1 1. LLM: что такое большие языковые модели
Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. http://awesales.thebigdev.com/index.php/click-growth/ C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов.
- Это стратегическое расширение подчеркивает стремление Google внедрить ИИ в свою экосистему, предвещая новые возможности взаимодействия и вовлечения пользователей.
- Hugging Face, часто называемый GitHub-ом для больших языковых моделей (LLM), способствует созданию открытой экосистемы для LLM.
- Модель способна не только точно переводить тексты с сохранением нюансов, но и учитывать диалекты и региональные особенности языка.
- LLM (Large Language Model) — это модели машинного обучения, которые умеют обрабатывать огромные объемы текстов.
Автоматизация процесса обработки заказовАвтоматизация процесса обработки заказов
В целом же LLM являются огромным подспорьем для организаций, тем более, что их внедрение способствует развитию новых технологий, а также методов обработки данных. Создание и обучение моделей требует больших финансовых затрат и вычислительных мощностей. Но это не самостоятельные проекты — большинство из них разработаны на базе нескольких LLM, называемых базовыми моделями (foundation models). При этом компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста. Если раньше создание и использование языковых моделей было доступно только крупным технологическим компаниям, то теперь, благодаря открытым моделям и облачным сервисам, разработчики любого https://aibusiness.com уровня могут интегрировать ИИ в свои проекты. Тенденция к увеличению контекстного окна продолжится, но более важным станет качественное улучшение работы с информацией. Будущие модели смогут не просто обрабатывать большие объемы текста, но и эффективно структурировать знания, формировать долговременные связи и обновлять свою базу знаний без полного переобучения.
Процесс обучения
С публичным доступом к исходному коду, приглашают отдельных разработчиков, исследователей и организации свободно использовать, модифицировать и распространять модели. Вместо универсальных моделей будущее может принадлежать системам, которые динамически адаптируются под конкретные задачи и области применения. Технология Mixture of Experts, используемая в Gemini, представляет собой первый https://globalpolicy.ai шаг в этом направлении.
На каком языке «мыслят» большие языковые модели
Размер измеряется в количестве параметров – настраиваемых значений в нейросети. Современные решения могут иметь от нескольких миллиардов до сотен миллиардов параметров. Больший размер обычно позволяет нейросети лучше понимать контекст и генерировать более качественные ответы, но задействует больше вычислительной мощности. Но даже самым популярным языковым моделям не чужды фактические ошибки и галлюцинации (подробнее об этом явлении мы рассказывали здесь). Работа с LLM предполагает обработку больших массивов данных, что требует соблюдения законов о защите данных, о которых я недавно писал (например, ФЗ-152). Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. 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. http://italianculture.net/redir.php?url=https://auslander.expert/ Альтман делает акцент на мультимодальности, объединяющей речь, изображения и, в конечном счете, видео, чтобы удовлетворить растущий спрос на универсальное взаимодействие ИИ. Этот процесс происходит очень быстро благодаря тому, что модель уже обучена, а все необходимые операции выполняются на сервере. Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты.