Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта Хабр

Этот текст может послужить туториалом для новичков и помочь понять ключевые концепции языковых моделей на протяжении их истории. Стоит отметить, что я не углубляюсь в детали реализации и математические аспекты, однако уровень описания достаточен для правильного понимания эволюции LMs. Таким образом, предпочитаемые личностью средства и приемы оказываются формой эксплицирования знаний этой личности о мире и культуре, об обществе и своем месте в нем. Отбор языковых средств говорящим свидетельствует о личностной определенности, прежде всего ценностной, по отношению к действительности, о степени владения знаниями о мире и культуре.  https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ По нашему мнению, первой задачей исследователя должно стать обнаружение в дискурсе языковой личности особенных, присущих только ей речевых форм и способов речевого поведения. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. А не связанные по смыслу слова вроде «солнце», «компьютер», «собака» будут находиться далеко друг от друга. Если ее обучали на текстах, где солнце, компьютер и собака упоминаются в одном контексте, она может распознать их как семантически близкие друг к другу слова.

• Анализ настроений, или анализ мнений, включает в себя определение настроений или эмоций, выраженных в фрагменте текста, таком как обзор продукта, сообщение в социальной сети или новостная статья.
• Чем ниже перплексия, тем меньше неопределенность модели, и, следовательно, тем лучше она предсказывает выборку.
• Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения.
• Третье поколение серии GPT расширило возможности обработки естественного языка до беспрецедентного уровня, позволив создавать тексты - от эссе и кодов до поэзии, - [иногда] превосходящие человеческий результат.
• Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) —распознавания сущностей в тексте.

Развитие языковых моделей

Компания ожидает регулярных обновлений серии Claude, а Claude 3 станет важнейшим шагом на пути к созданию искусственного интеллекта общего назначения, отражая сознательный подход к ответственному использованию потенциала ИИ. Основные цели Anthropic в работе с Claude включают демократизацию исследований в области ИИ и создание среды открытых исследований для совместного решения присущих ИИ проблем, таких как предвзятость и токсичность. Предоставляя открытый доступ к LLaMA и LLaMA 2, компания способствует развитию исследований в области ИИ и создает прецедент ответственного подхода к разработке и применению LLM. LLaMA 2, по-прежнему с открытым исходным кодом и бесплатная для исследований и коммерческого использования, развивает наследие LLaMA, предлагая модели с параметрами 7B, 13B и 70B, включая чат LLaMA 2 с поддержкой диалогов. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов. Включение Sora в технологический стек OpenAI является свидетельством стремления организации к AGI путем расширения возможностей ИИ по обработке и генерированию мультимодальных данных. Поскольку возможности GPT-5 продолжают раскрываться, его разработка знаменует собой значительный скачок на пути к реализации AGI, обещая новую эру ИИ, превосходящего человеческий интеллект в различных областях. Альтман делает акцент на мультимодальности, объединяющей https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/   речь, изображения и, в конечном счете, видео, чтобы удовлетворить растущий спрос на универсальное взаимодействие ИИ. Новые приложения LLM в области разработки программного обеспечения включают использование моделей, таких как Codex OpenAI, для создания фрагментов кода или предложения помощи в программировании на основе описаний на естественном языке. Понимая языки и концепции программирования, LLM могут помочь разработчикам  писать код более эффективно, решать проблемы и даже изучать новые языки программирования. Одним из первых и наиболее важных приложений LLM является машинный перевод, целью которого является автоматический перевод текста или речи с одного языка на другой. LLM, такие как T5 от Google и серия GPT от OpenAI, добились выдающихся результатов в задачах машинного перевода, уменьшив языковой барьер и облегчив межкультурное общение. Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Возможности LLM могут быть используется в образовательных учреждениях для создания персонализированного опыта обучения, предоставления мгновенной обратной связи по заданиям и создания объяснений или примеров для сложных понятий. Кроме того, LLM могут помочь исследователям в обзоре литературы, обобщении статей и даже создании черновиков исследовательских работ. LLM могут служить интерфейсами на естественном языке для баз данных, позволяя пользователям взаимодействовать с системами хранения данных, используя повседневный язык. Преобразовывая запросы на естественном языке в структурированные запросы к базе данных, LLM могут обеспечить более интуитивный и удобный доступ к информации, устраняя необходимость в специализированных языках запросов или навыках программирования. Архитектура Transformer заложила основу для LLM, представив механизмы внутреннего внимания, которые позволили моделям более эффективно понимать и представлять сложные языковые шаблоны.

Классическое обучение с учителем

Далее запрос кодируется в числовой вектор, который подаётся на вход LLM. В этой статье мы рассмотрим использование больших языковых моделей на этапе подготовки описания продуктов данных для дальнейшего использования в аналитике. Это может улучшить автоматизацию процесса, предоставляя инструмент для создания описаний продуктов. Архитектура и стратегии обучения Gemini воплотились в ключевых особенностях, которые отличают эти модели, таких как широкое понимание контекста, мультимодальное взаимодействие, многоязыковая компетентность и настройка.

Архитектура трансформатора: кодер-декодер и механизм внимания

Обучение одной модели на огромном массиве данных может быть адаптировано к огромному количеству приложений, демонстрируя ошеломляющий скачок в способности ИИ понимать мир и взаимодействовать с ним подобно человеку. Базовая модель отличается тем, что она обучена на обширных наборах данных, часто с помощью механизма самоконтроля, что позволяет этим моделям добиваться превосходства в решении множества задач. Однако исходная архитектура seq2seq имела серьезное узкое место — энкодер сводил всю входную последовательность к единственному представлению — контекстному вектору. (2014) ввели понятие механизма внимания, который (1) использует индивидуальный контекстный вектор для каждого скрытого состояния декодера, (2) основываясь на взвешенных скрытых состояниях энкодера. Они позволяют системам анализа настроений различать эмоции и взгляды, выраженные в тексте, позволяя организациям получать важные сведения из отзывов клиентов. Тонкая настройка влечет за собой обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для намеченной цели. Процедура, известная как тонкая настройка, используется для настройки языковых моделей для конкретных действий или областей. И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. LLM продемонстрировали большие перспективы в этой области, позволяя автоматически генерировать резюме для новостных статей, научных статей и других объемных документов. Эта возможность может значительно сэкономить время и усилия для пользователей, стремящихся быстро понять основные моменты документа. T5 сыграл важную роль в продвижении исследований по трансферному обучению и многозадачному обучению, продемонстрировав потенциал одной универсальной модели, позволяющей преуспеть в различных задачах НЛП. Успех BERT в различных тестах НЛП привел к разработке многочисленных вариантов и адаптаций, включая RoBERTa, ALBERT и DistilBERT. Декодер создает контекст и создает окончательный вывод, используя выходные данные кодировщика. Преобразователи обеспечивают возможность распараллеливания и более быстрое обучение и использование, поскольку они одновременно обрабатывают всю последовательность, в отличие от стандартных рекуррентных нейронных сетей. Название этих моделей происходит от их способности превращать одну последовательность в другую, и они превосходно понимают контекст и смысл. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN.