Гайд по работе языковых моделей для начинающих Хабр

Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены.  https://www.ask-people.net/user/aeo-expertise Фреймворк Hugging Face предлагает мощный и гибкий инструментарий для разработки пользовательских агентов. Можно легко создавать системы, которые выполняют сложные задачи, используя возможности LLM.  https://fravito.fr/user/profile/1206478 Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API. Разработчики таких моделей не раскрывают полную информацию о том, как именно модель была обучена, на каких данных и с каким набором параметров. В контексте NLP нейронные сети используются для интерпретации, анализа и генерации текстовых данных. Они способны улавливать контекст, семантику и нюансы языка, что делает их идеальными для задач, таких как перевод, классификация текста, анализ настроений и автоматическое резюмирование. Это может быть полезно в области информационного поиска, анализа социальных медиа, автоматической обработки документов и многих других задач. В заключение, развитие алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для обработки естественного языка (ЕЯ) является важным направлением в современной науке и технологиях. Использование ИИ и ЕЯ позволяет создавать системы, способные понимать и генерировать тексты, что имеет широкий спектр применений в различных областях. Работа с нейронными сетями для обработки текста требует глубокого понимания процессов подготовки данных, выбора архитектуры, обучения и оценки модели.

В каких сферах и зачем применяют языковые модели

А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «Температура +23°, влажность воздуха 60%».  источник 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. Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Для поощрения надлежащего использования языковых моделей необходимо разработать и внедрить этические принципы и рамки. Они позволяют системам анализа настроений различать эмоции и взгляды, выраженные в тексте, позволяя организациям получать важные сведения из отзывов клиентов. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Языковые модели, настроенные на выполнение инструкций, рассматриваются как универсальные решатели задач. Следовательно, Перплексия может не быть https://towardsdatascience.com   лучшей мерой качества, так как она оценивает качество таких моделей косвенно. На практике «канонические» RNN редко используются для задач языкового моделирования. Вместо этого применяются улучшенные архитектуры RNN, такие как многоуровневые и двунаправленные сети, долгосрочная краткосрочная память (LSTM) и их вариации. Более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN) — вид нейросетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) —распознавания сущностей в тексте. БЯМ проходят этап предварительного обучения на огромных объемах текстовых данных без разметки. Этот процесс позволяет модели усвоить общие языковые структуры и знания из различных источников.

Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях

Почему именно языковые модели стали главными претендентами на роль сильного искусственного интеллекта (ИИ как в научно-фантастических фильмах и рассказах)? Во-первых, большие языковые модели обладают способностью решать широкий спектр задач благодаря их обширному обучению с огромными объемами данных и миллиардами параметров. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста. В широком смысле, языковое моделирование — это процесс формализации языка, в частности — естественного языка, чтобы сделать его машинно‑читаемым и обрабатывать различными способами.

• Несмотря на то, что мы не углублялись в детали, очевидно, как развивались языковые модели с 1990-х годов по настоящее время.
• Невозможно говорить о какой-то единой структуре — в разные годы применяли разные подходы.
• Она моментально генерирует текст благодаря современным методам обработки запросов, эффективному управлению памятью и поддержке непрерывной пакетной обработки запросов.
• Большие языковые модели, такие как ChatGPT, демонстрируют значительный потенциал при автоматизированной обработке языка.
• Для обработки и обучения моделей на облачных платформах необходимы процессоры с высокой производительностью.
• Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя.

Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете). Всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при создании. Первые языковые модели были статистическими, https://thenextweb.com/artificial-intelligence   основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова. Обзор алгоритмов оптимизации в машинном обучении от градиентного спуска до Adam, с практическими примерами и стратегиями настройки. Здесь мы компилируем модель, выбирая оптимизатор adam, функцию потерь binary_crossentropy (подходящую для бинарной классификации), и метрику accuracy для оценки производительности. Мы создаем архитектуру нейронной сети, используя Sequential API Keras. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Нейронные сети прямого распространения расположены после слоев внимания. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Этот метод часто используется в информационном поиске, рекомендательных системах и кластеризации текстовых данных для более точного анализа и сравнения текстов. Bag of Words широко используется в NLP для различных задач, таких как анализ настроений, классификация текстов, поисковые системы и другие, где важно учитывать вхождение определенных слов или фраз в тексте. Однако для более сложных задач, где важен контекст и семантика, могут быть использованы более продвинутые методы, такие как эмбеддинги и TF-IDF. Проще говоря, это означает, что они учатся на примерах, которые показывают им правильные ответы. Подсказки ввода служат отправной точкой для LLM для создания выходных данных. Эффективное создание этих подсказок, практика, известная как разработка подсказок, может сильно повлиять на качество ответов модели. Это смесь искусства и науки, требующая четкого понимания того, как модель интерпретирует подсказки и генерирует ответы.