Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить
Он помогает модели понять ваши потребности и направляет её на генерацию осмысленных ответов. Параметры — это переменные, присутствующие в модели, и которые изменяются в процессе обучения. Считается, что языковая модель является большой если содержит больше одного миллиарда параметров. Именно благодаря большому числу параметров LLM и способны распознавать, переводить, прогнозировать или генерировать текст или другой контент. По мере продолжения данной серии статей мы будем глубже погружаться в сложные темы. А теперь рассмотрим различные задачи, которые могут выполнять LLM. Они https://huggingface.co спросили у чат-бота, как из товаров на полках хозяйственного магазина сделать взрывчатку. Нейросеть не только отказалась давать ответ, но и пригрозила их вообще «забанить», если они еще будут спрашивать что-то подобное. https://auslander.expert/
Почему важна правильная формулировка запросов?
Например, создатели LLaMA 2 предлагают пользователю перед скачиванием принять соглашение с обширным списком требований и запретов. Один из пунктов запрещает использовать нейросеть при количестве пользователей в проекте, превышающем 700 миллионов человек в месяц. Результаты работы LLaMA 2 нельзя использовать для обучения других LLM, кроме самой LLaMA и её производных. «Часто снижение стоимости хостинга модели достигается путём квантования. Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. «Золотой запрос» — это идеальный запрос, который последовательно дает высококачественные, релевантные и точные ответы от LLM. Он характеризуется хорошей структурированностью, ясностью и конкретностью. Это поможет модели понять объем ответа, который вам нужен.
Большие языковые модели (LLM) в задачах
- Однако это также может привести к увеличению количества мусорных результатов и галлюцинаций, что в среднем снижает качество ответов.
- Нейросети с открытым кодом пытаются догнать конкурентов по этому показателю.
- Aiport.ru — ваш гид в мире искусственного интеллекта и нейросетей.
- Однако кэширование K-V требует дополнительной памяти для хранения представлений ключей и значений, что может стать компромиссом в средах с ограниченными ресурсами.
Например, при работе с нейросетью в России для пользователей будет важна поддержка русского языка. Но использовать «претрейн» для решения каких-либо задач проблематично. Он может лишь генерировать продолжение текстовых последовательностей, вводимых пользователем. Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU. В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов. Важный этап обучения — Reinforcement Learning (RL) или обучение с подкреплением. На этом этапе модель улучшается через механизмы наград и штрафов. Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат. Понимание различных типов запросов, учет затрат и применение эффективных техник помогут вам получить более точные и полезные ответы от ИИ. Формулируйте запросы так, чтобы они были конкретными и по существу. Прямые вопросы помогают модели точно понять, какую информацию вы ищете. Разработка эффективной стратегии, чтобы обучить модели выполнять запросы, — это искусство предоставления полной картины. При настройке контрольных точек важно создать детальное описание задачи и учитывать скорость обучения. Как в любом профессиональном диалоге с языковой моделью, не удивляйтесь, если потребуются уточнения или придется возвращать беседу в нужное русло. Иногда необходимо дополнить контекст или переформулировать сложные вопросы с учетом специальных токенов. Ниже приведена таблица с примерами прошений и соответствующими ответами ChatGPT. Теперь мир изменился, вам не надо собирать тысячи обучающих примеров, достаточно написать понятную инструкцию, показать примеров как надо и LLM начнет решать вашу задачу. Промптинг - это навык и набор техник, как давать на вход алгоритму такой текст, чтобы полученная генерация решала вашу задачу. Однако кэширование K-V требует дополнительной памяти для хранения представлений ключей и значений, что может стать компромиссом в средах с ограниченными ресурсами. Предоставьте простые инструкции по формату и содержанию, которое вы хотите получить. Чем больше контекста и больше деталей вы укажите в запросе, тем качественнее получите результат. Например, в этом запросе мы попросили сгенерировать текст в стиле Гарри Поттера. LLM иногда может «галлюцинировать», то есть выдумывать ответ. Это когда нейросеть уверенно отвечает на заданный вопрос, но ее суждение не имеет отношения к реальности. Причем мы заранее не знаем, где именно такая галлюцинация может возникнуть. Так из-за галлюцинации чат-бота нью-йоркский юрист попал в большие неприятности, предоставив суду доказательства, сгенерированные нейросетью.
Что такое LLM - большие языковые модели
Это помогает модели лучше понять ваши требования и дать более точные ответы. Эта техника особенно полезна для задач, требующих определённых шаблонов и стилей. 0-shot prompting предполагает предоставление LLM задачи или вопроса без каких-либо примеров. Модель использует свои существующие знания для формирования ответа. Эта техника эффективна для задач, где достаточно общего понимания модели.