"AI и обработка естественного языка: Развитие алгоритмов для понимания и генерации текстов"
RNN построены вокруг скрытого вектора состояния, который действует как блок памяти для хранения информации об обрабатываемой последовательности. Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN). Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации. Более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN) — вид нейросетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) —распознавания сущностей в тексте. БЯМ проходят этап предварительного обучения на огромных объемах текстовых данных без разметки. Этот процесс позволяет модели усвоить общие языковые структуры и знания из различных источников.
- Может получиться, что увеличение выборки не даст никакого прироста в качестве модели.
- Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API.
- Языковые модели, в частности BERT и GPT, — «золотой стандарт» для задач распознавания естественного языка, или NLP.
- Модель находит скрытые темы в коллекции новостных статей и выводит наиболее релевантные слова для каждой темы.
Предварительное обучение
Языковые модели также широко применяются в переводе текстов, особенно когда требуется автоматический перевод с одного языка на другой. Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран. LLM могут обрабатывать сложные структуры предложений и специфические терминологии, делая переводы более точными и контекстуальными. Обработка текстовых данных становится возможной благодаря поочередной передаче информации через слои, где каждый уровень анализирует данные и приближает модель https://aitopics.org к правильному ответу. Чтобы потренироваться в работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML. А также нужно понимать основные концепции NLP и уметь подготовить данные. Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Полный гид по использованию колбеков Keras для эффективного обучения нейросетей, включая примеры для различных датасетов. Модель будет обучаться на тренировочных данных, и мы также используем валидационный набор данных для оценки производительности во время обучения.
Анализ настроений
У языковых моделей большое будущее с возможными приложениями в здравоохранении, юридических услугах, поддержке клиентов и других дисциплинах. Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность. Смягчение этих предубеждений и достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами. Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. https://www.adpost4u.com/user/profile/3377713 Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования. Языковые модели с их способностью понимать, синтезировать и даже воспроизводить человеческий язык легли в основу новаторских приложений, влияющих на наш цифровой опыт. https://apk1xbetir.com/user/SERP-Mastery/ На рисунке ниже — высокоуровневое представление модели трансформера с «LM‑головой» на выходе. официальный сайт В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14]. Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному дообучению. Полное дообучение модели является операцией, требующей большого объема памяти из-за необходимости хнанения градиента ошибки для каждого параметра модели. Для обучения и инференса LLM нужен мощный сервер с высокопроизводительными процессорами и видеокартами. Облачные решения предоставляют доступ к таким ресурсам без необходимости покупать и поддерживать дорогостоящее оборудование. Но невозможно игнорировать моральные проблемы, поднятые языковыми моделями. Если из слова «Джек» вычесть направление «актёр» и добавить направление «музыкант», то созданное вами суперслово с гораздо большей вероятностью будет обозначать «Джека Джонсона», чем «Джека Николсона». Вы также будете кодировать такие вещи, как часть речи, встречается ли это слово в живом общении или нет, и миллионы других деталей, которые мы с трудом можем выразить словами. Моя работа заключается в том, чтобы дать вам возможность испытать себя.