Большие языковые модели с Scikit-learn: полное руководство по Scikit-LLM

В результате они могут создавать текст, соответствующий стилю и содержанию обучающих данных. Модель преобразователя может собирать детализированную контекстуальную информацию, обращая внимание на различные входные компоненты на протяжении многих проходов, что повышает ее способность к пониманию и прогнозированию. Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности. Формирование такого промта, особенно на few-shot, заставляет модель рассуждать, как можно правильно решить задачу. Авторы этой статьи сравнили на двух математических бенчмарках способность модели решать сложные задачи. Тогда, можно «заморозить» все параметры в модели, кроме этих токенов, и сэкономить на обучении. https://forum.issabel.org/u/rank-authority А если https://vectorinstitute.ai датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «Температура +23°, влажность воздуха 60%». Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, в машинном обучении используют специальные модели — языковые. Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. Метод смещения логита позволяет получить доступ ко всему дистрибутиву, но требует больше затрат при вызовах API. https://bkk.tips/forums/users/rank-hero/

Grok 3 от xAI в GPTunneL

Здесь на английском языке сформулировано задание и предлагается слово «cheese» перевести на французский. В этом параграфе мы расскажем, что такое языковые модели, как они устроены, как развивались, а также как изменились за последнее время. Способность вести осмысленный диалог, отвечать на практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности. Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. «Мы» (в более широком смысле, чем мы обычно используем это слово) переживаем все возможные варианты будущего, каждый в отдельной ветви великой мультивселенной. Другие ветви быстро становятся декогерентными и развиваются отдельно, больше не наблюдаемые и не способные влиять на наш субъективный фрагмент мультивселенной. При работе с моделью многие сталкиваются с неожиданным открытием — это не программирование, а живой диалог. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком. Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам.

Языковые модели в действии: включение расширенных приложений

Другие, менее известные тесты качества исследуют внутренний характер языковой модели или сравнивают две такие модели. Поскольку языковые модели обычно предназначены для того, чтобы быть динамичными и учиться на основе данных, которые они видят, некоторые предлагаемые модели исследуют скорость обучения, например, путём проверки кривых обучения[32]. Для эффективной генерализации языковой модели критически важно, чтобы она проходила этап претрейнинга, включая задачи извлечения знаний, также известные как Knowledge Extraction. На данном этапе модель обучается на разнообразных примерах, что позволяет ей накапливать необходимые знания и умения для последующей работы. Однако, если в данных, используемых на этапе претрейнинга, присутствуют ошибки, это может существенно ухудшить качество обучения. После предварительного обучения модель обучается конкретной задаче или работе в специфической области. 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. Качество работы модели зависит от подводки, и few-shot просто один из способов её построения.

Большие языковые модели

Например, сейчас можно проследить, как меняются числовые данные (например, стоимость акций на бирже) и сделать прогноз на будущее с помощью тех же нейросетей. Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из  Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач.