Большие языковые модели общего назначения могут быть предварительно обучены, а затем настроены для конкретных целей.
Большой в LLM (большие языковые модели) относится к большому обучающему набору данных и большому количеству параметров.
Они предварительно обучены и настроены на общность человеческих языков (что характерно для большинства задач) и из-за ограниченности ресурсов (только крупные организации имеют доступ к большому набору обучающих данных).
Преимущества использования LLM:
- Одна модель может использоваться для разных задач.
- Процесс тонкой настройки требует минимальных полевых данных.
- Производительность постоянно растет с увеличением количества данных и параметров.
PaLM (Модель языка Pathways) — это 540 миллиардовпараметров, обеспечивающих высокую производительность во многих задачах. Это модель трансформатора с плотным декодером. Он позволяет обучать одну модель с использованием нескольких TPU и распределенных вычислений, что ускоряет обучение и использование.
Модель преобразователя состоит из кодировщика и декодера. Кодировщик кодирует входную последовательность и передает ее декодеру. Декодер учится декодировать представления для соответствующей задачи.
Существует 3 вида LLM:
1. Общий язык. Предскажите следующее слово на основе языка обучающих данных.
2. Инструкции настроены: обучены предсказывать реакцию на инструкции, указанные во входных данных.
3. Диалог настроен: обучен вести диалог, предсказывая следующий ответ.
Цепочка мыслей
Основная идея состоит в том, чтобы включить цепочку размышлений, серию промежуточных шагов рассуждений на естественном языке, в процесс подсказок с несколькими шагами, чтобы улучшить способность к рассуждениям моделей большого языка.
Model Garden от Vertex AI предоставляет базовые модели для конкретных задач. например Анализ языковой тональности, анализ занятости зрения.
Настройка адаптирует модель к новой области, обучая ее новым данным.
Точная настройка включает в себя переобучение модели с помощью персонализированного набора данных, корректировку всех весов модели. Этот метод является дорогостоящим и требует размещения отлаженной модели.
Методы настройки с эффективным использованием параметров (PETM) настраивают языковую модель (LLM) на пользовательских данных без изменения базовой модели. Вместо этого настраиваются небольшие дополнительные слои. PETM снижает затраты и требования к вычислениям, обеспечивая при этом адаптацию к предметной области.
GenAI Studio упрощает изучение и настройку моделей GenAI, предлагая предварительно обученные модели, инструменты тонкой настройки и ресурсы для развертывания.
GenAI App Builder позволяет создавать приложения Gen AI без кода с помощью визуального редактора и интерфейса перетаскивания.
PaLM API предоставляет доступ к LLM Google для тестирования и экспериментов с оптимизированными моделями для различных вариантов использования.
MakerSuite предлагает удобный подход к созданию прототипов и генеративных приложений ИИ, позволяющий выполнять итерации, дополнять наборы данных и настраивать пользовательские модели.
Свяжитесь со мной: https://www.linkedin.com/in/yash-bhaskar/
Больше таких статей: https://medium.com/@yash9439
