Одна из фундаментальных архитектур RNN была предложена Суцкевером и соавт. (2014) — архитектура на основе LSTM encoder-decoder (или seq2seq). Вместо простой авторегрессивной генерации модель seq2seq кодирует входную последовательность в промежуточное представление — контекстный вектор — и затем использует авторегрессию для его декодирования. Почти как человек, только модель не понимает смысла слов, как его понимаем мы. Если задать ей вопрос, она даст ответ, похожий на те многочисленные тексты, которые ей знакомы. Теперь, когда у нас есть вероятности, мы используем их для генерации. ссылка Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Некоторые нейросети могут создавать изображения, музыку и видео — но об этом чуть позже. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации. Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки. Существует статья о способности декодеров моделировать RNN [5]. В качестве примера возьмём самую свежую архитектуру трансформеров на первую половину 2023 года — LLaMa, а также способы превращать её в чатовую модель, проводить Alignment на примере LLaMa-2. Вторая модель архитектурно не отличается от первой https://mit.edu/~demos/ai/ (кроме увеличенного контекста до 4096 токенов), поэтому содержание статей можно объединить в один рассказ. Языковые модели призваны решать самый широкий спектр текстовых задач — вопросно-ответные, суммаризацию, диалоговость, перевод и многие другие. Чтобы сохранить контекст и предотвратить потерю ключевых деталей, которые могут находиться на границах, важно использовать перекрытие между фрагментами. Перекрытие значит, что конец одного фрагмента будет частично повторяться в начале следующего. Выбор подходящей длины фрагмента и перекрытия зависит от конкретной задачи и структуры текста. Эти технологии обеспечивают возможность обработки больших массивов данных, таких как базы изображений, текстов или аудиофайлов. Что если модель встретит суперслово, которого нет в её словаре? Это может произойти, например, если слова начнут сочетаться друг с другом новым способом, который языковая модель не заметила в процессе обучения.
- GPT-2 снова побеждала предыдущие подходы, включая GPT-1, на многих бенчмарках.
- Невозможно говорить о какой-то единой структуре — в разные годы применяли разные подходы.
- Например, на карте языковой модели есть направление, соответствующее тому, чтобы быть актёром.
- На этом уровне накопление знаний происходит подсознательно, и ты не можешь вносить коррективы в этот стихийный процесс, то есть не можешь выбирать нужна ли тебе та или иная сенсорная информация.
- Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей.
Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента ошибки для каждого параметра модели. Это требует гораздо большего обьема памяти, чем инференс модели. В настоящее время наиболее используемым оптимизатором для языковых моделей является AdamW [15], суть метода заключается в отдельной регуляризации затухания весов. Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского. Они позволяют системам анализа настроений различать эмоции и взгляды, выраженные в тексте, позволяя организациям получать важные сведения из отзывов клиентов. Кроме того, они очень полезны для систем машинного перевода, обеспечивая точный и эффективный перевод между разными языками, тем самым преодолевая коммуникативные барьеры. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования. Языковые модели с их способностью понимать, синтезировать и даже воспроизводить человеческий язык легли в основу новаторских приложений, влияющих на наш цифровой опыт. Для работы с LLM лучше всего подходит Linux — операционная система поддерживает NVIDIA Collective Communications. Модель может работать и на Windows, но ее техническая документация будет хуже.
ChatGPT
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. В 2020 году была получена модель размером в 175 млрд параметров, она обучалась на 570 ГБ текстовых данных с контекстом в 2048 токенов. Демонстрацию работы модели лучше посмотреть в этой статье на 28 странице и далее. Llama 2 — это большая языковая модель, способная работать с огромными объёмами данных.
Few-shot обучение
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. Шаблон запроса PromptTemplate настраивает формат запроса, включая инструкции для форматирования, которые предоставляет парсер. Для создания векторных представлений можно использовать модели из библиотеки Hugging Face. Существует также направление «музыкант», обладающее тем же свойством. Чем дальше вы продвигаетесь в направлении «музыкант», тем больше вероятность того, что слово относится к музыканту.
Основная идея метода:
Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы. Чтобы языковая модель могла обрабатывать текст и выдавать адекватные ответы, её обучение проходит несколько этапов. Каждый этап играет важную роль в развитии способностей модели распознавать и генерировать тексты в контексте. Успех в дообучении больших языковых моделей зависит от качества данных. 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]. Они также говорят нам, что это происходит не через простой список статичных правил. Вместо этого всё происходит в непрерывном пространстве возможностей, где каждая частичка того, что было раньше, вносит свой вклад в значение слова, а значит, и в то, что будет потом. Обучающая программа тестирует модель и корректирует её в зависимости от того, насколько хорошо она работает. Существует множество отличных руководств о внутренних механизмах языковых моделей, но все они довольно техничны. Модель анализирует начальную часть текста, сравнивая её с накопленным опытом и выбирая слово, которое с наибольшей вероятностью логически продолжает фразу. Как только слово выбрано, оно добавляется к уже существующей последовательности, и процесс повторяется. Пример успешного дообучения языковой модели для задачи преобразования текста в Cypher запрос с использованием базы данных знаний Neo4j можно найти тут [23]. Задача дообучения для задачи геренации по тексту SQL была успешно реализована [24] на основе публичных датасетов запросов SQL. Подробно об устройстве RNN мы рассказываем в параграфе Нейросети для работы с последовательностями. Здесь же коротко отметим, что существуют различные модификации рекуррентных сетей, которые усложняют структуру алгоритма , даже добавляют механизм внимания Attention.