Общаемся с базой знаний: как мы улучшили точность генеративных ответов LLM с помощью собственного RAG Хабр
Второй этап обучения модели — Supervised fine-tuning или обучение с учителем. Это специалисты, которые пишут эталонные ответы на разнообразные запросы (промты). В этих https://microsoft.com/en-us/ai моделях вероятность появления определённого слова зависит от предыдущих n слов. Например, в биграммной модели вероятность появления слова определяется только предыдущим словом.
Как работают языковые модели
На следующем этапе, называемом инструкционной настройкой, модель учится отвечать на запросы, имитируя поведение помощника. Для этого она обучается на специально отобранных парах «инструкция-ответ», которые помогают ей развивать способность следовать указаниям пользователя, а не просто продолжать текст. Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на предыдущие. Это требует от модели способности анализировать https://nvidia.com/en-us/research/ контекст и структурировать ответ. Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных.
В каких сферах возможен запуск LLM?
- Помните, что знания ИИ ограничены актуальными данными, но современные методы языкового моделирования постоянно совершенствуются.
- Saiga-Llama3-8b — версия модели Llama3, дообученная на русском датасете.
- Очень важно получать ответы без галлюцинаций и в образовательной деятельности – для студентов, преподавателей, ученых, аналитиков.
- Этот процесс включает предварительное вычисление множества промежуточных данных, что позволяет улучшить точность ответов.
- Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных.
Например, технический специалист потребует других параметров генерации, чем неподготовленный пользователь. Генеративный искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в мире технологий. Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. SuperGlue – это набор задач, предназначенных для оценки общих способностей и обобщающей способности LLM. Рейтинг SuperGlue предоставляет метрики оценки производительности моделей на сложных и разнообразных задачах, что позволяет исследователям и практикам сравнивать их эффективность.
Направляйте процесс работы
Чтобы обрабатывать большие объемы данных или обучать крупные LLM, нужны высокопроизводительные видеокарты, например NVIDIA L40S с памятью 48 Гб GDDR6. Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 на 128 Гб. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API. Разработчики таких моделей не раскрывают полную информацию о том, как именно модель была обучена, на каких данных и с каким набором параметров. Все эти детали помогут вам расширить горизонты работы с языковыми моделями. Также стоит обратить внимание на BigBench – обширный набор из 204 задач, разработанных для тестирования возможностей больших языковых моделей. http://yerliakor.com/user/Organic-Tips/ Этот набор задач был создан совместными усилиями 444 авторов из 132 институтов и представляет собой важный ресурс для проверки и сравнения LLM на различных сложных задачах. https://hangoutshelp.net/user/traffic-seo Кроме того, использование аугментаций, таких как перестановка предложений и стилистические изменения, значительно повышает эффективность модели. Эти методики улучшают способность модели обобщать и адаптироваться к различным задачам, поскольку они создают более разнообразный и сложный тренировочный контекст. В итоге, правильное сочетание предварительного обучения и аугментаций позволяет существенно повысить производительность и качество итоговой модели. Тем не менее, в ходе этой сложной процедуры могут возникать ошибки, когда модель генерирует избыточную информацию или пытается использовать еще не обработанные данные. Устранение таких ошибок и оптимизация вычислений являются неотъемлемой частью Level-2 reasoning, что подчеркивает необходимость совершенствования моделей для достижения более точных и надежных результатов. Языковые модели демонстрируют удивительную способность обучаться структурированным графам причинно-следственных связей, что позволяет решать сложные задачи.