Учиться сложно, когда вам за 20. Вы взрослеете, то есть вам нужно заниматься домашними делами, выполнять работу в офисе, пытаться потренироваться, а затем в свободное время вы запускаете свой ноутбук, чтобы начать учиться.

Недавно у меня появилась возможность узнать о больших языковых моделях, и с тех пор я думаю написать об этом.

Хотя вы, возможно, читали много блогов о больших языковых моделях (LLM). Это еще один блог, рассказывающий о той же теме, которая обсуждалась на различных форумах в последние несколько недель и уже довольно давно фигурирует в новостях.

Итак, приступим.

Что такое большая языковая модель?

Большая языковая модель (LLM) — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который может генерировать текст, переводить предложения с одного языка на другой, создавать различные виды творческого контента и информативно отвечать на ваши вопросы.

Обучение большой языковой модели.

LLM обучаются на массивных наборах данных, доступных через Интернет. «Большой» в модели большого языка относится к количеству настраиваемых параметров в модели. Чем больше параметров у модели, тем она сложнее и тем больше данных она может извлечь. Некоторые из наиболее успешных LLM имеют сотни миллиардов параметров, что позволяет им учиться на массивных наборах данных и выполнять сложные задачи.

Вот аналогия, которая может помочь объяснить эту концепцию:

Представьте себе модель с несколькими параметрами. Эта модель будет похожа на простую машину с несколькими движущимися частями. Он мог выполнять только простые задачи, такие как сложение двух чисел.

Теперь представьте себе модель с сотнями миллиардов параметров. Эта модель будет похожа на сложную машину с тысячами движущихся частей. Он может выполнять гораздо более сложные задачи, такие как перевод языков или написание творческого контента.

Чем больше параметров у модели, тем она сложнее и тем больше данных она может извлечь. Это позволяет LLM выполнять сложные задачи, которые были бы невозможны для небольших моделей.

Некоторые из наиболее известных примеров больших языковых моделей:

Что такое Трансформер?

Большинство LLM предварительно обучены на большом наборе данных общего назначения и могут быть дополнительно настроены для использования в конкретных случаях. Все это стало возможным благодаря архитектуре трансформатора.

Трансформеры — это тип архитектуры нейронной сети, который используется для задач обработки естественного языка (NLP). Впервые они были представлены в статье «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др. (2017).

Трансформеры работают, используя механизмы внутреннего внимания, чтобы изучать долгосрочные зависимости в последовательностях. Это делает их намного более мощными, чем традиционные архитектуры нейронных сетей, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), для задач НЛП.

Архитектура трансформатора сделала возможной широкую адаптируемость LLM. Это сделало обучение моделей прогрессивным в том смысле, что тому, кто создает модель, возможно, не придется обучать модель полностью с нуля, и они могут использовать предварительно обученную модель для точной настройки для выполнения своей конкретной задачи.

Что такое тонкая настройка?

Тонкая настройка — это процесс, в котором предварительно обученная большая языковая модель (LLM) дополнительно обучается на меньшем наборе данных для конкретной задачи. Это позволяет модели изучить особенности задачи и повысить ее производительность.

Давайте возьмем пример создания чат-бота, который может отвечать на все запросы, связанные с одним конкретным набором документов. Предположим, что эти документы являются собственностью и недоступны через Интернет.

Кто-то может точно настроить существующий LLM, предоставив данные, относящиеся к этим документам, и после нескольких итераций обучения Модель начнет отвечать на вопросы, связанные с этими документами.

Вот некоторые из преимуществ тонкой настройки LLM:

  • Это может повысить производительность LLM при выполнении конкретной задачи.
  • Его можно использовать для адаптации LLM к новой области или задаче.
  • Его можно использовать для повышения точности и надежности LLM.

Вот некоторые из проблем тонкой настройки LLM:

  • Это может быть трудоемким и вычислительно затратным.
  • Может быть трудно найти набор данных для конкретной задачи, который был бы достаточно большим и качественным для обучения LLM.
  • Может быть сложно настроить гиперпараметры процесса тонкой настройки.

В этом блоге я рассказал об основах LLM и о том, как работают LLM. В своем следующем блоге я постараюсь охватить различные типы трансформаторов и различные компоненты модели трансформатора.

На этом пока все.

Не стесняйтесь комментировать, нравится ли вам мой блог, или отправьте мне письмо по адресу [email protected]. Если у вас есть какие-либо вопросы, я постараюсь ответить.

Вы также можете посетить мой веб-сайт, чтобы прочитать некоторые статьи на nandan.dev.

Оставайтесь с нами и общайтесь со мной в моих социальных сетях. Не забудьте подписаться на мою рассылку, чтобы получать регулярные обновления о моих предстоящих сообщениях.

Первоначально опубликовано на https://blog.nandan.dev.