Гайд по работе языковых моделей для начинающих Хабр
Включение Sora в технологический стек OpenAI является свидетельством стремления организации к AGI путем расширения возможностей ИИ по обработке и генерированию мультимодальных данных. Поскольку возможности GPT-5 продолжают раскрываться, его разработка знаменует собой значительный скачок на пути к реализации AGI, обещая новую эру ИИ, превосходящего человеческий интеллект в различных областях. Альтман делает акцент на мультимодальности, объединяющей речь, изображения и, в конечном счете, видео, чтобы удовлетворить растущий спрос на универсальное взаимодействие ИИ. https://mapadelasprepagos.com/user/profile
- Оказывается, этого достаточно, чтобы сравняться с downstream-обучением.
- Быстрое развитие и широкое распространение LLM вызвали критический разговор об этических соображениях и проблемах, связанных с их разработкой и развертыванием.
- Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете).
- Здесь на английском языке сформулировано задание и предлагается слово «cheese» перевести на французский.
- Каждое слово, которое мы вводим в языковую модель, на самом деле является указателем, указывающим на определённое место в этом огромном ландшафте языковых возможностей.
Краткая история развития LLM
Техноданные часто представляют собой полуструктурированные или неструктурированные текстовые данные, разбросанные в различных журналах. Допустим, мы хотим с её помощью создать описание атрибутов базы данных DWH. Слои соединены друг с другом с помощью матриц весов, которые определяют, какая информация передаётся от одного слоя к другому.
Важность и применение LLM
В биологических текстах уровня III дистрибуция глагола демонстрирует минимальное значение и составляет 123,5 вхождений на 1000 словоупотреблений, а текстах по обществознанию – 116 вхождений. Кожиной (1972), дистрибуция глагола составляет только 90 вхождений на 1000 словоупотреблений. https://www.question2answer.org/qa/user/search-pioneer Данные различия косвенно указывают на более высокий уровень номинативности и, как следствие, степени сложности научных текстов. Учебным текстам, напротив, за счет большего присутствия в их составе глаголов, свойственна нарративность, рассчитываемая как отношение глаголов к существительным (Vahrusheva et al. 2023). Разработка и эволюция известных моделей больших языков значительно повлияла на область обработки естественного языка и искусственного интеллекта. Если мы хотим использовать большие языковые модели (БЯМ) в своей работе и при этом называть результаты творческими, нам придётся понять, как они работают — по крайней мере, на высоком уровне. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. Благодаря этому дополнительному обучению языковая модель может специализироваться на создании контекстно-релевантного контента для определенных случаев использования, таких как помощь клиентам, новостные статьи или медицинские отчеты. Одной из детерминант успеха чтения и понимания текста является его сложность или читабельность. И в настоящее время продолжают находиться в фокусе современных исследователей (Микк 1970, Мацковский 1976, Оборнева 2006, Шпаковский 2007, Solnyshkina and Kiselnikov 2015). Hugging Face находится на пути к укреплению своего статуса ведущего центра для больших языковых моделей (LLM), опережая традиционные сообщества ИИ по темпам роста и вовлеченности. Платформа Hugging Face, известная как “Хаб”, представляет собой огромное хранилище моделей, токенизаторов, наборов данных и демонстрационных приложений (пространств), доступных в виде ресурсов с открытым исходным кодом. Hugging Face, часто называемый GitHub-ом для больших языковых моделей (LLM), способствует созданию открытой экосистемы для LLM.
Проблема качества ответов моделей
Слово «фрукт» — наименее разумное продолжение нашей фразы, в то время как слово «наука» — наиболее разумное. И действительно, это часть определения машинного обучения, которое мы давали в начале этого учебника. Эмерджентное планирование можно охарактеризовать как способность ИИ-систем самостоятельно разрабатывать стратегии для достижения поставленных целей, выходя за рамки простого распознавания шаблонов. Эта модель не https://semiwiki.com/category/artificial-intelligence/ была запрограммирована на конкретные стратегии игры в го, а самостоятельно, играя миллионы партий против себя, разработала новые, ранее не рассматривавшиеся человеком тактики.