Хотите узнать, как строятся модели больших языков (LLM), такие как GPT-3? Давайте углубимся в особенности технологии! Глубокое обучение, ветвь машинного обучения, использующая искусственные нейронные сети для имитации функционирования человеческого мозга, используется для создания LLM. Одной из наиболее широко используемых архитектур нейронных сетей для обработки естественного языка является архитектура Transformer, которая лежит в основе таких LLM, как GPT-3.
Сначала собирается большой объем текстовых данных, чтобы создать LLM, который затем используется для обучения нейронной сети для понимания лингвистической структуры и отношений слов. Чем больше у вас данных, тем лучше LLM будет понимать язык и генерировать текст, похожий на человеческий. Нейронная сеть может создавать текст в ответ на различные «подсказки» после того, как она была обучена на текстовых данных.
Например, если вы введете вопрос «На каком континенте расположена Нигерия?» в LLM, результатом будет «Африка». Подобно этому, LLM создаст уникальную историю, основанную на его понимании языка, если вы введете подсказку «Напишите короткую историю о короле, который пожертвовал своей королевской властью, чтобы спасти свой народ».
Я думаю, что это займет немного больше времени, но позвольте мне быстро объяснить, как подсказки работают внутри. Хотя это было бы высокоуровневое объяснение.
В ответ на запросы модели больших языков (LLM) выдают ответы, основанные на представлениях внутреннего языка, которые они получили из огромных объемов текстовых данных. LLM получает приглашение в качестве входных данных и генерирует ответ, предсказывая наиболее вероятную последовательность слов, которые будут следовать за приглашением, на основе изученных языковых шаблонов.
Разметка приглашения, передача его во внутреннее представление, создание распределения вероятностей для всех потенциальных следующих слов и выбор слова путем случайной выборки из этого распределения — все это этапы процесса. Пока LLM не выдаст исчерпывающий ответ, этот процесс повторяется.
Архитектура и гиперпараметры LLM, а также качество и разнообразие обучающих данных оказывают существенное влияние на качество ответа.
Я бы пока на этом остановился, но если вам интересно узнать больше о технических аспектах LLM и о том, как они меняют область ИИ, ознакомьтесь с этими исследовательскими работами. Это увлекательная область с бесконечными возможностями, и будущее ИИ выглядит ярче, чем когда-либо!
1. GPT-3: Языковые модели — это немногие ученики, Браун и др. В этой статье представлено третье поколение модели OpenAI GPT (Generative Pretrained Transformer), которая достигла самых современных результатов в нескольких задачах обработки естественного языка. Ссылка: https://lnkd.in/d6yn3W8c
2. Внимание — это все, что вам нужно Васвани и др. Ссылка: https://lnkd.in/d_zAGCq6]
3. Языковые модели — это малоэффективные ученики Брауна и др. Ссылка: https://lnkd.in/d6yn3W8c
#машинное обучение #глубокое обучение #нейронные сети #chatgpt #nlp #ai #технологии #данные #обучение #будущее
