Полный гайд по работе с языковыми моделями

Амбициозный путь OpenAI к созданию универсального искусственного интеллекта (AGI) сделает еще один мощный рывок с разработкой GPT-5, последней итерации в революционной серии Generative Pre-trained Transformer. К ключевым особенностям GPT-4 относится возможность расширенного видения, известная как GPT-4V, которая позволяет модели интерпретировать и анализировать изображения, предоставляемые пользователями. По мере усложнения, LLM могут захватывать и отражать более богатый контент. Модели с большим количеством параметров способны воспринимать и анализировать обширную информацию, что повышает их способность распознавать тонкие нюансы, взаимосвязи и контекстуальные моменты в обрабатываемых данных. Разработка базовых моделей не только расширяет возможности практического применения ИИ, но и раздвигает границы возможностей машин, предвещая новую эру инноваций в ИИ.

История возникновения LLMИстория возникновения LLM

Эта инициатива сделала исследования в области ИИ более масштабируемыми и доступными, предоставляя широкому кругу пользователей доступ к сложным технологиям ИИ. Эти достижения заложили основу для сервиса разговорного ИИ Google, который первоначально назывался Bard и работал на базе LaMDA. Bard, анонсированный генеральным директором Google и Alphabet Сундаром Пичаи в феврале 2023 года, был призван объединить обширные знания, получаемые из Интернета с возможностями больших языковых моделей Google. С момента появления BERT, ранней модели трансформера Google, которая произвела революцию в понимании человеческого языка, до разработки MUM, более мощной и способной к многоязыковому пониманию и анализу видеоконтента нейросети. Кроме того, GPT-4 демонстрирует превосходное понимание и генерацию естественного языка (NLU / NLG), что делает его применимым в таких специализированных областях, как юридический анализ, продвинутая техническая поддержка и творческое письмо. Эта разработка представляет собой значительное достижение, объединяющее мультимодальные входные данные (например, изображения) с большими языковыми моделями (LLM), что многие считают важнейшим рубежом в исследованиях ИИ. Новаторская архитектура Gemini базируется на  нейронной сети, основанной на модели трансформера и разработанной специально для управления сложными контекстными последовательностями различных типов данных, таких как текст, аудио и видео. Это различие между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает более широкий разговор о доступности, прозрачности и инновациях в ИИ. В стремительно меняющемся под влиянием искусственного интеллекта мире большие языковые модели (LLM) находятся на переднем крае, произведя революцию в способах взаимодействия с технологиями. При использовании больших языковых моделей учитывайте сопутствующие проблемы. Его важным свойством является авторегрессионное предсказание следующего токена на основе языковой каузальности. Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки.

Недостатки LLM с открытым исходным кодом

Задача дообучения для задачи геренации по тексту SQL была успешно реализована [24] на основе публичных датасетов запросов SQL. Развитие технологий локальных вычислений и повышение эффективности моделей сделает ИИ доступным даже на персональных устройствах, открывая новые сценарии использования. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте.

• Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью.
• Важным аспектом работы нейросетей является контекстное окно – максимальный объем информации, который модель может анализировать одновременно.
• Модели с большим количеством параметров способны воспринимать и анализировать обширную информацию, что повышает их способность распознавать тонкие нюансы, взаимосвязи и контекстуальные моменты в обрабатываемых данных.
• "Млрд параметров" в языковой модели — количества обучаемых параметров, которые составляют основу её работы.

Рекомендации по использованию LLM в ITSM

Большие языковые модели (Large language models, LLM) — это прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ), в частности обработки естественного языка. Эти модели, такие как GPT-4, разработанная OpenAI, и Gemini, разработанная Google, используют обширные наборы данных и алгоритмы глубокого обучения для понимания и создания человеческого языка. Они обучены работе с различными источниками данных, включая книги, статьи и веб-сайты, чтобы прогнозировать и создавать текст, имитирующий человеческий текст. Размер этих моделей, содержащих миллиарды или даже триллионы параметров, позволяет им справляться с очень сложными языковыми и когнитивными задачами. Таким образом, именно за счет обработки и анализа больших объемов текста языковые модели учатся понимать язык на более сложных уровнях, генерируя логически связные ответы для конкретной когнитивной задачи. На этапе вывода при взаимодействии с LLM пользователь вводит промт или запрос. С публичным доступом к исходному коду, приглашают отдельных разработчиков, исследователей и организации свободно использовать, модифицировать и распространять модели.  http://yogicentral.science/index.php?title=beachholder0204 Вместо универсальных моделей будущее может принадлежать системам, которые динамически адаптируются под конкретные задачи и области применения.  https://fmcpe.com/user/SEO-Accelerate/ Технология Mixture of Experts, используемая в Gemini, представляет собой первый шаг в этом направлении. Это обусловлено также активным финансированием OpenAI, направленным на ускорение инноваций в области ИИ. GPT-5 от OpenAI станет центром технологического прогресса, обещая превзойти своих предшественников по интеллекту, универсальности и возможностям. Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Различать их крайне важно, поскольку оно влияет на доступность, адаптивность и инновационный потенциал. Hugging Face находится на пути к укреплению своего статуса ведущего центра для больших языковых моделей (LLM), опережая традиционные сообщества ИИ по темпам роста и вовлеченности. Платформа Hugging Face, известная как "Хаб", представляет собой огромное хранилище моделей, токенизаторов, наборов данных и демонстрационных приложений (пространств), доступных в виде ресурсов с открытым исходным кодом.  https://www.question-ksa.com/user/seo-rankers LLaMA, ориентированная на открытые методы, предоставляет компактные, но мощные модели, которые делают исследования ИИ высшего уровня доступными для широкого круга пользователей, включая тех, кто имеет ограниченные вычислительные возможности. Размер измеряется в количестве параметров – настраиваемых значений в нейросети. Современные решения могут иметь от нескольких миллиардов до сотен миллиардов параметров. Больший размер обычно позволяет нейросети лучше понимать контекст и генерировать более качественные ответы, но задействует больше вычислительной мощности. Разрабатывать языковые модели стало проще, когда https://paperswithcode.com   в в 2017 году исследователи из  Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов.