Языковые модели на основе трансформера имеют значительное преимущество над языковыми моделями на основе RNN с точки зрения вычислительной эффективности благодаря своей способности параллелизировать вычисления. В RNN последовательности обрабатываются шаг за шагом, что делает RNN медленнее, особенно для длинных последовательностей. В отличие от этого, модели на основе трансформера используют механизм самовнимания, который позволяет обрабатывать все позиции в последовательности одновременно. На рисунке ниже — высокоуровневое представление модели трансформера с «LM‑головой» на выходе. В этой статье я хотел бы поделиться своими заметками о том, как языковые модели (LMs) развивались в последние десятилетия. Языковые модели обращают внимание на любое слово в подсказке, которое может иметь отношение к последнему слову, и затем используют его для обновления своего понимания того, что это за последнее слово. Существует множество отличных руководств о внутренних механизмах языковых моделей, но все они довольно техничны. (Заметным исключением является статья Нира Зичермана в журнале Every о том, что БЯМ — это еда.) Это обидно, потому что есть всего несколько простых идей, которые нужно понять, чтобы получить базовое представление о том, что происходит под капотом. По ходу развития языковых моделей подходы менялись, мы расскажем о каждом из них в хронологическом порядке. Допустим в БД АС «Service Manager» в таблице, хранящей информацию об инцидентах, есть поле «IncidentID». Это описание поля нерелевантное, полное и противоречивое, так как в названии явно содержит слово инцидент, а отсылка к тематике интернет-магазина отсутствует. Этот текст может послужить туториалом для новичков и помочь понять ключевые концепции языковых моделей на протяжении их истории. Стоит отметить, что я не углубляюсь в детали реализации и математические аспекты, однако уровень описания достаточен для правильного понимания эволюции LMs. Таким образом, предпочитаемые личностью средства и приемы оказываются формой эксплицирования знаний этой личности о мире и культуре, об обществе и своем месте в нем. https://auslander.expert/ Отбор языковых средств говорящим свидетельствует о личностной определенности, прежде всего ценностной, по отношению к действительности, о степени владения знаниями о мире и культуре. По нашему мнению, первой задачей исследователя должно стать обнаружение в дискурсе языковой личности особенных, присущих только ей речевых форм и способов речевого поведения.
Языковые модели в действии: включение расширенных приложений
В частности, наиболее известными моделями являются ELMo (2018) и ULMFiT (2018). На практике «канонические» RNN редко используются для задач языкового моделирования. Вместо этого применяются улучшенные архитектуры RNN, такие как многоуровневые и двунаправленные сети, долгосрочная краткосрочная память (LSTM) и их вариации. На фоне общего невысокого уровня речевой культуры, часто явно не выше среднелитературного, жаргонизация публичной речи достигает запредельной частоты и уродливых форм. Правда ради справедливости следует отметить, что в последнее десятилетие заметно постепенное вытеснение литературно-жаргонизируюшего типа из СМИ (особенно по текстам респектабельных газет и новостных передач ТВ). В ходе работы автоматизированных систем (АС) возникают данные, порождаемые технологическими ресурсами инфраструктуры и размещёнными на них технологическими компонентами (технологические данные, техноданные). Эти данные включают в себя различные типы информации, которые используются для управления объектами и играют в этом ключевую роль. Техноданные требуют лаконичного описания, особенно когда речь идёт о базе данных из хранилища (Data Warehouse, DWH). Обученный на 366 миллиардах токенов, BLOOM является результатом совместных исследований в области ИИ, главным продуктом инициативы BigScience - годичного исследовательского семинара под руководством Hugging Face. Они позволяют системам анализа настроений различать эмоции и взгляды, выраженные в тексте, позволяя организациям получать важные сведения из отзывов клиентов. Тонкая настройка влечет за собой обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для намеченной цели. Процедура, известная как тонкая настройка, используется для настройки языковых моделей для конкретных действий или областей. И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. Среди этих достижений доминирующей силой стали модели больших языков (LLM), которые изменили способ нашего взаимодействия с машинами и произвели революцию в различных отраслях. Эти мощные модели позволили использовать множество приложений, от генерации текста до машинный перевод к анализу настроений и системам ответов на вопросы. Мы начнем с определения этой технологии, подробного введения в LLM с подробным описанием их значения, компонентов и истории развития.
- В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности.
- Дорожная карта Google для Gemini направлена на переопределение потенциала искусственного интеллекта, сфокусированного на усовершенствовании планирования, запоминания и обработки данных, чтобы расширить его контекстное понимание.
- Приложения в этой области включают создание контента в социальных сетях и перефразирование предложений для большей ясности или во избежание плагиата.
- Сама ситуация и та роль, которую мы в ней играем, задают определенные границы.
Для обучения GPT-2 авторы использовали 16 GPU (иначе говоря — графических процессоров, видеокарт), а для GPT-3 уже 3200. Для дообучения модели под определенную задачу, конечно, понадобится меньше ресурсов, но всё равно достаточно много. Языковые модели, да и вообще все модели, которые оперируют текстом, используют понятие токена. В примере выше токен — это отдельное слово (этот подход называется мешком слов), однако текст можно разбивать на токены и иначе. Таким образом, нам осталось лишь научить алгоритм моделировать эти вероятности и максимизировать их для разумных предложений. 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. https://eccv2024.ecva.net 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.
Suno AI в GPTunneL
Замечательные возможности LLM привели к появлению множества приложений в различных отраслях и областях. Следующий список далеко не исчерпывающий, но он затрагивает некоторые из наиболее популярных и полезных вариантов использования LLM. Механизм самоконтроля в архитектуре Transformer позволяет LLM обрабатывать входные последовательности параллельно, а не последовательно, что приводит к более быстрому и эффективному обучению. Кроме того, архитектура позволяет модели фиксировать долгосрочные зависимости и отношения в тексте, что жизненно важно для понимания контекста и создания связного языка. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете). Не следует игнорировать, решение этических соображений и проблем, связанных с большими языковыми моделями, является важным аспектом ответственный ИИ разработка. Эти совместные усилия могут гарантировать, что LLM продолжают революционизировать отрасли и улучшать жизнь, поддерживая при этом самые высокие стандарты этической ответственности. Архитектура Transformer стала основой для многих современных LLM, включая серию GPT, BERT и T5. Его влияние на область НЛП было огромным, прокладывая путь для все более мощных и универсальных языковых моделей. Общая оценка – это сводный показатель, отражающий уровень качества ответа по всем перечисленным критериям. Для Factual Correctness более надёжны ML-системы (и внешние базы данных), потому что LLM склонны выдумывать факты.