Попрошу не выражаться: как языковые модели ИИ адаптируются под культурный контекст Наука рф

В этом примере несмещённая модель должна давать с вероятностью 50% ответ «positive» или «negative». При этом приёме не тратятся ресурсы на обучение модели, она лишь смотрит на контекст и генерирует продолжение. Оказывается, этого достаточно, чтобы сравняться с downstream-обучением. Продемонстрируем преимущество такого подхода на двух бенчмарках. http://sitamge.ru/index.php?subaction=userinfo&user=yokepolo03

• Часто — предобученные, с уже имеющимися базовыми настройками.
• Успех в дообучении больших языковых моделей зависит от качества данных.
• Благодаря эмпирическим знаниям модели могут отвечать на вопросы и выполнять задачи, требующие конкретной информации.
• Естественный язык очень хорошо подходит для этой задачи, потому что мы и сами ходим и «промптим» окружающих, мы всё время максимизируем вероятность желаемого.

С точки зрения работы в профессии, в NLP ситуация лучше, чем во многих других областях, потому что к нам приходит много лингвистов, где традиционно девочек как раз больше. Все популярные лицензии на интеллектуальную собственность составлялись без учёта того, что кто-то будет их использовать для неполной репликации и создания нового. Пока ничего не переписали, существует большой перекос, когда крупным платформам всё  можно, а создателям контента ничего нельзя. Например, vLLM, о которой рассказывали в статье, или другие популярные.

Гайд по работе языковых моделей для начинающих

Модели, обученные решать такую задачу, способны генерировать тексты. Для решения реальных задач часто используют предобученные модели. Они уже прошли обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например, с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при создании.

Классическое обучение с учителем

Языковые модели могут повлиять на будущее, в котором понимание и воспроизведение естественного языка будут играть решающую роль во взаимодействии и общении человека с компьютером при ответственном и этичном использовании. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. RNN работают, анализируя каждое входящее слово, отслеживая информацию из более ранних слов, что позволяет им создавать текст, который является связным и подходящим для контекста. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области https://venturebeat.com/ai   искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами.  подробнее Существует несколько типов языковых моделей, каждая из которых разработана для решения определённых задач в NLP. Сегодня, как и прежде, публичный дискурс является критически важным элементом жизни общества и «направляющей» любых социальных процессов. Примерами таких LLM, развиваемых сегодня группами разработчиков в разных странах, могут служить GPT, Gemini, PaLM, Llama, Falcon, Grok, YandexGPT, GigaChat и др.  https://medknigki-v-ulan-ude.ru/user/sortnumber04/ Чтобы представить входной токен, трансформеры складывают эмбеддинги токенов и позиций. Последнее скрытое состояние последнего слоя трансформера обычно используется для получения вероятностей следующего слова через LM-голову на выходе.

Методы генерации и выборки: создание связного текста

Так как в учебнике рассматривался лишь базовая архитектура трансформеров, то опишем, что в ней необходимо изменить, чтобы получить LLaMa-модель. 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. Также все few-shot-примеры стандартизуются в специальный формат вопрос — ответ, как на картинке выше. Токенизатор SentencePiece в определённом смысле совершеннее, чем BPE, — он наследует логику Unigram- и BPE-токенизаторов, иначе работает с пробелами (добавляет _ перед соответствующим токеном) и не построен на логике разбиения слов по разделителям. Например, он используется в умных клавиатурах, чтобы подсказать следующее слово.