Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст

В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Например, даже GPT-3 пока не умеет отслеживать источники и предоставлять пользователю доказательства своих ответов. Но в перспективе её можно научить сохранять и оценивать сайты, с которых она берет информацию.

Искусственный интеллект и машинное обучение

• Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели.
• Глубокое обучение, как подкатегория машинного обучения, работает с более сложными и плохо структурированными типами данных, такими как текстовая и визуальная информация.
• Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду.
• График ниже демонстрирует, что чем больше , тем больше reward-score у лучшего ответа.
• Во втором подходе мы запрашиваем модель генерировать значения по одной строке или даже по одной ячейке за раз. см
• Но мы внутри системы, поэтому нам всегда приходится спускаться по одному из стоков, и связь с одним из них делает нас слепыми к другим.

Для поиска универсальных законов необходимо разбить концепцию "интеллекта" на несколько ключевых измерений, таких как структуры, знание и логика. Каждое из этих измерений требует создания синтетических данных и формирования идеализированной учебной среды, что позволяет более точно определить факторы, оказывающие наибольшее влияние на производительность языковых моделей. Аналогично методам, используемым в астрономии для открытия законов движения планет, в области языковых моделей мы должны собирать данные через множество контролируемых экспериментов. Этот подход помогает выявить закономерности и взаимосвязи, применимые к различным моделям, вне зависимости от их размеров или гиперпараметров. Для этого из специализированных библиотек, например TensorFlow или PyTorch, загружают стандартные модели. В следующем разделе мы рассмотрим, как эти методы работают на практике, сравним их результаты и обсудим, какой из них лучше подходит для генерации синтетических демографических данных. В этом материале мы рассмотрим, как языковые модели могут помочь в создании табличных данных, какие методы повышают реалистичность синтетических данных и какие ограничения стоит учитывать при их использовании. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Чтобы разграничить эти типы разнообразия, назовем их «разнообразие в пределах ответа» и «разнообразие между ответами». Параметр температуры способствует увеличению как разнообразия в пределах ответа, так и разнообразия между ответами, в то время как штрафы за частоту/присутствие повышают только разнообразие в пределах ответа. Следовательно, когда нам нужно разнообразие, выбор параметров зависит от типа разнообразия, которого мы хотим добиться. Обучающая программа тестирует модель и корректирует её в зависимости от того, насколько хорошо она работает. К счастью, виртуальные реальности не могут пострадать от кризисов репликации (если только вы не находитесь внутри них). Провести 1000 испытаний не сложнее, чем одно, просто это требует больше вычислительных затрат. «Это пространство, которое содержит в себе все остальные», — объясняете вы. Прямо сейчас мы тени, слушаем муз и сплетаем гобелен судьбы в красивые узоры». Левый «вы» и правый «вы» всё ещё здесь, но, как говорится, они просто идут разными путями». Например, он обычно отказывается отвечать на тему политики — это встроено в систему.

Что делать, если модель не хочет отвечать или вам не нравится результат ее работы?

Например, сейчас можно проследить, как меняются числовые данные (например, стоимость акций на бирже) и сделать прогноз на будущее с помощью тех же нейросетей. Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из  Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать https://aihealthalliance.org   меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. Он поддерживает знакомый API, позволяя пользователям использовать такие функции, как .fit(), .fit_transform()и .predict(). Его способность интегрировать оценщики в конвейер Sklearn иллюстрирует его гибкость, что делает его благом для тех, кто хочет улучшить свои проекты машинного обучения за счет современного понимания языка. Его важным свойством является авторегрессионное предсказание следующего токена на основе языковой каузальности. Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки. Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Задаём модели роль эксперта по демографии Калифорнии, который оценивает вероятности этнических групп в зависимости от возрастной группы. Полученные данные выглядят немного лучше, чем в первом случае, но все  же дают неправильное распределение. [5] То, как я использую слово «состояние», может относиться ко всему состоянию или к его компоненту. В целом, и top-p, и top-k можно использовать в сочетании с ненулевой температурой для достижения большего разнообразия ответов модели без особой потери качества, однако top-p семплирование обычно справляется с этой задачей лучше. Чтобы сгенерировать токен, языковая модель присваивает каждому токену в своём словаре оценку правдоподобия, т.е. Модель оценивает, насколько подходящим является токен для продолжения заданного текста. При хорошем соответствии токен получает высокую оценку правдоподобия, при слабом соответствии — низкую. Сумма оценок правдоподобия для всех токенов в словаре модели всегда равна единице. Оценка качества языковых моделей в основном проводится путём сравнения с эталонными тестами, созданными людьми на основе типичных языковых задач. Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на предыдущие. Это требует от модели способности анализировать контекст и структурировать ответ. Двунаправленные представления зависят как от пре-, так и от постконтекста (например, слов) на всех уровнях[11]. Основная задача, как обычно, следовать некой политике, которая лучшим образом отражает human feedback. Политика — наша итоговая модель, value-функция оценивает средний reward в текущем состоянии (обычно это та же самая модель с линейным слоем поверх). Существуют также техники ускорения обучения моделей и оптимизации использования памяти, но с этим предлагаем читателям ознакомиться самостоятельно. Так как в учебнике рассматривался лишь базовая архитектура трансформеров, то опишем, что в ней необходимо изменить, чтобы получить LLaMa-модель. Получается, что можно оптимизировать подводку, или, другими словами, находить наиболее оптимальный промт, который лучше прочих решает поставленную задачу.