Большая языковая модель LLM Документация

Базовая модель отличается тем, что она обучена на обширных наборах данных, часто с помощью механизма самоконтроля, что позволяет этим моделям добиваться превосходства в решении множества задач. Интеграция БЯМ в чат-боты позволяет улучшить качество взаимодействия с пользователями, обеспечивая более естественные и информативные ответы. Это находит применение в написании статей, создании описаний продуктов и даже в творческом письме. 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.

На этом этапе модели предоставляют размеченные примеры для последующей генерации ею более точных и контекстуально верных ответов на задачу-адресата [3]. Точная настройка позволяет модели использоваться в приложениях, осуществляющих перевод с иностранных языков, чаты «вопрос-ответ» или генерацию текста. Различные техники дополнения и преобразования данных, а также измерения качества были тщательно изучены в статье [20]. Примечательно, что Microsoft провело исследование по генерации датасета для дообучения языковой модели инструкциями [21]. Уже сейчас существует множество различных LLMS, каждая из которых имеет свои сильные стороны. Некоторые из них специализируются на конкретных областях знаний (медицина, финансы или юриспруденция), другие же универсальны. Технология самостоятельно анализирует огромные массивы данных, адаптируется к различным языковым особенностям. Включение LLM в процессы ITSM дает значительные преимущества, но требует тщательного планирования и исполнения.

Что такое большие языковые модели

Амбициозный путь OpenAI к созданию универсального искусственного интеллекта (AGI) сделает еще один мощный рывок с разработкой GPT-5, последней итерации в революционной серии Generative Pre-trained Transformer. К ключевым особенностям GPT-4 относится возможность расширенного видения, известная как GPT-4V, которая позволяет модели интерпретировать и анализировать изображения, предоставляемые пользователями. По мере усложнения, LLM могут захватывать и отражать более богатый контент. Модели с большим количеством параметров способны воспринимать и анализировать обширную информацию, что повышает их https://ai100.stanford.edu способность распознавать тонкие нюансы, взаимосвязи и контекстуальные моменты в обрабатываемых данных. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ.

Как LLM генерирует и понимает текст

Ранее считалось, что модели сначала преобразуют входные данные в английский язык, обрабатывают их, а затем переводят обратно. Однако анализ внутренних состояний Llama-2 с помощью метода Logit lens показал более сложный процесс. AUSLANDER EXPERT Чтобы вести бизнес успешно, следует уделять внимание не только автоматизации внутренних процессов, но и продвижению сайта компании. Это позволит ей увеличить трафик, расширить аудиторию, повысить лояльность пользователей, а также повысить продажи. Все работы по SEO-продвижению вашего проекта готова взять на себя DIGITAL-команда Webtronics. Однако их внедрение требует учёта не только технических, но и юридических аспектов. Чем больше параметров, тем лучше модель решает сложные задачи, но она также требует огромных вычислительных ресурсов. Чтобы потренироваться в работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML. Также пользователю часто доступны дополнительные параметры ответа, такие как его максимальная длина и температура. Второй параметр сообщает модели, насколько творчески она может подойти к задаче. С низкими значениями температуры LLM выдаст более детерминированный ответ, что подходит для фактических запросов, а с высокими — будет больше «фантазировать» и напишет, например, более удачную песню или сочинение.

Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях

Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи. LLM с открытым исходным кодом представляют собой “песочницу для исследований и обучения” для индивидуальных разработчиков и любителей, позволяя им возиться с передовыми технологиями без финансовых барьеров. Для компаний выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает учет баланса между стоимостью, контролем, поддержкой и стратегической ценностью ИИ-решения в процессе цифровой трансформации. Текущее семейство больших языковых моделей Gemini 1.5 представлено несколькими версиями, каждая из которых оптимизирована под определенные сценарии использования. Эти данные позволяют определить, какой контент будет наиболее интересен конкретному пользователю. Для обработки такого объёма информации вручную потребовалось бы привлечь тысячи сотрудников, LLM же нужно всего несколько минут. Модель запоминает даже то, какой контент более релевантен для пользователя в определенное время суток. В 2017 году исследователи компании представили архитектуру Transformer, которая легла в основу всех популярных LLM. GPT-2, выпущенную годом позже, компания отказалась делать общедоступной из-за опасений по поводу ее злонамеренного использования.