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

Вместо простой авторегрессивной генерации модель seq2seq кодирует входную последовательность в промежуточное представление — контекстный вектор — и затем использует авторегрессию для его декодирования. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. https://www.metooo.io/u/67baf9032ce0a84dc7a82d3c

Роль и применение искусственного интеллекта в обработке естественного языка

RNN могут интерпретировать последовательные данные, такие как фразы или абзацы, из-за их структуры, похожей на память. Эти модели предназначены для изучения паттернов, структур и семантики человеческого языка на основе огромных объемов данных. Языковые модели стали вершиной понимания и создания языка с помощью ИИ на переднем крае НЛП. В этом подробном исследовании мы углубимся в внутреннюю работу языковых моделей, проливая свет на их основные операции, приложения и этические проблемы, которые они представляют. Между слоями есть связи, которые помогают учитывать данные с предыдущих слоев. Это помогает не потерять важную информацию при прохождении какого-либо слоя. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. В будущем такие модели смогут решать больше задач, связанных с текстом. Например, даже GPT-3 пока не умеет отслеживать источники и предоставлять пользователю доказательства своих ответов. Затем они настраиваются для конкретных приложений или задач, что позволяет адаптировать и оптимизировать их для конкретных целей. DL — это подполе ML, в котором используются искусственные нейронные сети с несколькими уровнями для изучения сложных закономерностей в данных. ML — это подмножество ИИ, которое фокусируется на алгоритмах и моделях, которые позволяют машинам учиться на данных. С другой стороны, развитие алгоритмов для генерации текстов позволяет создавать системы, способные автоматически создавать тексты на естественном языке. Это может быть полезно для автоматического создания контента, генерации рекламных текстов, создания диалоговых систем и других приложений, требующих генерации текстов. Искусственный интеллект в обработке естественного языка продолжает развиваться, и его применение становится все более широким. Алгоритмы ИИ позволяют компьютерам все лучше понимать и генерировать тексты на естественных языках, что открывает новые возможности для коммуникации и обработки информации. Каждый раз, когда мы вводим что-то с помощью клавиатуры смартфона, языковая модель предлагает нам следующее слово или, говоря научно, моделирует наш язык. Разработка подсказки включает в себя создание подсказки, адаптированной к конкретной задаче, например указание желаемого языка вывода в задаче перевода. Быстрый дизайн — это общее понятие, а оперативный инжиниринг — специализированный подход.

Сила обработки естественного языка

На рисунке ниже — высокоуровневое представление модели трансформера с «LM‑головой» на выходе. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14]. Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному дообучению. Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента ошибки для каждого параметра модели.

Смягчение этих предубеждений и достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами. Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости https://ai.google/discover в материалах, созданных ИИ. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования. Языковые модели с их способностью понимать, синтезировать и даже воспроизводить человеческий язык легли в основу новаторских приложений, влияющих на наш цифровой опыт. Мы можем предоставить текстовые аннотации (NER, анализ тональности и т. д.), облегчить многоязычный LLM (перевод) и помочь в создании таксономии, извлечении / оперативном проектировании. Текстовые данные классифицируются по предопределенным группам, таким как обзоры продуктов или новостные статьи. Это помогает модели различать жанр или тему текста, генерируя более подходящие ответы. Слова в предложениях помечаются с указанием их грамматической функции, такой как глаголы, существительные, прилагательные и т. Большие языковые модели, такие как GPT, обычно используют только декодерную часть трансформера для генерации текста. LLM прогнозируют следующее слово в зависимости от текста, который был введен ранее. Механизм внимания в архитектуре трансформеров позволяет модели сосредотачиваться на ключевых аспектах текста, что способствует созданию осмысленного ответа. LLM также находят применение в анализе юридических и финансовых документов. Модели могут обрабатывать и анализировать тексты контрактов, отчётов и других документов, выделяя ключевые моменты и проводя проверку на соответствие нормам.