Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить

March 26, 2025

Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Модель обучается определять правильный порядок слов для формирования грамматически корректных предложений. Например, в английском языке типичный порядок — «подлежащее — сказуемое — дополнение», тогда как в русском языке порядок может варьироваться в зависимости от контекста.● Согласование. Например, в русском языке существительные и прилагательные https://eccv2024.ecva.net должны согласовываться по родам, числам и падежам.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Генерация текста с помощью нейросетей – это процесс создания текстовых материалов, включая статьи, рецензии, отчеты, новости и т. Д., при помощи компьютерных алгоритмов, которые имитируют процесс генерации текста человеком. 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.

Обучение языковой модели: анализ данных и прогнозирование следующих слов

Глубина этих сетей позволяет им изучать иерархические представления данных, что особенно полезно для таких задач, как НЛП, где понимание отношений между словами, фразами и предложениями имеет решающее значение. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ В основе LLM лежат нейронные сети— расчетные модели вдохновлен строением и функционированием человеческого мозга. Эти сети состоят из взаимосвязанных узлов или «нейронов», организованных в слои. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов, обрабатывает их и передает результат на следующий слой. Языковые модели привлекли внимание всего мира и произвели революцию в том, как люди взаимодействуют https://aclweb.org/portal/ с машинами в постоянно меняющемся мире технологий. Используется в виртуальных ассистентах и устройствах «Сбера» — SberBoom, SberBox и SaluteSpeech. Позволяет создавать собственные решения для бизнеса, например чат-ботов и SaaS-платформы. Рекомендуется для создания статей, генерирования презентаций, рисования иллюстраций, разработки сценариев.

Модели учатся понимать, какие слова чаще всего встречаются в тексте, как они используются в различных контекстах и какие ассоциации между словами существуют.● Частотность и распространённость слов.
Модели обучаются распознавать и запоминать общеизвестные факты, такие как «Солнце — это звезда» или «Лондон — столица Великобритании».
Используется в виртуальных ассистентах и устройствах «Сбера» — SberBoom, SberBox и SaluteSpeech.
Преобразователи обеспечивают возможность распараллеливания и более быстрое обучение и использование, поскольку они одновременно обрабатывают всю последовательность, в отличие от стандартных рекуррентных нейронных сетей.

RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN). Языковые модели с их способностью понимать, синтезировать и даже воспроизводить человеческий язык легли в основу новаторских приложений, влияющих на наш цифровой опыт. Они применяются для распознавания эмоций в отзывах, комментариях или публикациях, что позволяет выявлять позитивные, негативные и нейтральные мнения. Искусственный интеллект может делать краткие резюме на основе длинных текстов. Нейросеть иногда воспроизводит необъективную информацию, унаследованную из обучающих данных. Эти совместные усилия могут гарантировать, что LLM продолжают революционизировать отрасли и улучшать жизнь, поддерживая при этом самые высокие стандарты этической ответственности. Чтобы полностью использовать потенциал этих моделей, необходимо бороться с предубеждениями, устранять ложную информацию и поощрять этичное использование. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила. В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации против катастрофического забывания во время полного дообучения [17]. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. Достижения в LLM привели к разработке сложных чат-ботов и виртуальных помощников, способных участвовать в более естественных и контекстно-зависимых разговорах. Механизм самоконтроля в архитектуре Transformer позволяет LLM обрабатывать входные последовательности параллельно, а не последовательно, что приводит к более быстрому и эффективному обучению. Кроме того, архитектура позволяет модели фиксировать долгосрочные зависимости и отношения в тексте, что жизненно важно для понимания контекста и создания связного языка.