LLM большие языковые модели что это такое и как работают

Эти совместные усилия могут гарантировать, что LLM продолжают революционизировать отрасли и улучшать жизнь, поддерживая при этом самые высокие стандарты этической ответственности. Чтобы полностью использовать потенциал этих моделей, необходимо бороться с предубеждениями, устранять ложную информацию и поощрять этичное использование. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила.

• Мы предоставляем обширный набор данных, состоящий из аудиозаписей человеческой речи, идеально подходящих для обучения моделей ИИ.
• Задача дообучения для задачи геренации по тексту SQL была успешно реализована [24] на основе публичных датасетов запросов SQL.
• Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. http://oldgroup.ge/test/user/Visibility-King/
• ML — это подмножество ИИ, которое фокусируется на алгоритмах и моделях, которые позволяют машинам учиться на данных.

LLM, или большие языковые модели, — сложные системы ИИ, специально разработанные для обработки, понимания и создания текста, который максимально приближен к человеческому. Языковые модели (ЯМ) — это программные алгоритмы, которые анализируют и генерируют текст на основе изученного материала. Главная задача таких моделей — понять структуру и смысл текста, чтобы уметь продолжать фразы, отвечать на вопросы, переводить тексты и выполнять множество других задач, связанных с https://techcrunch.com/tag/artificial-intelligence/   обработкой естественного языка (NLP). Главная задача языкового моделирования — это предсказание следующего слова.

Чему обучены языковые модели

Глядя в будущее, исследователи и разработчики изучают новые горизонты и направления исследований, которые обещают еще больше революционизировать LLM и расширить границы того, чего может достичь ИИ. Далее мы выделяем некоторые из наиболее многообещающих будущих направлений и направлений исследований в области LLM, предлагая заглянуть в захватывающие события, которые ждут нас впереди. Современные большие языковые модели (LLM) создаются и функционируют благодаря сочетанию продвинутых методов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Чтобы представить входной токен, трансформеры складывают эмбеддинги токенов и позиций.

Этический ИИ и надежные LLM

В английском языке важным аспектом является согласование глаголов с подлежащим в зависимости от числа и времени.● Сложные структуры. Это помогает моделям понимать смысл текста и генерировать контекстно адекватные ответы.● Контекстуальное значение слов. Одно и то же слово может иметь разные значения в зависимости от контекста. Модели, подобные BERT, обучаются на двунаправленных текстах, что позволяет им учитывать окружающие слова для точного понимания значения каждого отдельного слова.● Отношения между сущностями. Модели также учатся определять отношения между разными сущностями в тексте, такими как люди, места, объекты и события. Например, в предложении «Пётр поехал в Москву» модель распознает Петра как человека, а Москву — как место назначения.● Прагматика и подтекст. Для нее характерны обработка больших объемов данных, точный анализ текста. LLM в связке с другими нейронными сетями позволяют переводить устную речь в текст или генерировать аудиоконтент.  https://hangoutshelp.net/user/traffic-seo Это полезно для стенографистов, голосовых помощников или автоматизации бизнес-процессов. Прорыв в создании БЯМ произошел с появлением архитектуры трансформеров, представленной в работе «Attention is All You Need» в 2017 году. Трансформеры заменили рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёртки (CNN), предложив более эффективный способ обработки последовательностей. Где p — распределение вероятностей слов, N — общее количество слов в последовательности, wi — представляет i-ое слово. 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. Развитие диалоговых агентов, технологий перевода, производства контента, обобщения и анализа настроений стало возможным благодаря их способности понимать и воспроизводить человекоподобный язык. Непрерывный прогресс в создании языков позволит получать более реалистичные и похожие на человека результаты, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели. Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных https://venturebeat.com/ai   областях.