Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр

Если мы хотим использовать большие языковые модели (БЯМ) в своей работе и при этом называть результаты творческими, нам придётся понять, как они работают — по крайней мере, на высоком уровне. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. Благодаря этому дополнительному обучению языковая модель может специализироваться на создании контекстно-релевантного контента для определенных случаев использования, таких как помощь клиентам, новостные статьи или медицинские отчеты. Одной из детерминант успеха чтения и понимания текста является его сложность или читабельность. И в настоящее время продолжают находиться в фокусе современных исследователей (Микк 1970, Мацковский 1976, Оборнева 2006, Шпаковский 2007, Solnyshkina and Kiselnikov 2015). Модель трансформера использует механизмы самовнимания, которые позволяют ей оценивать важность различных 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). Упаковано с последними достижениями в области искусственного интеллекта, веб-разработки и технологий будущего. У языковых моделей большое будущее с возможными приложениями в здравоохранении, юридических услугах, поддержке клиентов и других дисциплинах. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Для поощрения надлежащего использования языковых моделей необходимо разработать и внедрить этические принципы и рамки. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. Они используются чат-ботами и виртуальными помощниками для создания интерактивных диалогов, эффективного понимания и создания ответов, подобных человеческим. Текст (совокупность текстов), будучи главным средством самовыражения говорящего, несет в себе информацию о специфике мировосприятия данной языковой личности, ее ценностных ориентирах и особенностях поведения. «Особенности каждого продуцента выступают как условия образования ряда специфических черт каждого речевого поведения» [3]. В статье представлена трехкомпонентная модель описания языковой личности, эксплицирующей свое речевое поведение в контексте медиадискурса. Автор приходит к выводу, что такая многокомпонентная модель позволит всесторонне описать ту или иную языковую личность медиаперсоны с учетом факторов, детерминирующих ее речевое поведение.

Мультимодальное обучение и интеграция

Девербация имеет место при образовании существительных, например, чтение, чихание(V+ а(е)ни-е); занятие, принятие (V+ яти-е); бахвальство, баловство (V+ ств-о); акция, дивизия (V+ц/зи-я). Существительные героизм, эгоизм (Adj+изм); выносливость, заносчивость (Adj+ость); широта, доброта (Adj+ота); глубина, кривизна (Adj+ и(з)на) образованы по словообразовательным моделям деадъективации. Резюме текста включает в себя создание краткого и последовательного резюме более длинного фрагмента текста с сохранением его основной информации и смысла. Для Confidence простая ML-модель классификации (по лингвистическим признакам) даёт быстрые https://aclweb.org/portal/ числовые оценки, а LLM может расплывчато «оценивать» уверенность. Однако чрезмерная самоуверенность LLM без фактов может ввести в заблуждение, поэтому лучший вариант — комбинировать оба подхода. Между слоями есть связи, которые помогают учитывать данные с предыдущих слоев. Эти сети состоят из взаимосвязанных узлов или «нейронов», организованных в слои. Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов, обрабатывает их и передает результат на следующий слой. Этот процесс передачи и обработки информации по сети позволяет изучать сложные шаблоны и представления. Среди этих достижений доминирующей силой стали модели больших языков (LLM), которые изменили способ нашего взаимодействия с машинами и произвели революцию в различных отраслях. Эти мощные модели позволили использовать множество приложений, от генерации текста до машинный перевод к анализу настроений и системам ответов на вопросы. Мы начнем с определения этой технологии, подробного введения в LLM с подробным описанием их значения, компонентов и истории развития.

Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Формирование такого промта, особенно на few-shot, заставляет модель рассуждать, как можно правильно решить задачу. Авторы этой статьи сравнили на двух математических бенчмарках способность модели решать сложные задачи. Две картинки сверху демонстрируют FLAN- и T0- подходы по созданию датасета, а картинка снизу — рост усреднённого качества модели после обучения на смеси. Таким образом с некоторого размера модели наблюдается повышение метрик качества при дальнейших дообучениях генерализованной модели на отложенных задачах. 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 https://eccv2024.ecva.net 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.

GPT 3

GPT-4 еще больше расширяет возможности модели в понимании и генерации человекоподобного текста, демонстрируя значительные улучшения в точности, понимании контекста и способности обрабатывать специфические инструкции. Хотя LLM-модели и способны генерировать связные и правдоподобные тексты, но они не обладают пониманием смысла и логики языка, а также знанием о мире и его законах. Они основываются на статистических закономерностях в данных, а не на концептуальных связях между сущностями и событиями. Это может привести к тому, что в результатах работы модели будут погрешности или противоречия. Для решения этих задач рекомендуется использовать подход, известный как промпт-инжиниринг (prompt engineering). 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. 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.