Ключевые термины, необходимые для создания приложений с использованием больших языковых моделей

Модели больших языков

Большие языковые модели — это компьютерные программы, которые открывают новые возможности понимания и генерации текста в программных системах.

Большие языковые модели, такие как ChatGPT, обучаются с использованием комбинации веб-текста, кода и других текстовых источников. Эти разнообразные наборы данных предоставляют широкий спектр лингвистических шаблонов и контекстной информации, позволяя модели генерировать согласованные и релевантные ответы на вводимые пользователем данные.

Большие языковые модели бывают разных форм, включая модели с открытым исходным кодом, закрытым исходным кодом и коммерчески лицензированные модели. Полный список этих моделей можно найти здесь. Экосистемные графики

Токены

Маркеры жизненно необходимы в приложениях большой языковой модели (LLM), поскольку они определяют стоимость и помогают обрабатывать текст. Токены представляют собой фрагменты слов, включая завершающие пробелы и подслова.

Рекомендации по длине токенов включают примерно 30 токенов на 1–2 предложения, 100 токенов на абзац и 2048 токенов на 1500 слов. Поставщики услуг налагают ограничения на токены, такие как gpt-3.5 (токены 4k), gpt-4 (токены 32k) и claude (токены 100k).

При работе с разными языками важно помнить, что количество токенов, необходимых для одного и того же предложения, может значительно различаться. Языки с более сложной структурой могут потребовать большего количества токенов для передачи той же идеи. Знание этих различий необходимо для точной оценки стоимости и эффективного использования языковых моделей в ваших приложениях.

Вложения

Встраивания или вектора — это математические представления данных, которые фиксируют их основные свойства в пространстве меньшего размера.

Преобразовывая различные формы данных, такие как аудио, видео, изображения и документы, во вложения, компьютеры могут лучше понимать и обрабатывать лежащую в основе информацию.

Встраивания позволяют нам сжимать сложные данные в более управляемую форму, сохраняя при этом важные отношения и шаблоны.

База данных векторов

Векторная база данных — это тип базы данных, в которой данные хранятся в виде многомерных векторов, представляющих собой математические представления объектов или атрибутов. Эти вложения или векторы сохраняются для выполнения над ними операций.

Векторные базы данных имеют решающее значение для многих приложений LLM, поскольку они помогают нам хранить и извлекать данные в соответствии с нашими потребностями.

Быстрый инжиниринг

Инжиниринг подсказок включает в себя создание и уточнение подсказок, чтобы максимизировать эффективность и желаемые результаты языковых моделей при создании точных и контекстуально релевантных ответов.

Подсказки служат средством связи с большими языковыми моделями, и дизайн подсказок должен соответствовать характеристикам и спецификациям конкретной используемой языковой модели.

Это был базовый обзор ключевых терминов, необходимых для понимания приложений большой языковой модели (LLM). В следующих разделах мы углубимся в каждую из этих тем, изучив их тонкости и обсудив проблемы, связанные с созданием приложений LLM.

Получив всестороннее понимание этих концепций, мы сможем справиться со сложностями использования возможностей языковых моделей и эффективно использовать их в различных приложениях.

Свяжитесь со мной в Linkedin: https://www.linkedin.com/in/beingprofess/

Ссылки:

Учебный лагерь LLM: https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/spring-2023/

Документы Cohere: https://docs.cohere.com/docs/introduction-to-large-language-models

Руководство по разработке Prompt: https://www.promptingguide.ai/