Языковые модели текста: виды и примеры, как работают

Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали. Чтобы представить входной токен, трансформеры складывают эмбеддинги токенов и позиций. Последнее скрытое состояние последнего слоя трансформера обычно используется для получения вероятностей следующего слова через LM-голову на выходе. Языковые модели на основе трансформера предварительно обучаются (англ. pre-training) в соответствии с парадигмой self-supervised обучения. При рассмотрении моделей декодера или энкодер-декодера задачей предварительного обучения является предсказание следующего слова в последовательности, аналогично предыдущим языковым моделям. Во время обучения языковой модели настраивают миллиарды параметров, чтобы предсказывать следующее слово или фразу на основе контекста, позволяя ей не просто воспроизводить ранее усвоенные данные, а генерировать новые тексты.

На основе теории вероятностей искусственный интеллект добавит подходящее слово, формируя фразу «GigaChat применяют для бизнеса». Если настройки и контекст изменятся, возможно другое продолжение (например, «генерации картинок»). Работа больших языковых моделей основана на способности предсказывать следующее слово в последовательности текста. Такие наборы текстовых данных могут содержать миллиарды слов, что позволяет системам «понимать» грамматические структуры, семантические связи и даже контекст. Банки, страховые компании, IT-организации и даже творческие индустрии используют их, чтобы повысить эффективность работы.

Релевантные статьи

Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации. 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. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй.

Примеры крупных продуктов на базе LLM

Это относится к практике перевода слов в числовой формат, который могут интерпретировать модели ИИ. Каждое слово представлено в виде многомерного вектора, который инкапсулирует его семантическое значение на основе его контекста в обучающих данных. Эти векторы позволяют ИИ понимать отношения и сходства между словами, улучшая понимание и производительность модели. Короче говоря, LLM в основном обучаются с помощью обучения с учителем, но они также могут использовать обучение без учителя для расширения своих возможностей, например, для исследовательского анализа и уменьшения размерности. Итак, если вы скармливаете LLM предложение, он пытается предсказать следующее слово или фразу на основе того, что он узнал из примеров. Таким образом, он учится генерировать текст, который имеет смысл и соответствует контексту. Поскольку LLM учатся на данных, на которых они обучаются, любая предвзятость, присутствующая в этих данных, может проникнуть в поведение модели. Языковые модели, в частности BERT и GPT, — «золотой стандарт» для задач распознавания естественного языка, или NLP. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные https://cs.stanford.edu/groups/ai/ данные для каждого слова в N-мерный вектор. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, в машинном обучении используют специальные модели — языковые. Кроме того, такой подход позволяет создавать частные экземпляры моделей, что снижает зависимость от внешних API и повышает уровень конфиденциальности данных. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов. Примечательно, что разработчики LLaMA подчеркнули, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по производительности значительно более крупную GPT-3 в большинстве бенчмарков NLP. Эта инициатива сделала исследования в области ИИ более масштабируемыми и доступными, предоставляя широкому кругу пользователей доступ к сложным технологиям ИИ. Gemini 1.5 Pro, универсальная мультимодальная модель среднего размера, достигает производительности на уровне Gemini 1.0 Ultra и представляет инновационный подход к пониманию длинного контекста. Это изменение названия отражало стратегический шаг, направленный на то, чтобы дистанцировать чатбота от обрушившейся на него ранее критики и привести его в соответствие с достижениями, заложенными в модель Gemini. Ребрендинг Bard в Gemini в феврале 2024 года означал существенный сдвиг в сторону использования Google самой передовой технологии LLM. Альтман делает акцент на мультимодальности, объединяющей речь, изображения и, в конечном счете, видео, чтобы удовлетворить растущий спрос на универсальное взаимодействие ИИ. Кроме того, повышение способности модели к рассуждениям и ее надежности является центральным фактором для достижения стабильно высокого качества результатов, устраняя текущие ограничения, с которыми сталкивается GPT-4. Это обусловлено также активным финансированием OpenAI, направленным на ускорение инноваций в области ИИ.