Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях Хабр
В большинстве случаев нулевая температура является предпочтительной при решении задач в текстовой аналитике. Это происходит потому, что чаще всего при анализе текста имеется единственный “правильный” ответ, который мы стремимся получить при каждом запросе. При нулевой температуре у нас есть все шансы получить этот ответ с первого раза. Мы предпочитаем устанавливать температуру на ноль при извлечении сущностей, извлечении фактов, анализе тональности и для многих других задач, которые мы решаем как аналитики. Как правило, если промпт предоставляется модели однократно, всегда следует устанавливать температуру на ноль, т.к.
Перевод текста
- Сумма оценок правдоподобия для всех токенов в словаре модели всегда равна единице.
- Здесь мы будем говорить только о текстовых нейросетях – больших языковых моделях – LLM (Large Language Models).И рассмотрим мы только основные техники, которые позволят вам успешно решать свои задачи.
- Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете.
- В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14].
- Это очень важно, потому что проблема „отравления данных“ продолжает оставаться актуальной.
Каждый запрос к нейросети — это своего рода инструкция, от которой зависит, насколько точным и полезным будет ответ. Неправильно сформулированный запрос может привести к получению нерелевантной или недостаточной информации. Чтобы избежать этого, важно ясно определить цель и контекст запроса, а также учитывать специфику работы самой нейросети. С помощью LangChain разработчики строят сложные чат-боты, которые могут обрабатывать запросы пользователей и адаптироваться к контексту общения. Фреймворк помогает бизнесу автоматизировать процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы с данными. Среди российских LLM можно выделить модель Saiga 2 от инженера по машинному обучению Ильи Гусева. Автор позиционирует свою разработку как «российский чат-бот на базе LLaMA 2 и Mistral». Среди отечественных разработок выделяется ruGPT-3.5, лежащая в основе сберовского GigaChat. В опенсорсе доступен лишь претрейн, поэтому её придётся дообучать самостоятельно. Это зависит от типа лицензии, который выбирает разработчик.
Качество, разнообразие и температура
Головной офис NASCAR расположен в городе Дайтон-Бич, штат Флорида. Каждый год NASCAR проводит более 1500 гонок на более чем 100 трассах в 48 штатах США, а также в Канаде, Мексике, Бразилии и Европе. Современные LLM обучаются на множестве языков, поэтому могут и в перевод. Тут ошибки в трех словах (домек, красаты, Вокрук ) и отсутствует запятая во втором предложении (между “лес по”). Мощный фреймворк с открытым исходным кодом предназначен для создания приложений на основе больших языковых моделей и генеративных конвейеров, дополненных поиском (RAG). Он объединяет поисковые и генеративные методы, поэтому создает более точные и релевантные результаты. Haystack помогает бизнесу решать задачи обработки больших данных, улучшать взаимодействие с клиентами и повышать эффективность рабочих процессов. Разработчики могут легко адаптировать фреймворк под свои сценарии использования и создавать приложения на основе LLM. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/
Задавайте прямые вопросы
Сохраняя представления ключей и значений, вычисленные на этапе предварительного заполнения, модель может избежать избыточных вычислений для ранее обработанных токенов. При правильном обучении они могут обрабатывать практически любые https://cmu.edu/artificial-intelligence/ запросы. Помните, что знания ИИ ограничены актуальными данными, но современные методы языкового моделирования постоянно совершенствуются. При формировании такого «чистого» дата-сета определенное преимущество получают компании уже разработавшие свои поисковые системы. На первом этапе модель учится на специально отобранном большом наборе данных. Pretrain-датасет может быть достаточно большим — до многих терабайт. Если у используемой языковой модели имеются дополнительные параметры, не указанные выше, оставьте их значения по умолчанию. Авторегрессионная генерация токенов, выполняемая языковой моделью.