Для работы с LLM лучше всего подходит Linux — операционная система поддерживает NVIDIA Collective Communications. Модель может работать и на Windows, но ее техническая документация будет хуже. Для обучения и инференса LLM нужен мощный сервер с высокопроизводительными процессорами и видеокартами. Облачные решения предоставляют доступ к таким ресурсам без необходимости покупать и поддерживать дорогостоящее оборудование. Во-вторых, эти модели демонстрируют адаптируемость, поскольку их https://lilianweng.github.io/lil-log/ можно точно настроить с минимальными конкретными данными полевого обучения. Эти сложные компоненты помогают модели ИИ отдавать приоритет определенным элементам входного текста по сравнению с другими при создании вывода. Например, в предложении, наполненном различными чувствами, механизм внимания может придать больший вес словам, несущих чувства. Эта стратегия позволяет ИИ генерировать более контекстуально точные и детализированные ответы. Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского. 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. Постепенно их экспертиза передаётся тебе, твоя им, и в результате ты становишься гораздо более универсальным инженером‑исследователем, способным решать всё более сложные задачи. https://amber-zebra-zdq9fs.mystrikingly.com/blog/15 Возможность учиться на протяжении всей карьеры — это то, что я действительно ценю. Я получаю огромное удовольствие от погружения в новые области и от того, какие возможности открываются благодаря этому. Эти выводы опровергают традиционное представление о том, что большие языковые модели работают исключительно на уровне локального предсказания следующего токена. На самом деле, модель уже имеет некоторое «видение» того, каким будет ее итоговый ответ, ещё до его формирования. Разработчики могут легко адаптировать фреймворк под свои сценарии использования и создавать приложения на основе LLM. Достижения в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта привели к появлению множества новаторских моделей больших языков. Эти модели определили ход исследований и разработок НЛП, установив новые ориентиры и раздвинув границы того, чего может достичь ИИ в понимании и создании человеческого языка. LLM обучаются на больших объемах информации, включая книги, статьи и страницы на сайте. Большие языковые модели (LLM) — это результат объединения методов глубинного обучения и работы с текстовыми данными. RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN). Языковые модели с их способностью понимать, синтезировать и даже воспроизводить человеческий язык легли в основу новаторских приложений, влияющих на наш цифровой опыт. Они применяются для распознавания эмоций в отзывах, комментариях или публикациях, что позволяет выявлять позитивные, негативные и нейтральные мнения. Искусственный интеллект может делать краткие резюме на основе длинных текстов. Нейросеть иногда воспроизводит необъективную информацию, унаследованную из обучающих данных. Глубина этих сетей позволяет им изучать иерархические представления данных, что особенно полезно для таких задач, как НЛП, где понимание отношений между словами, фразами и предложениями имеет решающее значение. https://vedel-globalseotactics.thoughtlanes.net/detektor-ii-teksta-na-russkom-kak-opredelit-tekst-napisannyi-ii В основе LLM лежат нейронные сети— расчетные модели вдохновлен строением и функционированием человеческого мозга. 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.
Модели больших языков (LLM): полное руководство в 2025 г.
Разработка и эволюция известных моделей больших языков значительно повлияла на область обработки естественного языка и искусственного интеллекта. Эти новаторские модели с их замечательными вехами проложили путь к новой эре приложений ИИ, преобразуя отрасли и изменяя наше взаимодействие с технологиями. Одним из недавних примеров является запуск двух приложений, которые повышают полезность подсказок LLM. Разработка больших языковых моделей уходит корнями в ранние исследования в области обработки естественного языка и машинного обучения. Большие языковые модели обычно обучаются с использованием метода, называемого обучением с учителем. Проще говоря, это означает, что они учатся на примерах, которые показывают им правильные ответы. Резюме текста включает в себя создание краткого и последовательного резюме более длинного фрагмента текста с сохранением его основной информации и смысла. LLM продемонстрировали большие перспективы в этой области, позволяя автоматически генерировать резюме для новостных статей, научных статей и других объемных документов.
- Каждый нейрон получает входные данные от других нейронов, обрабатывает их и передает результат на следующий слой.
- Далее мы выделяем некоторые из наиболее многообещающих будущих направлений и направлений исследований в области LLM, предлагая заглянуть в захватывающие события, которые ждут нас впереди.
- Приложения в этой области включают создание контента в социальных сетях и перефразирование предложений для большей ясности или во избежание плагиата.
- Архитектура Transformer стала основой для многих современных LLM, включая серию GPT, BERT и T5.
- Постепенно их экспертиза передаётся тебе, твоя им, и в результате ты становишься гораздо более универсальным инженером‑исследователем, способным решать всё более сложные задачи.
Основные факторы при построении корпуса данных LLM
Банки, страховые компании, IT-организации и даже творческие индустрии используют их, чтобы повысить эффективность работы. В статье узнаете, как LLM помогает в бизнес-среде, могут ли такие языковые модели обучать сами себя и какие риски есть у LLM. На первом этапе, называемом предварительным обучением, модель обучается предсказывать следующее слово на основе огромного объёма текстов. В процессе она «запоминает» синтаксические, грамматические и семантические структуры языка, а также получает общее понимание многих тем и понятий. Трансформеры применяют механизм внимания, который позволяет модели сосредотачиваться на наиболее важных частях текста и опускать менее значимые элементы. Генерация текста с помощью больших языковых моделей, таких как GPT-3, привлекла наше внимание из-за их жутковатой способности подражать человеческой речи. Хотя это может заставить нас думать, что генеративные технологии достигли потолка, язык — это просто средство для достижения цели. Следующая задача — продвигаться дальше в говорении учить машины, как действовать. Интенсивные дебаты о способности LLM к рассуждению велись в последние два года. Другая исследовательская школа утверждает, что LLM способны к некоторым рассуждениям, поскольку соблюдают логические правила, например причинно-следственную связь. При запросе «Поскольку игрок сильно ударил по мячу» GPT-3 генерирует «мяч ушёл очень далеко». Это продолжение соответствует нашим представлениям о причинно-следственных связях в физическом мире. Наши специалисты способны упорядочить всесторонние разговоры или длинные диалоги, представляя краткие и содержательные резюме из обширных текстовых данных.