Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр
На этом этапе модели предоставляют размеченные примеры для последующей генерации ею более точных и контекстуально верных ответов на задачу-адресата [3]. Точная настройка позволяет модели использоваться в приложениях, осуществляющих перевод с иностранных языков, чаты «вопрос-ответ» или генерацию текста. Различные техники дополнения и преобразования данных, а также измерения качества были тщательно изучены в статье [20]. Примечательно, что Microsoft провело исследование по генерации датасета для дообучения языковой модели инструкциями [21].
Примеры использования LLM в разных областяхПримеры использования LLM в разных областях
Акции и новости, а также годные статьи о хостинге, маркетинге, облачным технологиям, нейронным сетям и всякому там искусственному https://siggraph.org интеллекту.
Что такое большие языковые модели
GPT-3 построен на архитектуре трансформера (transformer) – модели глубокого обучения, представленной в статье “Attention is All You Need” (“Внимание – это все, что вам нужно” – перевод на Хабре, ч.1 и ч.2 ) Васвани и др. Стэнфордский центр исследований базовых моделей (CRFM) раскрывает эту концепцию глубже, описывая базовые модели как краеугольный камень новой парадигмы построения систем ИИ. 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. Разберемся, что это такое, как они развивались и чем отличаются друг от друга. Кроме того, необходимы продуманные алгоритмы оптимизации и стратегии обучения для эффективного использования ресурсов. https://farangmart.co.th/author/seo-wizardry/
- Развитие семейства больших языковых моделей ChatGPT началось с GPT-3, представленной в июне 2020 года.
- Для этого алгоритмам задавали вопросы, связанные со стереотипами, литературными отсылками и известными цитатами из интернета.
- Это не только ускоряет работу, но и позволяет модели лучше улавливать зависимости между удаленными частями текста.
- 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.
- Лучше всего соответствовать культурному контексту будут те модели, для которых разработчики реализуют собственный претрейн (предобучение), а не только занимаются настройкой.
За следующие два года LLM проникли практически во все сферы https://aiindex.stanford.edu бизнеса и науки. По мере развития отрасли ориентироваться во множестве доступных моделей, чтобы найти подходящую для конкретных нужд, становится все более важным. Проводя внешние проверки и оценки безопасности, Anthropic стремится минимизировать риски, связанные с развитием ИИ, и обеспечить использование возможностей Claude 3 без непредвиденных последствий. Предлагая Claude, Anthropic обеспечивает более безопасное и приватное использование моделей, уменьшая зависимость от внешних API и обеспечивая конфиденциальность данных. Этот метод начинается с набора этических принципов, формирующих “конституцию”, которая направляет развитие модели и выравнивание ее результатов, демонстрируя приверженность Anthropic к этически корректным и автономным системам ИИ. Claude 2 появился в июле 2023 года, опираясь на фундамент своего предшественника, с улучшенной производительностью и более широкими возможностями применения, делая акцент на этическом развитии ИИ. Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто используются вместе и какие темы связаны между собой. «Понятно, что не бывает строго определенных культурных типов, мы все разные, да и вопросы в этом эксперименте специфичные. Но если говорить о том, чтобы натренировать нейросеть, научить ее лучше понимать какие-то культурные особенности человека, то наше исследование может стать полезным инструментом для таких целей. Это шаг в сторону персонализации, о которой сегодня часто говорят разработчики языковых моделей», — объясняет Ксения Клокова. http://opelforum.lv/user/AEO-Pro/ Это стратегическое расширение подчеркивает стремление Google внедрить ИИ в свою экосистему, предвещая новые возможности взаимодействия и вовлечения пользователей. В ходе расширения Gemini будет интегрирована в ключевые сервисы Google, включая Chrome для улучшения качества работы в браузере и платформу Google Ads, предлагающую новые стратегии привлечения рекламодателей. 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. Особого внимания заслуживает версия Gemini 1.5 Flash, оптимизированная для быстрой обработки запросов. Инженерам Google удалось сократить время отклика на 50% по сравнению с предыдущими версиями при сохранении высокого качества ответов. Это достижение особенно важно для реальных приложений, где скорость работы играет критическую роль.