Как нейросети тренируются отвечать на вопросы пользователей и как обучаются большие языковые модели

Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в https://deep-learning.mit.edu   целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость особенно тщательной и тонкой настройки обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок.  https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ В остальном, структурно и концептуально, подход к обучению остается таким же. Важный этап обучения — Reinforcement Learning (RL) или обучение с подкреплением. Xk — вводимая информация (сегодня это чаще всего числовые векторы). Она «взвешивается», то есть каждый вводный сигнал умножается на вес — W1, W2, ... Wk (при первом вводе веса, как правило, выбираются случайно) и складывается. Сумма подается функции активации (она, как правило, очень простая) f(X), и полученное значение передается в следующий слой нейронов. «Запись» в сознании полученного сенсорного (чувственного) опыта.

• Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов.
• Для обучения GPT-2 авторы использовали 16 GPU (иначе говоря — графических процессоров, видеокарт), а для GPT-3 уже 3200.
• Кроме того, они очень полезны для систем машинного перевода, обеспечивая точный и эффективный перевод между разными языками, тем самым преодолевая коммуникативные барьеры.
• Это также означает, что некоторые из них могут быть более «лучшими» и надежными при генерации вывода в форматах, отличных от JSON.

Более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN) — вид нейросетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста.

Few-shot обучение

Обращайте внимание не только на генерацию текста, но и на то, как модель это делает, какие ошибки допускает при обучении и где достигает своих пределов. Все эти детали помогут вам расширить горизонты работы с языковыми моделями. Генеративный искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в мире технологий. Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. Ниже приведён скриншот компонента AI Prompt с поддержкой RAG, использующего большую языковую модель YandexGPT (LLM) и встроенные функции для улучшенного поиска данных и генерации контекстных ответов.

Анатомия LLM: как большие языковые модели учатся отвечать на ваши вопросы

Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность. Используйте перепроверку через надёжные источники, запрашивайте у модели обоснования и не стесняйтесь уточнять детали. Также, вы можете воспользоваться пятью способами улучшения ответов, приведенными ниже. А если нужно лучшее решение базовых задач  — загляните к Gemini. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком. Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. В этом примере LLAMA2 использует фрагменты, предоставленные FAISS, для построения ответа на основе контекстной информации из проиндексированных документов. Эти фрагменты затем служат контекстом для генерации ответа с использованием LLAMA2. Теперь, когда у нас есть вероятности, мы используем их для генерации. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Некоторые нейросети могут создавать изображения, музыку и видео — но об этом чуть позже. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. https://aihub.org   Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации. По ходу развития языковых моделей подходы менялись, мы расскажем о каждом из них в хронологическом порядке. Все эти функции называются «Scaling Laws» — законы по которым меняется качество (ошибка) модели в зависимости от масштабирования разных факторов обучения. Зная конкретный вид зависимости ошибки от каждого из трех параметров, можно без обучения предсказать ошибку, которая будет достигнута после обучения модели с конкретным значением параметра. Самый наивный ответ — попробовать все варианты и посмотреть на результаты. Обучение языковой модели, как и других нейросетевых моделей, ресурсозатратно и требует времени, поэтому простой перебор всех вариантов нерационален. Задача первого подхода сложнее задачи второго, поэтому для обучения модели необходимо больше данных. FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных. Однако и эта модель имеет ограничения, так как может обрабатывать только фиксированное количество предыдущих слов.● Рекуррентные нейронные сети (RNN). В отличие от FNNLM, рекуррентные нейронные сети способны учитывать произвольное количество предыдущих слов благодаря их архитектуре, которая включает в себя циклические соединения. Это позволяет моделям RNN учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что существенно повышает качество генерации и понимания текста.● LSTM и GRU. Эти усовершенствованные версии RNN были разработаны для решения проблемы исчезающего градиента, что делало обычные RNN менее эффективными при обучении на длинных последовательностях. LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) используют механизмы управления потоком информации, что позволяет им лучше запоминать и использовать контекст при генерации текста.