Кроме того, повышение способности модели к рассуждениям и ее надежности является центральным факторо...View MoreКроме того, повышение способности модели к рассуждениям и ее надежности является центральным фактором для достижения стабильно высокого качества результатов, устраняя текущие ограничения, с которыми сталкивается GPT-4. Будь то интеграция в бизнес или личные эксперименты, понимание уникальных преимуществ и проблем каждой модели является ключом к использованию трансформационного потенциала LLM. Важно понимать, что этот выбор - не просто двоичное решение, а стратегическое соображение, отражающее ценности, цели и операционный контекст компании. Некоторые модели обучаются на коде и могут помогать разработчикам, предлагая автодополнение, обнаружение ошибок и генерацию фрагментов кода.<br/>Слоевая нормализация помогает стабилизировать обучение глубоких сетей, а различные виды регуляризации, такие как dropout и weight decay, предотвращают чрезмерную подгонку модели под обучающие данные. В отличие от более ранних подходов, основанных на рекуррентных нейронных сетях, трансформеры могут параллельно обрабатывать весь входной текст. Это не только ускоряет работу, но и позволяет модели лучше улавливать зависимости между удаленными частями текста. Например, даже GPT-3 пока не умеет отслеживать источники и предоставлять пользователю доказательства своих ответов.<br/><h2>Как работают большие языковые модели</h2><br/>O1 Pro – это расширение версии O1, разработанное для решения самых сложных задач. Версия PRO использует больше вычислительных ресурсов, что обеспечивает более точные и надежные результаты. Она значительно превосходит обычную O1 и O1-preview в таких областях, как анализ данных, программирование и обработка документов, демонстрируя более высокие результаты в бенчмарках по математике, науке и кодированию. Особое значение имеет процесс токенизации – разбиения текста на минимальные единицы для обработки. Эффективная токенизация позволяет нейросети лучше понимать структуру языка и экономнее использовать вычислительные ресурсы.<br/><ul><li>В перспективе мы можем увидеть модели, способные автоматически перестраивать свою архитектуру в зависимости от контекста и требований.</li><li>Исследователи применили метод Logit lens для анализа скрытых состояний в слоях моделей семейства Llama-2, чтобы понять, как происходит обработка инференса на разных языках.</li><li>Эти программы дали больше всего правильных ответов на вопросы, связанные с культурными явлениями.</li><li>Ранее считалось, что модели сначала преобразуют входные данные в английский язык, обрабатывают их, а затем переводят обратно.</li><li>Это устанавливает новую планку в способности модели обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, демонстрируя непрерывное развитие Gemini в решении задач и возможностей современных приложений ИИ.</li></ul><br/><h3>Механизм внимания</h3><br/>Нейросеть научилась лучше улавливать нюансы человеческой речи и точнее интерпретировать сложные запросы. Особенно заметны были улучшения в работе с техническими текстами и программным кодом. Для повышения эффективности современные модели часто используют смесь экспертов (Mixture of Experts, MoE). <a href="https://wikimapia.org/external_link?url=https://auslander.expert/">https://wikimapia.org/external_link?url=https://auslander.expert/</a>; При таком подходе нейросеть состоит из множества специализированных подсетей ("экспертов"), каждая из которых отвечает за определенный тип задач или область знаний. Специальная управляющая сеть направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.<br/>В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов. Примечательно, что разработчики LLaMA подчеркнули, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по производительности значительно более крупную GPT-3 в большинстве бенчмарков NLP.<br/>Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Особое внимание в новой версии уделено снижению предвзятости и улучшению безопасности. Meta внедрила систему динамического <a href="https://aitopics.org ">https://aitopics.org </a> обновления знаний, которая помогает модели поддерживать актуальность информации и минимизировать ошибки в фактических данных.<br/>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. Он позволяет модели взвешивать вклад каждого слова во входной последовательности при обработке, учитывая контекст. Это значит, что модель может «обращать внимание» на релевантные части текста, игнорируя менее важные. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14].<br/>Gemini 1.5 Pro, универсальная мультимодальная модель среднего размера, достигает производительности на уровне Gemini 1.0 Ultra и представляет инновационный подход к пониманию длинного контекста. Это изменение названия отражало стратегический шаг, направленный на то, чтобы дистанцировать чатбота от обрушившейся на него ранее критики и привести его в соответствие с достижениями, заложенными в модель Gemini. Преобразование Bard в Gemini не было просто косметическим, это был переход к более эффективной, высокопроизводительной модели ИИ, кульминацией которого станет выпуск самой мощной версии Gemini в декабре 2023 года. Кроме того, разработка Sora, основанная на соображениях безопасности и этики путем состязательного тестирования и сотрудничества с экспертами в данной области, соответствует подходу OpenAI к ответственной разработке ИИ. Это гарантирует, что по мере продвижения OpenAI к AGI, компания будет сохранять приверженность снижению рисков, связанных с дезинформацией, предвзятостью и другими этическими проблемами.<br/><br/>Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные. Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. «Языковые модели часто используются как „болталки“, с которыми пытаются вести беседы, спрашивают у них мнение, ожидают, что программа подстроится под индивидуальные особенности и интересы человека. С этой точки зрения программы, конечно, стараются развивать, но ждать от тех же голосовых помощников правильной реакции на специфические вопросы не стоит. Вместо прямого перевода модель формирует промежуточный уровень абстрактных концепций — своеобразный «язык мышления». В средних слоях трансформера действительно наблюдается преобладание английского языка, но это скорее следствие доминирования английского в обучающих данных, чем необходимый этап обработки информации.<br/>Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства. Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов в чатах. В этой статье мы поговорим об одной из технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Помимо создания текста, LLM могут выполнять различные задачи, такие как перевод, обобщение, анализ данных и ответы на вопросы.<br/>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. 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. <a href="https://list.ly/roydel_efrw013187">https://list.ly/roydel_efrw013187</a>; 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.<br/>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.