Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр

LLM в связке с другими нейронными сетями позволяют переводить устную речь в текст или генерировать аудиоконтент. Это полезно для стенографистов, голосовых помощников или автоматизации бизнес-процессов. Они применяются для распознавания эмоций в отзывах, комментариях или публикациях, что позволяет выявлять позитивные, негативные и нейтральные мнения. Искусственный интеллект может делать краткие резюме на основе длинных текстов. Неправильное использование технологий часто приводит к дезинформации или усилению недоверия к ИИ.

• Архитектура и стратегии обучения Gemini воплотились в ключевых особенностях, которые отличают эти модели, таких как широкое понимание контекста, мультимодальное взаимодействие, многоязыковая компетентность и настройка.
• Короче говоря, LLM в основном обучаются с помощью обучения с учителем, но они также могут использовать обучение без учителя для расширения своих возможностей, например, для исследовательского анализа и уменьшения размерности.
• Разрабатывайте модели, используя обширные наборы данных об историях покупок клиентов, включая этикетки, указывающие на продукты, которые клиенты склонны покупать.

На основе теории вероятностей искусственный интеллект добавит подходящее слово, формируя фразу «GigaChat применяют для бизнеса». Если настройки  и контекст изменятся, возможно другое продолжение (например, «генерации картинок»). Работа больших языковых моделей основана на способности предсказывать следующее слово в последовательности текста. Такие наборы текстовых данных могут содержать миллиарды слов, что позволяет системам «понимать» грамматические структуры, семантические связи и даже контекст. Банки, страховые компании, IT-организации и даже творческие индустрии используют их, чтобы повысить эффективность работы.

Анализ настроений и текстовая аналитика

Тонкая настройка влечет за собой обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для намеченной цели. Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности. Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя.

Каталог готовых речевых данных и лицензирование:

Нейросеть иногда воспроизводит необъективную информацию, унаследованную из обучающих данных.  AUSLANDER.EXPERT Базовая система недостаточно функциональна для практического использования. Чтобы создать модель-ассистента, применяются проверенные данные (100 тыс. документов, вручную собранных специалистами). Видеокарт, а данные обрабатываются с помощью инструментов CUDA-отладчика, PyTorch FSDP и библиотеки NCCL. Анализ мненийПрименение больших языковых моделей в анализе отзывов и эмоциональных откликов клиентов дает возможность понимать потребности и ожидания аудитории и корректировать подходы к продуктам или услугам. 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. И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. Декодер создает контекст и создает окончательный вывод, используя выходные данные кодировщика. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN. Скрытый слой в сети управляет скрытым состоянием, которое отслеживает вычисляемую https://cs.stanford.edu/groups/ai/   информацию на протяжении всей последовательности. Это позволяет RNN запоминать предыдущую информацию и использовать ее для создания прогнозов. RNN могут интерпретировать последовательные данные, такие как фразы или абзацы, из-за их структуры, похожей на память. Модель смотрит на немаркированные данные, шаблоны обучения и структуры, не получая при этом «правильных» ответов. Учитывая сложность LLM, понять, почему они принимают определенные решения или генерируют определенные результаты, может быть непросто. Эта характеристика, известная как интерпретируемость, является ключевой областью текущих исследований. Повышение интерпретируемости не только помогает в устранении неполадок и уточнении моделей, но также повышает доверие и прозрачность систем ИИ. Текстовым данным назначаются метки настроений, такие как положительное, нейтральное или отрицательное, что помогает модели понять эмоциональный оттенок предложений. Это особенно полезно при ответах на вопросы, связанные с эмоциями и мнениями. Мартину за их книгу «Обработка речи и языка», которая была главным источником вдохновения для этой статьи. Однако исходная архитектура seq2seq имела серьезное узкое место — энкодер сводил всю входную последовательность к единственному представлению — контекстному вектору.