-за опасений по поводу ее злонамеренного использования. https://sady-spb.ru/user/AEO-Expertise/
Эта открытость способствовала появлению обширной экосистемы инструментов и приложений на базе Llama. Gemini поддерживает более 170 языков и демонстрирует глубокое понимание контекста в многоязычных документах. Модель способна не только точно переводить тексты с сохранением нюансов, но и учитывать диалекты и региональные особенности языка. Первая версия Claude 3.5 Sonnet отличалась улучшенной обработкой естественного языка и более глубоким пониманием контекста.
Рекомендации по использованию LLM в ITSM
Исследователи применили метод Logit lens для анализа скрытых состояний в слоях моделей семейства Llama-2, чтобы понять, как происходит обработка инференса на разных языках. https://itkvariat.com/user/SEO-Influence/ В будущем ожидается, что языковые модели будут играть все большую роль в нашей повседневной жизни. Они смогут помогать нам с рутинными задачами, улучшать качество работы, создавать новые возможности для бизнеса.
Gemini (Google)
Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Особое внимание в новой версии уделено снижению предвзятости и улучшению безопасности. Meta внедрила систему динамического обновления знаний, которая помогает модели поддерживать актуальность информации и минимизировать ошибки в фактических данных.
Архитектура больших языковых моделей
Некоторые нейросети могут создавать изображения, музыку и видео — но об этом чуть позже. Отдельное внимание специалисты уделили словам https://deepai.org и выражениям по теме детства, которая не относится к какому-либо из вышеперечисленных типов, однако несет значительный культурный пласт. В список попали персонажи русских народных сказок, литературные отсылки, детские пословицы и выражения.