Гайд по LLM большим языковым моделям в программировании

И я думаю, что сейчас упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. Лучшие закрытые модели GPT-4 и Claude 100K могут воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. Нейросети с открытым кодом пытаются догнать конкурентов по этому показателю. Поэтому именно с опенсорсными LLM часто работают стартапы. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. LLM могут выдавать ошибочные данные, которые выглядят правдоподобно. Полностью избавиться от таких ответов нейросетей не удаётся до сих пор. Базовая модель — это искусственная нейросеть, обученная на большом объёме данных, которую можно настроить для решения каких-либо задач. Если пару лет назад появление новой LLM с открытым исходным кодом было важным событием в IT-мире, то сегодня этим уже никого не удивишь. Каждый месяц появляются десятки опенсорсных языковых моделей, а каждый год — сотни. Однако это также может привести к увеличению количества мусорных результатов и галлюцинаций, что в среднем снижает качество ответов. Температура выше нуля применяется, когда мы хотим дать один и тот же промпт модели несколько раз и  получить множество креативных ответов. Таким образом, если ваша цель — задать один и тот же вопрос дважды и получить разные ответы, рекомендуется использовать только ненулевые значения температуры. Использование принципов, описанных в этой статье, может помочь пользователям более эффективно использовать ChatGPT для своих нужд, будь то обучение, исследование или развлечение. В этой статье на практических примерах рассмотрим какие задачи из коробки могут решать современные большие языковые модели (large language models, LLM). Отметим, что несмотря на то, что и температура, и штрафы за частоту/присутствие добавляют разнообразие в ответы модели, это разнообразие отличается по типу. Штрафы за частоту/присутствие увеличивают разнообразие в пределах одного ответа, т.е.

Семплирование с помощью параметров top-k и top-p

Четкий контекст снижает неоднозначность и помогает модели сосредоточиться на наиболее важных аспектах запроса. Большая языковая модель — это тип модели глубокого обучения, которая понимает и генерирует текст на человеческом языке. Эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных (книги, статьи, сайты и др. источники) и содержат в себе большое число параметров. Это очень важный момент, который делает нейросеть более гибкой. Обучение большой языковой модели стоит очень дорого — десятки миллионов долларов, а дообучение или персонализация намного дешевле, чем обучение полноценной модели. Но необходимо отметить, что не все компании допускают такую персонализацию LLM.

Сложность вычисления вывода

Вроде бы всё правильно, но часто не хватает глубины и нюансов. Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком.

Семь ключевых метрик: как объективно оценивать ответы больших языковых моделей

Например, создатели LLaMA 2 предлагают пользователю перед скачиванием принять соглашение с обширным списком требований и запретов. Один из пунктов запрещает использовать нейросеть при количестве пользователей в проекте, превышающем 700 миллионов человек в месяц. Результаты работы LLaMA 2 нельзя использовать для обучения других LLM, кроме самой LLaMA и её производных. «Часто снижение стоимости хостинга модели достигается путём квантования.

Например, при работе с нейросетью в России для пользователей будет важна поддержка русского языка. Но использовать «претрейн» для решения каких-либо задач проблематично. Он может лишь генерировать продолжение текстовых последовательностей, вводимых пользователем. Словарь токенов формируется при обучении модели и составляет https://venturebeat.com/ai обычно несколько десятков тысяч таких заранее подготовленных кусочков. Там всегда есть кусочки в виде отдельных символов – букв, цифр и других. Большие языковые модели (LLM, от англ. Large Language Models) — это сложные алгоритмы, обученные на огромных массивах текстовых данных.Но суть этих алгоритмов проста. Оптимизация вывода имеет важное значение для обеспечения эффективного развертывания LLM в реальных приложениях. Вы определяете его роль, аудиторию, цели, информацию, которую нужно предоставить, стиль общения, способы обработки сложных ситуаций и темы для обсуждения. Без использования top-k семплирования модель будет рассматривать любой токен из своего словаря как потенциальное продолжение фразы. Значит, существует определенная, хоть и небольшая, вероятность того, что на выходе мы получим что-то вроде «Солнце встает на кухне». С применением же top-k семплирования модель отфильтровывает наименее подходящие токены и концентрируется только на выбранном количестве наиболее вероятных вариантов. Отсекая этот «хвост» некорректных токенов, мы уменьшаем разнообразие ответов, но значительно повышаем их качество. Помимо температуры существует много способов решения дилеммы качества и разнообразия.