Что такое большие языковые модели LLM основные варианты использования, наборы данных, будущее

Акцент на ключевых терминах — модель выделяет значимые слова в цепочке. Трансформер, работающий с текстом даёт возможность анализировать текст вне зависимости от его объема. Гибкость и высокая точность — трансформеры подходят для многоязычного контента и сложных структур. Гибридный подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM. Для быстрого инференса важно иметь SSD с высоким уровнем производительности и достаточно свободного места, так как некоторые модели могут занимать сотни гигабайт данных. При использовании GPU оперативная память помогает переносить данные модели из хранилища в видеопамять, поэтому ее объем должен быть как минимум равен объему видеопамяти, а лучше превышать ее в полтора-два раза. https://www.immo-web.ro/user/profile/369695 Чтобы языковая модель могла обрабатывать текст и выдавать адекватные ответы, её обучение проходит несколько этапов. Каждый этап играет важную роль в развитии способностей модели распознавать и генерировать тексты в контексте. Глубокое обучение, как подкатегория машинного обучения, работает с более сложными и плохо структурированными типами данных, такими как текстовая и визуальная информация. RNN могут интерпретировать последовательные данные, такие как фразы или абзацы, из-за их структуры, похожей на память. Приготовьтесь отправиться в приключение, которое раскроет тайны языковых моделей и их способность изменить наш цифровой мир. Модели помогают интерпретировать, обобщать и классифицировать большие объемы текстовой информации.

Популярные варианты использования больших языковых моделей

С ростом их вычислительных мощностей LLM обещают ещё больше упростить нашу жизнь, став важным элементом в повседневных задачах. На следующем этапе, называемом инструкционной настройкой, модель учится отвечать на запросы, имитируя поведение помощника. Для этого она обучается на специально отобранных парах «инструкция-ответ», которые помогают ей развивать способность следовать указаниям пользователя, а не просто продолжать текст. Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных. Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Хотя языковые модели не всегда могут точно уловить и воспроизвести сложный подтекст, они обучаются базовым аспектам прагматики, таким как сарказм, юмор или тон речи. Эти знания включают факты, информацию о реальных событиях, исторические данные и многое другое.● Общие факты и информация. Модели обучаются распознавать и запоминать общеизвестные факты, такие как «Солнце — это звезда» или «Лондон — столица Великобритании». Эти знания позволяют моделям генерировать информативный текст.● Исторические и культурные знания.

Бесконечная петля обратной связи

• Эти мощные модели позволили использовать множество приложений, от генерации текста до машинный перевод к анализу настроений и системам ответов на вопросы.
• Такие модели могут работать как в облаке, так и на локальных устройствах в зависимости от требований задачи. https://rust-client.ru/index.php?subaction=userinfo&user=Google-Tactics
• Прорыв в создании БЯМ произошел с появлением архитектуры трансформеров, представленной в работе «Attention is All You Need» в 2017 году.
• Успех в дообучении больших языковых моделей зависит от качества данных.
• Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки.

Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Не следует игнорировать, решение этических соображений и проблем, связанных с большими языковыми моделями, является важным аспектом ответственный ИИ разработка.

Анализ настроений

Примерами таких моделей служат ChatGPT и другие, которые создают текст, основываясь на предоставленном контексте. Языковые модели также широко применяются в переводе текстов, особенно когда требуется автоматический перевод с одного языка на другой. Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран. LLM могут обрабатывать сложные структуры предложений и специфические терминологии, делая переводы более точными и контекстуальными. Технологии генерации текста будут продвигаться в соответствии с развитием технологий и возможностями вычислительной техники. Важной особенностью генерации текста с помощью нейросетей является то, что компьютер может самостоятельно обучаться на основе разнообразных банков данных, чтобы создавать логически связанный и содержательный текст. Это позволяет создавать тексты, которые мало чем отличаются от тех, которые может создать человек. Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы искусственного интеллекта (ИИ), предназначенные для обработки, понимания и создания текста, подобного человеческому. Они основаны на методах глубокого обучения и обучены на массивных наборах данных, обычно содержащих миллиарды слов из различных источников, таких как веб-сайты, книги и статьи. Это обширное обучение позволяет LLM понимать нюансы языка, https://aiinstitute.org   грамматики, контекста и даже некоторые аспекты общих знаний. За последние несколько лет искусственный интеллект добился значительных успехов в области обработки естественного языка. Для работы с LLM лучше всего подходит Linux — операционная система поддерживает NVIDIA Collective Communications. Модель может работать и на Windows, но ее техническая документация будет хуже. Для обучения и инференса LLM нужен мощный сервер с высокопроизводительными процессорами и видеокартами. Облачные решения предоставляют доступ к таким ресурсам без необходимости покупать и поддерживать дорогостоящее оборудование. Во-вторых, эти модели демонстрируют адаптируемость, поскольку их можно точно настроить с минимальными конкретными данными полевого обучения. Потом запускаем эксперименты — и тут нередко выясняется, что вместе они работают не так хорошо, как по отдельности. Это приводит к тому, что параметры модели могут слегка дрожать, что вызывает у теоретиков сомнения в строгих математических гарантиях. Один метод предполагал разбиение примеров на пакеты, где каждый процессор работал со своей копией модели; в другом примеры передавались https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/   по конвейеру между процессорами, у каждого из которых был свой фрагмент модели.