МОДЕЛЬ ОПИСАНИЯ ЯЗЫКОВОЙ ЛИЧНОСТИ МЕДИАПЕРСОНЫ

Они говорят нам, что то, что происходит дальше, является результатом того, что было раньше. Моя работа заключается в том, чтобы дать вам возможность испытать себя. Если вы будете решать задачи правильно, я засуну руки в ваш мозг и буду возиться с вашими нейронными проводами, чтобы повысить вероятность того, что в будущем вы будете делать это снова. Если вы ошибётесь, я снова буду возиться, но на этот раз постараюсь сделать так, чтобы вы больше так не делали. Развитие диалоговых агентов, технологий перевода, производства контента, обобщения и анализа настроений стало возможным благодаря их способности понимать и воспроизводить человекоподобный язык. Смягчение этих предубеждений и достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами.

Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации

Модель трансформера использует механизмы самовнимания, которые позволяют ей оценивать важность различных слов во входных данных, что значительно улучшает ее способность понимать контекст и генерировать связные и релевантные текстовые результаты. Мы рассмотрели эволюцию языковых моделей в контексте генерации текста, которая охватывает как минимум последние три десятилетия. Несмотря на то, что мы не углублялись в детали, очевидно, как развивались языковые модели с 1990-х годов по настоящее время. При тестировании различных способов генерации текста был выбран ChatGPT 4o, который показал отличные результаты в процессе обучения модели. Аналогично текстам по обществознанию в текстах по биологии наиболее частотным суффиксом субстантивации является суффикс –ние, однако динамика его роста не стабильна. Так, в текстах по обществознанию уровня I он имеет 567,2 вхождений, в текстах уровня II– 668 вхождений, а в текстах уровня III его дистрибуция незначительно снижается до 642 (см. Рис 6). Чем больше слоёв и весов, тем больше параметров у модели, тем больше она может выучить и тем лучше она может работать с текстами. В заключение следует отметить, что эволюция LLM меняет ландшафт искусственного интеллекта, предлагая беспрецедентные возможности для инноваций в различных секторах. В 2022 году компания Hugging Face выпустила BLOOM, авторегрессионный LLM на основе трансформера с 176 миллиардами параметров, под открытыми лицензиями. Всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации.  https://www.webwiki.de/aitrends.com   Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали. В 2020 году была получена модель размером в 175 млрд параметров, она обучалась на 570 ГБ текстовых данных с контекстом в 2048 токенов. Модель могла решать целый спектр задач, включая перевод, суммаризацию и ответы на вопросы, с качеством, близким к человеческому уровню, а также отличалась высокой способностью генерировать креативный контент. Также важно знать, что маленькие изменения в заданиях могут сильно изменить результат работа https://mlatcl.github.io   ChatGPT. Медик — эмпат, изучающий влияние длительных космических миссий на психику и использующий языковые модели для анализа. Инженер — прагматичный профессионал, который больше доверяет процессам обучения модели, чем людям. "Создай научно-фантастический рассказ, учитывая особенности обучения модели, объемом до 500 слов. 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 https://goodai.com   BigScience - годичного исследовательского семинара под руководством Hugging Face.

Учим большие языковые модели описывать продукты данных

Эти модели определили ход исследований и разработок НЛП, установив новые ориентиры и раздвинув границы того, чего может достичь ИИ в понимании и создании человеческого языка. Он включает в себя обучение модели на большом наборе данных, обычно содержащем разнообразные и обширные текстовые данные, а затем ее точную настройку для конкретной задачи или области. Такой подход позволяет модели использовать знания, полученные во время предварительного обучения, для повышения производительности при выполнении целевой задачи. В качестве примера возьмём самую свежую архитектуру трансформеров на первую половину 2023 года — LLaMa, а также способы превращать её в чатовую модель, проводить Alignment на примере LLaMa-2. Вторая модель архитектурно не отличается от первой (кроме увеличенного контекста до 4096 токенов), поэтому содержание статей можно объединить в один рассказ. Предыдущий подход со смесью датасетов помогает решать многие задачи в среднем заметно лучше. Например, предложить эффективный код, решающий некую алгоритмическую задачу, найти минимум некоторой аналитической функции потерь, посчитать производную фукнции в точке и так далее.  https://adsintro.com/index.php?page=user&action=pub_profile&id=426292 Однако для применения таких решений остаётся проблема со стоимостью их обучения.

• Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова, более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN).
• Если двигаться по карте в любом направлении, то можно встретить разные формы этого слова.
• 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.
• Важнее всего найти баланс между конкретностью инструкций и детализацией задачи.

Качество работы модели зависит от подводки, и few-shot просто один из способов её построения. Эксперименты показывают, что грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством. Проблема в обучении больших моделей — нехватка оперативной памяти на GPU, поэтому не будем оптимизировать все параметры модели. В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с "конституционным" подходом к ИИ. Появление Gemini 1.5 Pro знаменует собой значительный скачок в возможностях искусственного интеллекта, сочетая превосходную эффективность с качеством, не уступающим предшественнику Gemini 1.0 Ultra. Центральное место в этом занимает архитектура Mixture-of-Experts (MoE, оценка группой моделей-экспертов), повышающая способность модели динамически и эффективно обрабатывать большие и сложные наборы данных в различных модальностях. В группе имен существительных каждого текста вручную были выделены девербативы и деадъективы. Быстрое развитие и широкое распространение LLM вызвали критический разговор об этических соображениях и проблемах, связанных с их разработкой и развертыванием. Поскольку эти модели все больше интегрируются в различные аспекты нашей жизни, крайне важно учитывать этические последствия и потенциальные риски для обеспечения ответственных, справедливых и устойчивых решений на основе ИИ. Эти ключевые этические проблемы и соображения, связанные с LLM, подчеркивают необходимость вдумчивого и активного подхода к этике ИИ. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при создании. Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова. Более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN) — вид нейросетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Третье поколение серии GPT расширило возможности обработки естественного языка до беспрецедентного уровня, позволив создавать тексты - от эссе и кодов до поэзии, - [иногда] превосходящие человеческий результат. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста.