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. Тогда, можно «заморозить» все параметры в модели, кроме этих токенов, и сэкономить на обучении.
- В этом примере несмещённая модель должна давать с вероятностью 50% ответ «positive» или «negative».
- Это происходит потому, что чаще всего при анализе текста имеется единственный “правильный” ответ, который мы стремимся получить при каждом запросе.
- Языковые модели стали вершиной понимания и создания языка с помощью ИИ на переднем крае НЛП.
- «Сад расходящихся тропок» - вымышленный роман Цюй Пэна, в котором, как в лабиринте, ветвятся и переплетаются реальности, когда герой выбирает одновременно все находящиеся перед ним возможности.
- Их обучают на обширных текстовых массивах, что позволяет моделям обрабатывать широкий контекст, фразы и предложения.
Как только это сделано, в словарь добавляются все символы из текста, ищутся самые частые их сочетания и снова добавляются. Этот процесс продолжается до тех пор, пока число токенов не станет равно заданному значению. Его принято аппроксимировать на основе корпуса текстов (например, всего интернета) — в этом случае считаются совстречаемости слов друг с другом, и по ним считаются вероятности. Языковые модели также широко применяются в переводе текстов, особенно когда требуется автоматический перевод с одного языка на другой. Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран. Мы описываем эти и другие модели в нашем гайде по промтингу с нейросетями в GPTunneL. Одной из популярных вариаций top-k семплирования является top-p семплирование, также известное как ядерное семплирование. Top-p семплирование очень похоже на top-k, но для определения https://aihub.org границы отсечения токенов в нем вместо отсечения по порядку в рейтинге правдоподобия используется отсечение по непосредственным значениям оценки правдоподобия. Если говорить конкретнее, в top-p семплировании учитываются только те токены с самыми высокими оценками, суммарная вероятность которых превышает заданный порог p, в то время как остальные токены отбрасываются. В ZeroShotGPTClassifier — это замечательная функция Scikit-LLM, которая использует способность ChatGPT классифицировать текст на основе описательных меток без необходимости традиционного обучения модели.
Генерация ответов
Скрытый слой в сети управляет скрытым состоянием, которое отслеживает вычисляемую информацию на протяжении всей последовательности. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов. RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели стали вершиной понимания и создания языка с помощью ИИ на переднем крае НЛП. Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ настроений и классификацию текста. В этом подробном исследовании мы углубимся в внутреннюю работу языковых моделей, проливая свет на их основные операции, приложения и этические проблемы, которые они представляют. Этот метод (синий график) по сравнению со стандартными few-shot-примерами (красный график) помог повысить качество и уменьшить разброс результата. Таким образом, оптимизировав всего 4 параметра, авторы существенно улучшили итоговый результат. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, демонстрируют значительный потенциал при автоматизированной обработке языка.
Семплирование с помощью параметров top-k и top-p
Таким образом, писатель стремится смоделировать эту множественность и манипулировать ею, чтобы создать траекторию, которая оживит наиболее убедительную последовательность мультивселенных, когда она будет разгадана в сознании читателя. Книги хранят текст в статических единичных историях, но, когда текст читается, в воображении читателя создается динамическая виртуальная реальность. Аттрактор — это состояние или набор состояний, к которым система имеет тенденцию эволюционировать и оставаться стабильной, когда она там окажется. Каждое слово, которое мы вводим в языковую модель, на самом деле является указателем, указывающим на определённое место в этом огромном ландшафте языковых возможностей. И модель генерирует то, что будет дальше, прокладывая путь от этого места, руководствуясь тонким взаимодействием всех указателей, которые были до этого. То, как работают языковые модели, раскрывает некоторые глубокие свойства природы языка https://deep-learning.mit.edu и реальности. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. Основным критерием повышения эффективности от работы с большими языковыми моделями является корректная формулировка запроса – промта. В итоге этот подход демонстрирует баланс между точностью и вычислительной эффективностью, делая его оптимальным вариантом для генерации реалистичных синтетических данных в больших масштабах. Однако, при увеличении числа колонок и категорий размер пространства поиска растёт, и количество запросов может приближаться к тому, что мы видели во втором методе. Тем не менее, даже в этом случае данный метод остаётся более эффективным, чем генерация каждой строки отдельно, поскольку основные вычислительные затраты приходятся на разовый запрос вероятностей, а не на каждую запись. Таким образом, независимо от количества записей (тысячи, миллионы, миллиарды), метод требует всего 5-6 запросов к LLM, а вся дальнейшая генерация выполняется простую выборку на основе распределений вероятностей. Кроме того, такой метод может адаптироваться к новым категориям и значениям, сохраняя логику данных (конечно, в пределах знаний модели). А при необходимости его можно даже доработать с помощью дообучения, чтобы настроить генерацию под конкретный датасет. В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации против катастрофического забывания во время полного дообучения [17]. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. https://auslander.expert/ Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. Новое исследование EPFL проливает свет на внутренние механизмы обработки многоязычных данных в LLM, что критично для понимания принципов работы современных языковых моделей и их оптимизации. Исследователи применили метод Logit lens для анализа скрытых состояний в слоях моделей семейства Llama-2, чтобы понять, как происходит обработка инференса на разных языках. Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов. В последние годы внимание исследователей все больше сосредоточено на разработке универсальных законов для языковых моделей (LLM) и искусственного общего интеллекта (AGI). В более общем смысле, показатели семантических переменных, таких как тональность, могут использоваться для сопоставления последовательности с координатами фазового пространства. Вы даже можете использовать саму генеративную языковую модель, например, создав список бинарных вопросов[3] о состоянии и сопоставив состояния с координатами, используя вероятность ответов модели на каждый вопрос[4]. Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, "Дмитрий, специалист по генерации текста". Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели.