Большие языковые модели: что это и как они меняют нашу жизнь? AI на vc ru

Благодаря этому мы получили такую форму искусственного интеллекта, которая способна улавливать статистические закономерности и лингвистические нюансы, присутствующие в обучающих данных. LLM (Large Language Model) — это модели машинного обучения, которые умеют обрабатывать огромные объемы текстов. Такие модели используются для генерации текста, перевода, анализа тональности, ответов на вопросы. Они не просто выполняют задачи, но также играют важную роль в развитии искусственного интеллекта. Это позволит человечеству значительно улучшить многие аспекты жизни, включая бизнес, образование, медицину. После предварительного обучения модель обучается конкретной задаче или работе в специфической области.

Подробный гайд по большим языковым моделям: ChatGPT, Claude, Gemini, LLama

Он лишь дополняет их, предлагая новые способы решения проблем, а также методы улучшения производительности. Это слои, 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. Перед загрузкой в энкодер входные данные проходят через слои токенизации и эмбеддинга.

Принцип работы больших языковых моделей

• Различать их крайне важно, поскольку оно влияет на доступность, адаптивность и инновационный потенциал.
• Для обработки такого объёма информации вручную потребовалось бы привлечь тысячи сотрудников, LLM же нужно всего несколько минут.
• 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.
• За следующие два года LLM проникли практически во все сферы бизнеса и науки.
• Стратегия обучения GPT-5 предполагает использование обширных интернет-баз данных и эксклюзивных данных организаций для оттачивания умения рассуждать и вести беседу.
• На этапе вывода при взаимодействии с LLM пользователь вводит промт или запрос.

Для продвинутой работы с запросами к большим языковым моделям вы также можете изучить Руководство по проектированию промтов. Производителю обуви Ralf Ringer с помощью YandexGPT удалось наполовину автоматизировать обработку обращений в клиентскую поддержку. К 2022 году OpenAI пересмотрела свое отношение и представила миру ChatGPT (GPT 3.5), которая стала первой большой языковой моделью, привлекшей огромное внимание. В перспективе мы можем увидеть модели, способные автоматически перестраивать свою архитектуру в зависимости от контекста и требований. Нейросеть поддерживает широкий спектр входных данных, включая текст, изображения, видео и аудио, и может выводить результаты в виде текста, изображений и речи. Она обеспечивает работу с контекстом до 1 миллиона токенов на вход и 8 тысяч токенов на выход. Модель оптимизирована для сценариев, где скорость ответа является критически важным фактором, таких как автоматизация задач. Если задать ей вопрос, она даст ответ, похожий на те многочисленные тексты, которые ей знакомы. Если мы хотим, https://semiwiki.com/category/artificial-intelligence/   чтобы языковая модель генерировала текст в стиле гороскопов или пацанских цитат, то нам нужно набрать соответствующие датасеты и дообучить модель на них.  https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Нейросеть должна увидеть максимально разнообразный язык, потому что только так она сможет генерировать текст в разной стилистике. Если обучать её только на «Википедии», то у неё не получится написать интересный пост для Instagram. Эти наблюдения подтверждают, что процесс не является простым последовательным переводом, а представляет собой сложную трансформацию информации через промежуточное концептуальное представление. Большие языковые модели — это не просто хайповая технология, а мощный инструмент для автоматизации и оптимизации. Разработчик продвигает Llama 3, нацеливаясь на улучшение генерации кода и продвинутых диалогов, стремясь сравняться с возможностями модели Gemini от Google. Кроме того, публичный выпуск этих моделей способствует совместным исследованиям, позволяя решать такие важные проблемы, как предвзятость и токсичность в ИИ. Кроме того, такой подход позволяет создавать частные экземпляры моделей, что снижает зависимость от внешних API и повышает уровень конфиденциальности данных. Изначально предназначавшаяся для избранной группы https://aitracker.substack.com   исследователей и организаций, она в результате утечки быстро оказалась в Интернете к началу марта 2023 года, став доступной для более широкой аудитории.