Большой обзор больших языковых моделей Хабр

February 23, 2025

Эти модели определили ход исследований и разработок НЛП, установив новые ориентиры и раздвинув границы того, чего может достичь ИИ в понимании и создании человеческого языка. Он включает в себя обучение модели на большом наборе данных, обычно содержащем разнообразные и обширные текстовые данные, а затем ее точную настройку для конкретной задачи или области. Такой подход позволяет модели использовать знания, полученные во время предварительного обучения, для повышения производительности при выполнении целевой задачи. http://autoexotic.lv/user/SEO-Vault/

Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ настроений и классификацию текста.
Токены — дискретные символы, слова и другие фрагменты текста, которые используются для представления данных в структурированном формате.
Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй.
Эксперименты показывают, что грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством.

Модель трансформера использует механизмы самовнимания, которые позволяют ей оценивать важность различных https://aihealthalliance.org слов во входных данных, что значительно улучшает ее способность понимать контекст и генерировать связные и релевантные текстовые результаты. Мы рассмотрели эволюцию языковых моделей в контексте генерации текста, которая охватывает как минимум последние три десятилетия. Несмотря на то, что мы не углублялись в детали, очевидно, как развивались языковые модели с 1990-х годов по настоящее время. При тестировании различных способов генерации текста был выбран ChatGPT 4o, который показал отличные результаты в процессе обучения модели. Аналогично текстам по обществознанию в текстах по биологии наиболее частотным суффиксом субстантивации является суффикс –ние, однако динамика его роста не стабильна. Так, в текстах по обществознанию уровня I он имеет 567,2 вхождений, в текстах уровня II– 668 вхождений, а в текстах уровня III его дистрибуция незначительно снижается до 642 (см. Рис 6).

Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей

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.

Гайд по работе языковых моделей

Непрерывный прогресс в создании языков позволит получать более реалистичные и похожие на человека результаты, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели. Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей. Благодаря параллельному интенсивному использованию процессов внутреннего внимания конструкция преобразователя позволяет модели изучать сложные корреляции между входными и выходными последовательностями. Однако их быстрая эволюция началась с появлением методов глубокого обучения и внедрение архитектуры Transformer в 2017 году. Развитие LLM привело к смене парадигмы обработки естественного языка, что значительно улучшило выполнение различных задач НЛП. Их способность понимать контекст и генерировать связный, контекстуально релевантный текст открыла новые возможности для таких приложений, как chatbots, виртуальные помощники и инструменты для генерации контента. Единицами анализа в данном случае будут используемые говорящим коммуникативные стратегии и тактики [9]. Их стандартность или индивидуальность, нормативность или ненормативность осмысляются на фоне совокупности правил общения, принятых в данном социуме. Что касается дистрибуции глагола, то здесь наши данные значительно выше полученных М.

Context Integration (Интеграция контекста)

Методы смены ролей, управления беседой и постоянного анализа помогают раскрыть потенциал нейросетей максимально полно. Все эти приемы — не догма, а скорее отправная точка для ваших экспериментов. Промпт-инжиниринг — молодая и быстро развивающаяся область, где всегда есть место для новых находок и решений. Интересно, что модели часто “срезают углы” — упрощают сложные темы или дают чересчур обобщённые ответы. Это похоже на разговор с человеком, который пытается объяснить квантовую физику, прочитав только википедию. Эти новаторские модели с их замечательными вехами проложили путь к новой эре приложений ИИ, преобразуя отрасли и изменяя наше взаимодействие с технологиями. По мере того, как исследования в этой области продолжаются, мы можем ожидать появления еще более инновационных и мощных LLM, еще больше расширяющих горизонты того, чего может достичь ИИ в понимании и создании человеческого языка. Одним из недавних примеров является запуск двух приложений, которые повышают полезность подсказок LLM. Достижения в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта привели к появлению множества новаторских моделей больших языков. https://mianswer.com/user/seo-influence Для визуализации динамики параметров, коррелирующих с читабельностью текста, были построены гистограммы и графики (см. Рис. 1-5). Все графики и гистограммы строились на основе метриккаждого из сегментов (глав) в составе изучаемых текстов учебников. Например, в учебниках обществознания уровня I проанализировано 203 отрывка, на уровне II – 143 и и т.д. Для учебных и научных текстов на английском языке выявлена высокая дистрибуция имен существительных и именных словосочетаний.