По этой причине многие современные алгоритмы впервые успешно заработали именно в задаче перевода. Co...View MoreПо этой причине многие современные алгоритмы впервые успешно заработали именно в задаче перевода. Copilot - это инновационный инструмент для генерации программного кода, разработанный компанией GitHub, которая в настоящее время принадлежит Microsoft. Этот инструмент использует современные языковые модели, включая технологии искусственного интеллекта, чтобы помогать разработчикам писать код более быстро и эффективно. Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат.<br/><ul><li>В этой статье представлены простые рекомендации по созданию запросов, включая их типы, методы снижения затрат, способы получения кратких и ясных ответов, а также техники для улучшения запросов.</li><li>Первая проблема — гладкость и связность перевода, иначе именуемая как fluency.</li><li>Включают в себя рабочие процессы, включающие классификацию запросов, извлечение, переранжировку, упаковку и суммаризацию.</li><li>В следующем разделе мы рассмотрим более сложные концепции и методы промпт-инженерии для повышения результатов при решении данных и более сложных задач.</li></ul><br/><h2>Цепочка рассуждений. Пример самостоятельного использования техники моделью GPT-4o</h2><br/>Например, в 2014 году в статье Sequence to Sequence Learning with neural networks было описано, как обучить в режиме end-to-end модель генерации текстов на основе рекуррентной нейронной сети. Чуть позже для обработки длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. С точки зрения используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна. Исторически для популярных языковых направлений было доступно гораздо больше данных, чем для других генеративных задач NLP (например, суммаризации или question-answering).<br/><h3>«Давай подумаем» / zero shot chain-of-thought</h3><br/>В любой продакшен-среде инференс таких моделей крайне тяжелый и требует очень много вычислительных ресурсов. Вместе с тем после внедрения и улучшений трансформерных моделей качество алгоритмов перевода стало достаточно высоким. Для не очень длинных текстов общей тематики (general domain) автоматические переводчики стали допускать уже крайне мало ошибок.<br/>Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность.<br/><br/>LLM, работающий по инструкции, отлаженный на базе данных инструкций, созданных человеком, лицензированной для исследовательского и коммерческого использования. MPT-7B - это модель в стиле GPT, первая в серии моделей MosaicML Foundation. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Добавив больше примеров, вы <a href="https://cmu.edu/artificial-intelligence/ ">https://cmu.edu/artificial-intelligence/ </a> сможете достичь еще более впечатляющих результатов.<br/>В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов. <a href="https://www.webwiki.it/roboticsbusinessreview.com/category/ai/ ">https://www.webwiki.it/roboticsbusinessreview.com/category/ai/ </a> Процесс создания эффективных промптов часто требует нескольких циклов проб и ошибок. Даже опытные промпт-инженеры могут столкнуться с ситуацией, когда первый вариант запроса не дает желаемых результатов. Важно понимать, что итеративный подход — это ключ к совершенствованию. Начав с общего и достаточно простого запроса, вы можете получить первый ответ от модели, который затем следует анализировать. Если результат не соответствует ожиданиям, необходимо внести корректировки, добавив уточнения или изменив формулировку.<br/>Наконец, давайте соберём данные асессорской и автоматической разметок пар переводов и техническую реализацию alignment в единый пайплайн дообучения LLM под перевод. А что, если использовать general-purpose LLM как перефразировщик, а базовую модель перевода — как генератор начальных гипотез? Тогда в идеале среди перефразировок мы получим точные (или с минимальным искажением) переводы, которые хороши в гладкости и естественности. Самый простой способ — дообучение всех параметров модели (Full Fine-tuning). У такого варианта есть понятные проблемы, связанные с высокими вычислительными затратами на оптимизацию, но с точки зрения математической задачи FF — наиболее мощный инструмент. Второй классический способ адаптации модели к downstream-задаче — дообучение весов.<br/>На практике это означало, что для некритичных сценариев можно было переводить предложения через машинные системы с минимальной постредактурой. На следующем этапе сервис предложит согласовать входные и выходные данные. Если вы не обладаете данными, то нейросеть сгенерирует их автоматически на основе указанных полей. На следующем шаге алгоритм обучится на предоставленных примерах и выдаст оптимизированный промпт. Вопросно-ответные системы (QA) - это методология, которая позволяет пользователю задавать вопросы на естественном языке, а затем получать соответствующие ответы от компьютерной программы или искусственного интеллекта.<br/> <a href="https://www.dermandar.com/user/ranking-hero/">https://www.dermandar.com/user/ranking-hero/</a>; Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Для улучшения результатов рекомендуется провести эксперименты с формулировкой инструкций. При этом использование более продвинутой модели не всегда будет оправдано, так как часто ее стоимость будет выше, а для ряда задач и более простые модели будут давать схожий результат. Существует несколько основных подходов, и в этом материале мы разберем базовые, но действенные методы улучшения качества фичей и целых продуктов на основе LLM. Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных.<br/>Например, результат модели GPT-4 будет почти всегда превосходить по качеству результат модели GPT-3.5. Ориентироваться среди версий GPT-моделей, например, от OpenAI вам поможет их документация. Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) могут быть ценным помощником при автоматизации задач в работе над продуктом, что позволяет сэкономить деньги и время сотрудников. Впрочем, применение подобных инструментов не гарантирует получение качественных результатов сразу, что ставит вопрос о подходах по улучшению этих результатов. Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями.<br/>Одним из наиболее увлекательных применений промпт-инжиниринга является <a href="https://deeplearning.ai ">https://deeplearning.ai </a> указание LLM-системе того, как себя вести, какой должна быть её цель и какой характер ей следует иметь. Это особенно полезно в ситуациях, когда вы создаёте системы для диалога, например, чат-ботов для обслуживания клиентов. Предыдущий раздел представил базовый пример того, как использовать промпты с LLM. Для лучшего понимания логики процессов развития и применения LLM на Рисунке 1 приведено их сегодняшнее многообразие в виде дерева, учитывающего их эволюцию и взаимосвязи.<br/>Таким образом, используя разные типы источников параграфных данных, мы получили supervised-корпус для обучения. Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. В 2024 году LLM стали умнее, и многие ожидали, что уж теперь бейзлайн человеческого качества будет достигнут. Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений. И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными.
About Me
По этой причине многие современные алгоритмы впервые успешно заработали именно в задаче перевода. Co...View More