Освоение языковых моделей: подробный разбор входных параметров Мегапьютер

Ученые связались с разработчиками и рассказали о своем опыте. Это говорит о том, насколько трудно защитить пользователей от нежелательной информации. Но с каждой новой версией LLM становятся все надежнее и ведут себя более корректно. В некоторых случаях нейросеть может просто отказаться отвечать на ваш вопрос, чтобы не оскорбить кого-то или не доставить неприятности, или не нарушить закон. Модель можно специализировать на определенной области науки, например, химии, или на банковском деле, и такая специализация наверняка будет полезна специалистам. https://verbina-glucharkina.ru/user/Traffic-SEO/

• Прошение — это текст или набор инструкций, который пользователь вводит в систему, чтобы получить ответ.
• Если вам когда-либо приходилось использовать языковую модель в интерактивной среде или через API, то скорее всего ваша работа начиналась с выбора нескольких входных параметров.
• Например, так появилась YandexGPT 3 — это как раз модель нового поколения.
• Для Factual Correctness более надёжны ML-системы (и внешние базы данных), потому что LLM склонны выдумывать факты.

ИИ - это способность машин выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, принятие решений и обработка языка. Создайте функции для генерации и токенизации запросов и подготовьте данные для обучения. Гибридный подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM. Для быстрого инференса важно иметь SSD с высоким уровнем производительности и достаточно свободного места, так как некоторые модели могут занимать сотни гигабайт данных. Даже если модель загружена в видеопамять, RAM требуется для системных нужд, таких как файл подкачки. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API. ссылка

Выбор стиля и формата текста

Это позволяет LLM точно понять, что от нее требуется, и обеспечивать ответы, которые вы ожидаете. В этой статье представлены простые рекомендации по созданию запросов, включая их типы, методы снижения затрат, способы получения кратких и ясных ответов, а также техники для улучшения запросов. Чтобы разграничить эти типы разнообразия, назовем их «разнообразие в пределах ответа» и «разнообразие между ответами». Следовательно, когда нам нужно разнообразие, выбор параметров зависит от типа разнообразия, которого мы хотим добиться. Для начала важно ознакомиться с общими принципами работы языковых моделей.

Направляйте процесс работы

ИИ использует большие языковые модели (LLM) для работы с текстом. Эти модели обучаются на огромных корпусах https://allenai.org   данных, анализируя контекст, структуру и смысл слов. Затем они предсказывают следующие слова в предложении или генерируют ответы на вопросы, основываясь на вероятностях и обученных закономерностях. Это быстрая и удобная библиотека для инференса и обслуживания больших языковых моделей. Она моментально генерирует текст благодаря современным методам обработки запросов, эффективному управлению памятью и поддержке непрерывной пакетной обработки запросов. Фреймворк vLLM также обеспечивает быструю работу модели с помощью CUDA/HIP-графов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. Да, язык запроса может существенно влиять на качество ответа, поскольку модели обучены на разных языках в разном объёме. Например, GPT-4 больше обучен на английском языке, что делает ответы на этом языке более точными и детализированными. Использование наиболее подходящего языка может улучшить точность и релевантность ответов. Вывод модели относится к процессу использования обученной модели машинного обучения для составления прогнозов или генерации выходных данных на основе https://singularityhub.com   новых входных данных. Одна из проблем нейросетей — высокая стоимость разработки базовых моделей. Благодаря тому, что некоторые из них выпущены под открытой лицензией, затраты на их дообучение и внедрение снижаются. Например, доработка и запуск опенсорсных Alpaca и Vicuna-13B, основанных на модели LLaMA, обошлись разработчикам всего лишь в 600 и 300 долларов соответственно. Например, базовый Mistral 7B способен работать с 8000 токенов, а его новейший форк Nous-Yarn-Mistral-7B-128k от компании Nous Research поддерживает контекстное окно в 128 тысяч. После разработки новая модель выпускается под закрытой (проприетарной) или открытой лицензией (опенсорсной). В последнем случае другие компании и отдельные энтузиасты могут доработать и настроить её для решения своих задач.