About Organic-Jump
Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса Хабр
В заключение следует отметить, что эволюция LLM меняет ландшафт искусственного интеллекта, предлагая беспрецедентные возможности для инноваций в различных секторах. Обученный на 366 миллиардах токенов, BLOOM является результатом совместных исследований в области ИИ, главным продуктом инициативы BigScience - годичного исследовательского семинара под руководством Hugging Face. Этот метод начинается с набора этических принципов, формирующих "конституцию", которая направляет развитие модели и выравнивание ее результатов, демонстрируя приверженность Anthropic к этически корректным и автономным системам ИИ. Claude представлена в марте 2023 года и ознаменовала собой выход Anthropic на рынок общедоступных моделей ИИ, направленных на повышение безопасности и этичности ИИ. Claude появился как ответ на непредсказуемые, ненадежные и непрозрачные проблемы больших систем ИИ. Предоставляя открытый доступ к LLaMA и LLaMA 2, компания способствует развитию исследований в области ИИ и создает прецедент ответственного подхода к разработке и применению LLM.
Применение предобученных моделей для ускорения генерации
С публичным доступом к исходному коду, приглашают отдельных разработчиков, исследователей и организации свободно использовать, модифицировать и распространять модели.Или, например, запросить модель сгенерировать количество вещей у персонажа как число с помощью регулярного выражения, а затем, получив это число, использовать его в цикле для генерации динамического количества предметов.В таком случае в качестве обучающих сэмплов берут напрямую оценки и ранжирования людей.При независимом переводе блоков, в которых содержится лексическая когезия, перевод ключевых слов может получиться неконсистентным.Важно учитывать все особенности задачи и данных, чтобы создать модель, которая будет эффективно работать и достигнет поставленных целей.
https://auslander.expert/
К ключевым особенностям GPT-4 относится возможность расширенного видения, известная как GPT-4V, которая позволяет модели интерпретировать и анализировать изображения, предоставляемые пользователями. Важно понимать, что этот выбор - не просто двоичное решение, а стратегическое соображение, отражающее ценности, цели и операционный контекст компании. Стэнфордский центр исследований базовых моделей (CRFM) раскрывает эту концепцию глубже, описывая базовые модели как краеугольный камень новой парадигмы построения систем ИИ. Обучение одной модели на огромном массиве данных может быть адаптировано к огромному количеству приложений, демонстрируя ошеломляющий скачок в способности ИИ понимать мир и взаимодействовать с ним подобно человеку.
Однако достаточно часто метод в обоих случаях присваивает тексту одинаковый класс тональности. Среднее количество одинаково классифицированных текстов для функции OR изменяется от 92 до 96 % в зависимости от предметной области. Галлюцинации в языковых моделях возникают
https://artificial-intelligence.blog.gov.uk из-за несовершенства обучающих данных. Для обучения таких моделей обычно используются большие массивы текстов из интернета, качество и достоверность которых могут значительно варьироваться. Кроме того, модель обучается на данных, собранных до определённого момента времени, поэтому она не способна отвечать на вопросы о событиях, произошедших после этого периода. Языковая модель — модель машинного обучения, которая при данном ей контексте предсказывает для каждого слова в языке вероятность того, что оно является продолжением данного контекста.
Если у используемой языковой модели имеются дополнительные параметры, не указанные выше, оставьте их значения по умолчанию. Чтобы разграничить эти типы разнообразия, назовем их «разнообразие в пределах ответа» и «разнообразие между ответами». Параметр температуры способствует увеличению как разнообразия в пределах ответа, так и разнообразия между ответами, в то время как штрафы за частоту/присутствие повышают только разнообразие в пределах ответа. Следовательно, когда нам нужно разнообразие, выбор параметров зависит от типа разнообразия, которого мы хотим добиться. А зачем вообще нам выбирать второй по оценке токен, третий или любой другой, если мы уже нашли самый подходящий? Разве мы не хотим видеть наилучшее продолжение (имеющее наивысшую оценку правдоподобия) при каждом ответе?
В связи с этим, мы предположили, что она помимо выполнения основной задачи, она может справится и с другими языковыми задачами, например ведение диалога. Рассмотрим практическое применение этих моделей обучения крупными корпорациями, занимающимися развитием искусственного интеллекта. С помощью данного
https://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence2 анализа, можно сделать вывод о применимости и актуальности использования данных моделей. Так же, как и температура, штрафы за частоту и присутствие уводят нас от «лучшего» ответа к более креативному.
Учет случайности результатов
Например, слой свертки с ядром меньшего размера может быть более эффективным для обработки текстовых данных, чем слой свертки с большим ядром. Как мы можем увидеть, начав генерировать персонажа для RPG-игры "воин", модель и в дальнейшем соблюдала контекст этого персонажа, задавая реалистичные параметры персонажа, и даже его вещи сгенерировала правильно. Соответственно, в таких конструкциях можно использовать как регулярные выражения, например для возраста, как это показано на примере, так и "for" циклы для генерации необходимого количества вещей.
Семплирование с помощью параметров top-k и top-p
При этом вершинам графа ставятся в соответствие отдельные термины, а ребрам – связи между ними. В настоящей работе каждый текст представлялся в виде графа совместно встречающихся слов. Для расстановки ребер проводилось сканирование текста окном заданного размера. Ребро между двумя вершинами в графе устанавливалось в том случае, если соответствующие этим вершинам слова в тексте одновременно находились в пределах сканирующего окна. Данный подход является достаточно простым в реализации и основан на наблюдении из [8], что между двумя находящимися рядом словами часто существует семантическая связь. Модели почти всегда содержат параметры — числа, настройка которых определяет, как именно устроена зависимость.
