Гайд по LLM большим языковым моделям в программировании
Запятую LLM не нашла, а вот все орфографические ошибки исправила. Обратите внимание, что мы тут текст, над которым надо производить манипуляции, заключили в специальные символы. Модель так лучше понимает, с чем конкретно ей нужно работать. Мы также обрисуем ключевые формулировки проблем, которые будут направлять наше исследование методов оптимизации. Обзор вывода Большой языковой модели (LLM), ее значимость, проблемы и формулировки ключевых проблем. При длительных диалогах с языковой моделью периодически возвращайтесь к исходной задаче. Это естественная практика — даже в профессиональных дискуссиях о моделях участники могут увлечься интересной деталью и потерять основную цель обсуждения. Few-shot prompting подразумевает предоставление ИИ нескольких примеров того, что вы ищете. Этот компромисс известен как дилемма качества и разнообразия. «В большинстве задач открытые модели незначительно уступают проприетарным по сухим метрикам. Так, например, в задаче ответов на вопросы или упрощения текстов пользователь далеко не сразу заметит разницу между LLaMA 2 70B и ChatGPT.
- «В целом практически все опенсорсные модели могут понимать русский язык.
- Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному дообучению.
- Однако чрезмерная самоуверенность LLM без фактов может ввести в заблуждение, поэтому лучший вариант — комбинировать оба подхода.
Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Большие языковые модели — это мощный инструмент искусственного интеллекта, который имитирует человеческую речь с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье разберемся, как LLM работают, для чего их используют и как начать работу с ними на облачном сервере. Осваивайте эти болталки в виде чат-ботов и больших языковых моделей. Современное человечество уже научилось прикручивать к ним картинки и видео, использовать их как интеллект для генерации решений. Рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам максимально использовать возможности этих технологий. Например, vLLM, о которой рассказывали в статье, или другие популярные. Для обучения и инференса LLM нужен мощный сервер с высокопроизводительными процессорами и видеокартами. Поэтому сегодня стоит выбирать LLM по принципу золотой середины — нейронка должна иметь наименьший размер, способный справиться с поставленной задачей. Связано это с тем, что именно на нём доступно наибольшее количество данных, используемых в обучении нейронок. https://futurism.com/artificial-intelligence Другие языки они осваивают за счёт дополнительных тренировок и внесения изменений в архитектуру. В 2023 году был запущен проект Massively Multilingual Speech (MMS). Его задача — сформировать наборы данных для 1100 не охваченных ранее языков. ИИ представляет собой технологии, которые позволяют машинам имитировать человеческие когнитивные процессы, такие как обучение, рассуждение и самоисправление.
Оптимизация запросов к нейросетям: стратегии и советы
Мы также рассмотрим другие тонкие настройки, оптимизирующие поведение моделей. Как и в случае с промпт-инжинирингом, правильная настройка параметров поможет вам добиться от модели 110% эффективности. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Без использования top-k семплирования модель будет рассматривать любой токен из своего словаря как потенциальное продолжение фразы. Значит, существует определенная, хоть и небольшая, вероятность того, что на выходе мы получим что-то вроде «Солнце встает на кухне». https://forum.issabel.org/u/seo-methods С применением же top-k семплирования модель отфильтровывает наименее подходящие токены и концентрируется только на выбранном количестве наиболее вероятных вариантов. Отсекая этот «хвост» некорректных токенов, мы уменьшаем разнообразие ответов, но значительно повышаем их качество. Помимо температуры существует много способов решения дилеммы качества и разнообразия.
Пошаговое объяснение задач и процессов
Она придумала нужные ему судебные прецеденты и даже правильно на них сослалась. Поскольку LLM до начала обучения — это чистый лист, надо по возможности этот лист не завалить «грязной» информацией. А если без разбора брать все доступные в интернете данные – можно получить как раз непроверенную, ненадежную и сомнительную информацию.
Бонус: Экспериментальное обучение
Оно выполняет роль «вопроса» или задания, на которое модель отвечает. Важно отметить, что качество прошений напрямую влияет на качество выходных данных. Архитектура всех современных языковых моделей примерно одинакова и называется трансформер. Также, вы можете воспользоваться пятью способами улучшения ответов, приведенными ниже. Настройте ваши запросы так, чтобы получать короткие и конкретные ответы, а не открытые. Специфичные запросы помогают модели сосредоточиться на предоставлении лаконичных ответов. Пользовательские запросы — это вводимые пользователями команды, вопросы или заявления, которые побуждают ИИ выполнять действия или предоставлять конкретную информацию. http://proect.org/user/Google-Wins/ Эти запросы играют ключевую роль в получении полезных и точных ответов от ИИ. Почти все приведенные здесь задачи LLM умеет выполнять из коробки.