Семь ключевых метрик: как объективно оценивать ответы больших языковых моделей

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. 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. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй.

Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики

Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования.

Как повысить качество решения задач из разных категорий

Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова, более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN). Это вид нейронных сетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Первые современные большие языковые модели с 2017 года строятся на архитектуре Transformer, которая остаётся актуальной и в наши дни. Трансформер (Transformer) — базовая архитектура для многих современных моделей обработки естественного языка. https://lajmerime.com/user/profile/683418 На базе трансформера были созданы все имеющиеся большие языковые модели.

Сила обработки естественного языка

В этом примере несмещённая модель должна давать с вероятностью 50% ответ «positive» или «negative». Если few-shot состоит из четырёх примеров и они идут в порядке «да», «да», «нет», «нет», то, вероятнее всего, дальше модель ответит «нет» на любой вход, просто потому что слово «нет» встречалось последним. Чтобы улучшить качество решения задачи, авторы предлагают осуществлять калибровку подводок. В статье они заметили, что модели смещены относительно подводок, то есть переформулировка запроса ведёт к смещению в ответе модели, а также к росту разброса ответов. При этом приёме не тратятся ресурсы на обучение модели, она лишь смотрит на контекст и генерирует продолжение. Эти модели основаны на оригинальной архитектуре BERT и методах обучения, что еще больше расширяет возможности LLM в различных задачах NLP. Context Integration более естественно проверяется LLM, так как ей «удобно» рассуждать о контексте в одном длинном prompt. Но ML-подход с эмбеддингами разных реплик более детерминирован и может помочь объективно проверить, действительно ли заимствована информация из контекста. Это слои, https://aiimpacts.org которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Нейронные сети прямого распространения расположены после слоев внимания. Это достигается с помощью маскирования (треугольная матрица, где фиолетовые значения — нули), которое предотвращает появление информации о будущих токенах. Также на рисунке ниже представлено сравнение Self-Attention и masked Self-Attention. Top-k — выбор следующего токена из списка токенов с наибольшим k, которые отсортированы по их вероятности (рис. 7). Например, если для k установлено значение 3, модель в соответствии с температурой выберет один из трёх лучших вариантов. Базовая модель — это нейросеть, обученная на большом объёме данных, которую можно настроить для решения каких-либо задач. 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, https://aiethicslab.com 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. Качество работы модели зависит от подводки, и few-shot просто один из способов её построения. Эксперименты показывают, что грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством. Проблема в обучении больших моделей — нехватка оперативной памяти на GPU, поэтому не будем оптимизировать все параметры модели. В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с “конституционным” подходом к ИИ. 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. https://www.immo-web.ro/user/profile/364942 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.