Однако достаточно часто метод в обоих случаях присваивает тексту одинаковый класс тональности. Средн...View MoreОднако достаточно часто метод в обоих случаях присваивает тексту одинаковый класс тональности. Среднее количество одинаково классифицированных текстов для функции OR изменяется от 92 до 96 % в зависимости от предметной области. Галлюцинации в языковых моделях возникают из-за несовершенства обучающих данных. Для обучения таких моделей обычно используются большие массивы текстов из интернета, качество и достоверность которых могут значительно варьироваться. Кроме того, модель обучается на данных, собранных до определённого момента времени, поэтому она не способна отвечать на вопросы о событиях, произошедших после этого периода. Языковая модель — модель машинного обучения, которая при данном ей контексте предсказывает для каждого слова в языке вероятность того, что оно является продолжением данного контекста.<br/><ul><li>Как показано на рисунках 4 и 5, токеном может быть как одно слово, так и один символ, а количество токенов в фразе на русском языке используется гораздо большее, чем на английском.</li><li>Например, модель, которая умеет определять вид растений, можно обучить распознавать новый вид, используя относительно небольшое количество обучающих данных.</li><li>В большинстве случаев нулевая температура является предпочтительной при решении задач в текстовой аналитике.</li><li>Контекстное окно — количество токенов, которые можно передать модели за раз (эквивалентно RAM в памяти компьютера).</li><li>А зачем вообще нам выбирать второй по оценке токен, третий или любой другой, если мы уже нашли самый подходящий?</li></ul><br/>Они включают веса и смещения, которые модель корректирует во время обучения, чтобы минимизировать ошибки в прогнозах. Количество параметров часто коррелирует с емкостью и производительностью модели, но также влияет на ее требования к вычислениям и памяти. Эта уязвимость может повлиять на реальные приложения, например, на поисковые системы, использующие архитектуру RAG. Даже если документ содержит правильный ответ, модель может его не заметить, если формулировка не совсем соответствует запросу, отвлекаясь на поверхностные совпадения в менее релевантных текстах.<br/>Выбор количества тем - это сложный вопрос, который требует баланса между детализацией и обобщением. Слишком маленькое количество тем может не уловить разнообразие тематик в данных, а слишком большое количество тем может привести к нежелательному размытию результатов. Важно экспериментировать с разными значениями и оценивать, насколько хорошо модель адаптируется к вашим данным и задачам. Правильно подобранные материалы могут придать модели реалистичность и глубину. Также важно учесть, что различные объекты и поверхности требуют разных типов материалов и текстур. Учтите особенности материалов, из которых состоит объект, и настройте текстуру с учетом их свойств, таких как цвет, фактура и отражательная способность.<br/>При этом вершинам графа ставятся в соответствие отдельные термины, а ребрам – связи между ними. В настоящей работе каждый текст представлялся в виде графа совместно встречающихся слов. Для расстановки ребер проводилось сканирование текста окном заданного размера. Ребро между двумя вершинами в графе устанавливалось в том случае, если соответствующие этим вершинам слова в тексте одновременно находились в пределах сканирующего окна. Данный подход является достаточно простым в реализации и основан на наблюдении из [8], что между двумя находящимися рядом словами часто существует семантическая связь. Модели почти всегда содержат параметры — числа, настройка которых определяет, как именно устроена зависимость.<br/>Мы дообучали этот адаптер на тех же размеченных данных, на которых обучаются наши основные модели интент‑классификации, но аккуратнее отобранных. Используя эти примеры как эталон, мы, попарно вычисляя косинусное расстояние между ними и размеченными данными, смогли выбрать и отправить на переразметку некоторое подмножество запросов из наших обучающих датасетов. Также мы добавили в данные определённое количество негативных примеров, целевой меткой для которых было NaN, — их количество составило около 20 % от размера итогового датасета. Замечу, что нам необходимо использовать при этом разумное количество токенов — это влияет на скорость генерации, — а значит, мы не можем «скормить» модели многостраничную инструкцию по разметке для каждого интента. Появление Gemini 1.5 Pro знаменует собой значительный скачок в возможностях искусственного интеллекта, сочетая превосходную эффективность с качеством, не уступающим предшественнику Gemini 1.0 Ultra. Центральное место в этом занимает архитектура Mixture-of-Experts (MoE, оценка группой моделей-экспертов), повышающая способность модели динамически и эффективно обрабатывать большие и сложные наборы данных в различных модальностях.<br/><h2>Вычисление количества параметров</h2><br/>Общая рекомендация — изменить либо температуру, либо top-p, но не то и другое одновременно. Эмбеддинги — кодирование текста в смысл в виде вектора длины для базовой модели (сам вектор представляет собой смысл); или иначе — векторное представление слов в виде набора токенов. ’, демонстрируя продвинутые возможности в области обработки естественного языка. Взаимная информация Mutual Information определяет меру различия между совместным распределением пары меток и произведением их маргинальных распределений.<br/>Наилучшей стратегией в этом случае будет обучение с помощью метода опорных векторов, также известный как SVM, поверх выходных данных сверточных слоев, непосредственно перед полностью соединенными слоями (также называемыми узкими местами). Давайте разберем расчет параметров для каждого компонента LLM на основе трансформатора. Мы будем использовать обозначения из оригинальной статьи, где d_model представляет размерность скрытых состояний модели.<br/>Таким образом, используя разные типы источников параграфных данных, мы получили supervised-корпус для обучения. Для изначальных экспериментов мы взяли несколько версий внутренней модели YandexGPT decoder-only и попробовали две стандартных стратегии адаптации LLM под задачу. 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.<br/><h3>Выбор правильных настроек для достижения высокого качества</h3><br/>Для начала необходимо определить цели и требования к модели, чтобы выбрать подходящие для сравнения варианты. Автоподбор параметров позволяет провести эффективный поиск оптимальной конфигурации модели, исследуя различные варианты гиперпараметров и <a href="https://machinelearningmastery.com ">https://machinelearningmastery.com </a> выбирая наилучший набор для конкретной задачи. Для этого используются различные методы оптимизации, такие как случайный поиск, жадный поиск, генетические алгоритмы, байесовская оптимизация и другие. При разработке моделей на основе трансформеров необходимо выбирать различные гиперпараметры, такие как количество слоев, размерность пространства внимания, размер мини-батчей и так далее. Оптимальный набор параметров существенно влияет на производительность модели и качество ее предсказаний. Одним из примеров применения свёрточных нейронных сетей является распознавание объектов на изображениях, таких как автомобили, лица людей, животные и так далее.<br/><br/>Однако у RNN есть некоторые недостатки, такие как проблема затухания градиента и ограниченная возможность <a href="https://deepmind.com/blog ">https://deepmind.com/blog </a> моделирования длинных зависимостей. В целом, свёрточные нейронные сети являются мощным инструментом для работы с изображениями и другими визуальными данными, их преимущества часто превышают их недостатки, что делает их популярным выбором для многих задач машинного обучения. Глубинное обучение — подобласть машинного обучения, которая занимается изучением нейросетей с большим количеством параметров. Эти нейросети представляют особый интерес, так как увеличение числа параметров значительно улучшает качество их предсказаний и усиливает их способность к обобщению. При квантизации все числа в модели округляются и кодируются с использованием меньшего числа битов. Это позволяет снизить размер модели и ускорить ее работу за счет уменьшения количества операций, выполняемых при обработке данных. <a href="https://auslander.expert/">AUSLANDER EXPERT</a>
About Me
Однако достаточно часто метод в обоих случаях присваивает тексту одинаковый класс тональности. Средн...View More