Языковые модели генераторы мультивселенных Хабр
Потому что настройка и обучение специализированных моделей требуют понимания данных, которые она анализирует. Кроме того, в мультивселенных как физического, так и естественного языка неоднозначности могут иметь динамические последствия, даже если они не измеряются - фактически, эффекты, которые зависят от того, что они не измеряются, но существуют. В повествовательных мультивселенных это проявляется, когда повествование ссылается на собственную двусмысленность и, как следствие, развивается по-другому. GeDi — это метод генерации логит-смещений для генерации смещений в пользу или против оценки атрибута, подобной тем, которые назначаются с помощью CTRL. Если вы думаете об атрибутивных переменных как об измерениях фазового пространства, метод постоянно подталкивает систему в определённом направлении в фазовом пространстве по мере её эволюции. Далее Дойч утверждает, что однажды станет возможным создать такой универсальный генератор виртуальной реальности, репертуар которого будет включать в себя любую возможную физическую среду. Формирование такого промта, особенно на few-shot, заставляет модель рассуждать, как можно правильно решить задачу. Авторы этой статьи сравнили на двух математических бенчмарках способность модели решать сложные задачи. Тогда, можно «заморозить» все параметры в модели, кроме этих токенов, и сэкономить на обучении. Их обучают на обширных текстовых массивах, что позволяет моделям обрабатывать широкий контекст, фразы и предложения. Создание прозрачных моделей ИИ представляет собой одну из ключевых целей современности. Исследования, проводимые в контролируемых и идеализированных условиях, позволяют не только выявить закономерности работы языковых моделей, но и оптимизировать их гиперпараметры, что способствует повышению степени понимания их функционирования. Этот метод (синий график) по сравнению со стандартными few-shot-примерами (красный график) помог повысить качество и уменьшить разброс результата. Таким образом, оптимизировав всего 4 параметра, авторы существенно улучшили итоговый результат. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, демонстрируют значительный потенциал при автоматизированной обработке языка. Построенный на основе научных библиотек Python (NumPy, SciPy и Matplotlib), Scikit-learn выделяется своей интеграцией с научным стеком Python и эффективностью работы с массивами NumPy и разреженными матрицами SciPy. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. В итоге этот подход демонстрирует баланс между точностью и вычислительной эффективностью, делая его оптимальным вариантом для генерации реалистичных синтетических данных в больших масштабах. Однако, при увеличении числа колонок и категорий размер пространства поиска растёт, и количество запросов может приближаться к тому, что мы видели https://fast.ai во втором методе. Тем не менее, даже в этом случае данный метод остаётся более эффективным, чем генерация каждой строки отдельно, поскольку основные вычислительные затраты приходятся на разовый запрос вероятностей, а не на каждую запись. Таким образом, независимо от количества записей (тысячи, миллионы, миллиарды), метод требует всего 5-6 запросов к LLM, а вся дальнейшая генерация выполняется простую выборку на основе распределений вероятностей. Кроме того, такой метод может адаптироваться к новым категориям и значениям, сохраняя логику данных (конечно, в пределах знаний модели). А при необходимости его можно даже доработать с помощью дообучения, чтобы настроить генерацию под конкретный датасет.
- В следующих статьях мы обсудим промпт-инжиниринг, выбор правильной языковой модели для вашего сценария и многое другое!
- Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор.
- Всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. https://bugge-interculturalseo.federatedjournals.com/urok-3-osnovy-raboty-s-midjourney-komandy-podskazki-i-sozdanie-effektivnykh-zaprosov-bothub-1741783393
- Все они в разной степени помогают модели усваивать более длинные и сложные последовательности токенов.
Первая и главная задача разработчиков — собрать качественный датасет для обучения модели. Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные. Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом.
Современные подходы
Так же, как и температура, штрафы за частоту и присутствие уводят нас от «лучшего» ответа к более креативному. Однако это достигается не путём добавления элемента случайности, а через целевые «штрафы», которые с особой точностью рассчитываются для добавления разнообразия в ответ. Но для промптов, подразумевающих только один верный ответ, который вы хотите получить с первой попытки, наивысшая вероятность успеха достигается тогда, когда все эти параметры установлены на ноль. После присвоения токенам оценки правдоподобия, модель инициирует схему семплирования токенов для выбора следующего элемента последовательности. В этом методе может быть задействован элемент случайности, чтобы языковая модель не давала один и тот же ответ на одинаковые вопросы каждый раз.
Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст
Сейчас для большинства существующих нейросетей, которые еще ничему не научились, требуется собирать датасет под каждую новую задачу и обучать их. А «Балабобе» достаточно показать несколько примеров и она выдаст нужный результат. Например, если мы хотим сгенерировать текст а-ля «Википедия», то достаточно загрузить в обучение несколько статей. В настоящее время интерес представляют новые техники управления поведением больших языковых моделей с целью получения желаемого пользователем результата без обновления самих моделей – так называемый «промт инжиниринг». Представленный в Таблице 1 список на данный момент не является исчерпывающим, поскольку число сторонних плагинов уверенно растет, ведь каждый разработчик заинтересован в выполнения задач, специфичных для своей конкретной работы. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. https://martinussen-worldwidevisibility.hubstack.net/urok-3-osnovy-raboty-s-midjourney-komandy-podskazki-i-sozdanie-effektivnykh-zaprosov-bothub Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. Мы разобрали пять работающих способов получать от языковых моделей более точные и осмысленные ответы. От того, как вы выстраиваете диалог с ИИ и насколько подробно описываете контекст, зависит качество результата. Как в любом профессиональном диалоге с языковой моделью, не удивляйтесь, если потребуются уточнения или придется возвращать беседу в нужное русло. Иногда необходимо дополнить контекст или переформулировать сложные вопросы с учетом специальных токенов.