Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст
Только после 250 итераций она начинает составлять какие-то предложения, но они не имеют никакого отношения к Гермионе и вообще логической структуры. После 500 итераций появляется довольно робастная структура — и только после 30 тысяч итераций это уже неплохой текст в стиле оригинальных книг. Предыдущий подход со смесью датасетов помогает решать многие задачи в среднем заметно лучше. Однако есть задачи, где качество результатов модели всё ещё низкое.
Как повысить качество решения задач из разных категорий
- У нейросети может быть цель (функция полезности, функция агента) – например, “я специалист в ухо-горло-нос, и хочу достичь в этом высот, и на мир и на мое место в мире я смотрю с точки зрения этой своей специализации”.
- Благодаря reward-модели наша LLM находится в постоянном цикле самообучения и учится оптимизировать ответы.
- Интерпретация Эверетта, или многомировая интерпретация квантовой механики рассматривает ситуацию иначе.
- Способность LLM улавливать «дальние» зависимости сравнима с человеческой способностью понимать контекст за пределами слов, близко расположенных друг к другу в тексте.
Например, что LLM https://aiethicslab.com ― это статистические машины, которые могут воспроизводить некоторые человеческие особенности. Станет проще писать эссе, писать код или оформлять отчёты по ГОСТу. https://ghasemiasl.ir/user/pantryburma96/ Другая проблема — необходимость постоянного обновления бенчмарков. https://showdream.org/user/sharontrial77/ Если есть задача, когда надо выбрать правильный ответ из нескольких вариантов, GPT-4 восстанавливают эти ответы, даже неправильные, по памяти. Ты можешь дать ему задачу, чтобы он продолжил, и он восстановит то, что там было. Такие языковые модели на основе FFNN могут обучаться на больших текстовых корпусах в режиме «без учителя» (т.е. не требуется явного размеченного набора данных). Таким образом, текст узла заканчивается в состоянии, в котором дальнейшее ветвление даёт наибольшие ожидаемые результаты. Отображение фазового пространства не является необходимым или достаточным для применения мышления типа динамических систем к языковым моделям. Однако его наличие позволяет использовать более общие методы анализа и классные визуализации. http://pandora.nla.gov.au/external.html?link=https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/aktualizaciya-saytov-pod-seo-2025/ Скорее всего, человеческая интуиция и “чутье” тоже является невидимой, неощущаемой статистической обработкой огромного количества информации, полученного на протяжении всей жизни.
GPT-1 & GPT-2
Актуализация каждого из этих значений связана с определенной вероятностью, характеризующей его «вес». Когда эти «веса» известны, не составляет труда рассчитать математическое ожидание и дисперсию. При этом существенные различия между природой машин и человека, соответственно, между машинным и человеческим обучением подчеркивают сложности и ограничения в попытках воспроизведения человеческого восприятия и понимания ИИ-системами. Однако посредством анализа методов обучения ИИ и его подходов к обработке информации можно не только наметить пути дальнейшего развития самого искусственного интеллекта, но и применить эти знания для лучшего понимания интеллекта человеческого. Начало моделям последних поколений было положено исследовательской командой Google. Во-вторых, нужно собрать и обучить команду людей, которые будут писать сложные вопросы и ответы, а также оценивать их. Например, в Яндексе над обучением языковой модели работают более 500 специалистов. Языковые модели на основе трансформера имеют значительное преимущество над языковыми моделями на основе RNN с точки зрения вычислительной эффективности благодаря своей способности параллелизировать вычисления. В RNN последовательности обрабатываются шаг за шагом, что делает RNN медленнее, особенно для длинных последовательностей. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели https://aiimpacts.org — языковые. Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. То, как работают языковые модели, раскрывает некоторые глубокие свойства природы языка и реальности. Если бы мы просто усилили ваши умственные способности — скажем, вложили в ваш мозг всю компьютерную мощь мира, — вы всё равно не смогли бы достоверно предсказать «of», исходя просто из «Jack». Вам понадобится больше контекста, чтобы понять, о каком именно «jack» идёт речь.