Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст

Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует https://aitrends.com 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. Применяя такой поэтапный подход, модель не только отвечает на вопросы, но и предлагает осмысленные, связные ответы, опираясь на естественный язык и правила грамматики. Языковые модели используют глубокие нейронные сети для построения текста, обучаясь на миллиардных объемах данных, чтобы обрабатывать естественный язык. Предыдущий подход со смесью датасетов помогает решать многие задачи в среднем заметно лучше. Однако есть задачи, где качество результатов модели всё ещё низкое. https://list.ly/seidhe_dddd314858 Например, предложить эффективный код, решающий некую алгоритмическую задачу, найти минимум некоторой аналитической функции потерь, посчитать производную фукнции в точке и так далее. В исследовании 2020 года было показано, что, если обучить большую языковую модель на большом корпусе текстов, то модель приобретает способность решать самые разные задачи, включая приведенные выше. Поменяв температуру, способ сэмплирования или использовав разные чек-пойнты модели, возможно получить два разнообразных ответа и . Не ограничивая общность, предположим, что, согласно некоторым предпочтениям, асессоры или пользователи установили, что первый ответ лучше второго. Существуют также техники ускорения обучения моделей и оптимизации использования памяти, но с этим предлагаем читателям ознакомиться самостоятельно. Получается, что можно оптимизировать подводку, или, другими словами, находить наиболее оптимальный промт, который лучше прочих решает поставленную задачу.

У языковых моделей самый большой и крутой словарь из всех, что вы когда-либо видели

В процессе работы системы машинного обучения распознают шаблоны в больших массивах данных и обучаются на размеченных данных, создавая правила и выявляя закономерности. Есть несколько способов собрать датасет для обучения reward-модели. Если меток много (например, в случае балльной оценки), можно использовать разновидности ранжирующих лоссов. Она состояла из рекордных для того времени 1,5 млрд параметров (то есть была в ~10 раз больше первой), имела контекст в 1024 токена и была обучена на 40 ГБ текстовых данных. GPT-2 снова побеждала предыдущие подходы, включая GPT-1, на многих бенчмарках. Таким образом, нам осталось лишь научить алгоритм моделировать эти вероятности и максимизировать их для разумных предложений.

Этические соображения и проблемы языковых моделей

Далее, в зависимости от того, что было сгенерировано первым (возраст или этническая группа), нам нужно сделать только 5 или 6 дополнительных запросов, чтобы получить вероятности для второй колонки. После этого весь процесс сводится к обычному сэмплированию на основе полученных распределений. 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. Простую модель можно построить с нуля самостоятельно, но чаще используют уже готовые — BERT, GPT и другие. Их адаптируют под конкретную задачу, но структура и принцип работы остаются неизменными. Для этого из специализированных библиотек, например TensorFlow или PyTorch, загружают стандартные модели. Этот системный промпт даёт модели задачу постепенно заполнять строки, используя информацию о распределении населения. Этот системный промпт гарантирует, что модель сосредоточится только на генерации данных, а не будет добавлять комментарии или оформлять ответ в свободной форме. Если для тестирования программных решений можно использовать любые правдоподобные данные, то для аналитики и моделирования требуется соблюдать закономерности, характерные для реальных данных. Ошибки в распределениях, несоответствие бизнес-логике или отсутствие взаимосвязей могут привести к неверным выводам и некачественным моделям. При этом, компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста. Студенты изучают дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий.

RNN могут интерпретировать последовательные данные, такие как фразы или абзацы, из-за их структуры, похожей на память. Эти умные алгоритмы стали движущей силой прорывов в области обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ). http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/ Главные недостатки включают вероятность «галлюцинаций» (когда модель придумывает неверные данные) и предвзятость, которая может влиять на содержание ответов. http://historydb.date/index.php?title=mcginnisrohde2615 А своё собственное местоположение мы определяем с помощью широты и долготы. Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут https://futurism.com/artificial-intelligence следующими. Вы также будете кодировать такие вещи, как часть речи, встречается ли это слово в живом общении или нет, и миллионы других деталей, которые мы с трудом можем выразить словами. В английском языке гораздо больше слов, чем мы с вами представляем. Этот метод оптимален, если нам нужно генерировать много данных, но сохранить контроль над их распределением.