Скрытый слой в сети управляет скрытым состоянием, которое отслеживает вычисляемую информацию на протяжении всей последовательности. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов. Приготовьтесь отправиться в приключение, которое раскроет тайны языковых моделей и их способность изменить наш цифровой мир. Другой важной областью развития является генерация текстов на основе контекста. Использование контекстуальных моделей, таких как GPT-3, позволяет создавать тексты, которые учитывают предыдущий контекст и могут генерировать продолжение текста, соответствующее данному контексту. Это особенно полезно в задачах автоматического ответа на вопросы, генерации диалогов и создания текстов с учетом определенной темы или стиля. Одной из ключевых технологий, используемых в NLP, является машинное обучение. Почему именно языковые модели стали главными претендентами на роль сильного искусственного интеллекта (ИИ как в научно-фантастических фильмах и рассказах)? Во-первых, большие языковые модели обладают способностью решать широкий спектр задач благодаря их обширному обучению с огромными объемами данных и миллиардами параметров. Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста. В широком смысле, языковое моделирование — это процесс формализации языка, в частности — естественного языка, чтобы сделать его машинно‑читаемым и обрабатывать различными способами. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. В будущем такие модели смогут решать больше задач, связанных с текстом. Например, даже GPT-3 пока не умеет отслеживать источники и предоставлять пользователю доказательства своих ответов. Все эти функции называются «Scaling Laws» — законы по которым https://futurism.com/artificial-intelligence меняется качество (ошибка) модели в зависимости от масштабирования разных факторов обучения. Зная конкретный вид зависимости ошибки от каждого из трех параметров, можно без обучения предсказать ошибку, которая будет достигнута после обучения модели с конкретным значением параметра. Разрабатывайте модели, способные понимать разговорный язык для различных приложений. Сюда входят голосовые помощники, программное обеспечение для диктовки и инструменты перевода в реальном времени. Процесс включает в себя использование всеобъемлющего набора данных, состоящего из аудиозаписей разговорной речи в сочетании с соответствующими расшифровками. Шаип может собирать обучающие данные с помощью веб-сканирования из различных секторов, таких как банковское дело, страхование, розничная торговля и телекоммуникации.
- Маловероятно, что языковая модель столкнулась бы с этим в процессе обучения, а значит, в её словаре вряд ли найдутся суперслова, представляющие Джека Николсона как фаната «Пэйсерс».
- Языковые модели на основе трансформера предварительно обучаются (англ. pre-training) в соответствии с парадигмой self-supervised обучения.
- Они основаны на методах глубокого обучения и обучены на массивных наборах данных, обычно содержащих миллиарды слов из различных источников, таких как веб-сайты, книги и статьи.
- С помощью алгоритмов ИИ компьютеры могут автоматически переводить тексты с одного языка на другой.
- Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) —распознавания сущностей в тексте.
Этот датасет содержит отзывы на фильмы, а каждый отзыв представлен как список индексов слов, где каждое слово представлено своим уникальным индексом. Мы ограничиваем количество уникальных слов в словаре до , что позволяет сократить размерность данных и ускорить обучение. Они также говорят нам, что это происходит не через простой список статичных правил.
Пошаговая инструкция по установке и настройке языковой модели
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. Эта стратегия позволяет ИИ генерировать более контекстуально точные и детализированные ответы. Чтобы представить входной токен, трансформеры складывают эмбеддинги токенов и позиций. https://auslander.expert/ Последнее скрытое состояние https://aitrends.com последнего слоя трансформера обычно используется для получения вероятностей следующего слова через LM-голову на выходе. Языковые модели на основе трансформера предварительно обучаются (англ. pre-training) в соответствии с парадигмой self-supervised обучения. Языковые модели на основе n-грамм аппроксимировали вероятность следующего слова, используя счётчики n-грамм и методы сглаживания. Для улучшения этого подхода были предложены feedforward архитектуры нейронных сетей (feedforward neural networks), чтобы аппроксимировать вероятность слова. Развитие алгоритмов для понимания текстов является одной из ключевых задач в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка.
Языковая модель: от Т9 до GPT
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. Большие языковые модели (LLM) являются подмножеством глубокого обучения и имеют общие черты с генеративным ИИ, поскольку оба являются компонентами более широкой области глубокого обучения. Разрабатывайте модели, используя обширные многоязычные наборы данных в сочетании с соответствующими транскрипциями для перевода текста на разные языки. Этот процесс помогает устранить языковые препятствия и способствует доступности информации. В RNN последовательности обрабатываются шаг за шагом, что делает RNN медленнее, особенно для длинных последовательностей. В отличие от этого, модели на основе трансформера используют механизм самовнимания, который позволяет обрабатывать все позиции в последовательности одновременно.
Популярные варианты использования больших языковых моделей
Очистка и нормализация данных — ключевые шаги в подготовке текста для обработки нейронными сетями. Эти процессы улучшают качество данных, убирая шум и приводя текст к стандартизированному виду, что облегчает обучение и повышает точность моделей. Это может произойти, например, если слова начнут сочетаться друг с другом новым способом, который языковая модель не заметила в процессе обучения.