Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях Хабр

Но в перспективе её можно научить сохранять и оценивать сайты, с которых она берет информацию. Например, сейчас можно проследить, как меняются числовые данные (например, стоимость акций на бирже) и сделать прогноз на будущее с помощью тех же нейросетей. В новостях такие последовательности и изменения пока отслеживать трудно.

Какой объем данных (в ГБ) необходим для обучения большой языковой модели?

Для обучения и инференса LLM нужен мощный сервер с высокопроизводительными процессорами и видеокартами. Облачные решения предоставляют доступ к таким ресурсам без необходимости покупать и поддерживать дорогостоящее оборудование. Но невозможно игнорировать моральные проблемы, поднятые языковыми моделями. В настоящее время наиболее используемым оптимизатором для языковых моделей является AdamW [15], суть метода заключается в отдельной регуляризации затухания весов. Однако, развитие алгоритмов для обработки ЕЯ также ставит перед нами ряд вызовов и проблем. Например, системы ИИ могут столкнуться с проблемой понимания контекста, семантической неоднозначности и проблемой обработки сленга и нестандартных выражений.

Мастерство имитации человеческого текста

На рисунке ниже — высокоуровневое представление модели трансформера с «LM‑головой» на выходе. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. https://365d24h60m.com/forums/users/google-ranking/ Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14]. Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному дообучению. Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента ошибки для каждого параметра модели.

Этот датасет содержит отзывы на фильмы, а каждый отзыв представлен как список индексов слов, где каждое слово представлено своим уникальным индексом. Мы ограничиваем количество уникальных слов в словаре до , что позволяет сократить размерность данных и ускорить обучение. Они также говорят нам, что это происходит не через простой список статичных правил.

Методы генерации и выборки: создание связного текста

В остальном, структурно и концептуально, подход к обучению остается таким же. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос https://eccv2024.ecva.net «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Это требует разработки алгоритмов, способных работать с разными языковыми структурами и грамматикой. Анализ тональности текстов – еще одна важная задача, решаемая с помощью ИИ в обработке ОЕЯ. Используя большие языковые модели с пониманием и ответственностью, вы можете улучшить продукты и процессы компании. Технология продолжает развиваться, и те, кто сможет её правильно применить, получат существенное конкурентное преимущество. https://vuf.minagricultura.gov.co/Lists/Informacin%20Servicios%20Web/DispForm.aspx?ID=10566534 Декодер создает контекст и создает окончательный вывод, используя выходные данные кодировщика. Название этих моделей происходит от их способности превращать одну последовательность в другую, и они превосходно понимают контекст и смысл. Их вычислительная сложность является одной из таких трудностей, которая может сделать обучение и развертывание медленнее, чем с другой нейронной сетью топологий. 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. Структура зависит от того, какая математическая модель использовалась при ее создании. Невозможно говорить о какой-то единой структуре — в разные годы применяли разные подходы. Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. У каждого слова есть численное представление, и нейросеть смотрит, какие комбинации слов и в каком порядке чаще всего встречаются в языке вместе.