Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса Хабр
Есть разные варианты PEFT / Sparse Fine-tuning, которые ограничивают «степень свободы» модели путём задания маски на оптимизируемые веса, ранга обучаемой добавки или конкретной группы изменяемых параметров (начальные или конечные слои). Мы попробовали применить обычный промптинг под перевод, никак не дообучая модель. Ответ прост, и он не связан с тем, по какой причине лучше делать переводы отдельных предложений. Обучающий датасет для переводчика — это классическая supervised-выборка пар src — reference, где src — это предложение на исходном языке, а reference — интересующий нас его перевод. В целом, учет вычислительной мощности - это необходимый этап в развитии любого IT-подразделения. Отметим, что несмотря на то, что и температура, и штрафы за частоту/присутствие добавляют разнообразие в ответы модели, это разнообразие отличается по типу. Штрафы за частоту/присутствие увеличивают разнообразие в пределах одного ответа, т.е. Но если вы подаете один и тот же промпт дважды, то вы вряд ли получите два разных ответа.
Распределенное хранение данных
Определение положения модели в пространстве помогает создать реалистичную и естественную композицию. Важно также учитывать освещение и тени, чтобы модель выглядела естественно и не выделялась из общей сцены. Эти платформы обеспечивают демократичный доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта и способствуют созданию экосистемы сотрудничества, ускоряющей инновации. К сожалению, на практике это практически невозможно, поэтому задача сводится к поиску оптимального баланса между смещением и разбросом. Все предыдущие метрики позволяют оценить качество модели только при определённом пороге классификации. Социальные медиа предоставляют огромный объем текстовых данных, содержащих множество мнений, комментариев и обсуждений. Применение тематического моделирования к социальным медиа данным может помочь в понимании основных тем, которые обсуждают пользователи, и выявлении настроений в сообществе. Анализ задачи и данных имеет важное значение при проведении исследования или анализа. Прежде чем приступать к работе, необходимо понять постановку задачи и имеющиеся данные, чтобы выбрать подходящие методы и инструменты для их решения. В работе осуществляется формирование гипотез с учетом векторной и графовой моделей представления текстов. При использовании графовой модели предполагается получение гипотез, отличных от гипотез в векторной модели, за счет наличия информации о связях между словами.
Рекомендации по бенчмаркингу LLM
Выбор количества тем - это сложный вопрос, который требует баланса между детализацией и обобщением. Слишком маленькое количество тем может не уловить разнообразие тематик в данных, а слишком большое количество тем может привести к нежелательному размытию результатов. Важно экспериментировать с разными значениями и оценивать, насколько хорошо модель адаптируется к вашим данным и задачам. Правильно подобранные материалы могут придать модели реалистичность и глубину. Также важно учесть, что различные объекты и поверхности требуют разных типов материалов и текстур. Учтите особенности материалов, из которых состоит объект, и настройте текстуру с учетом их свойств, таких как цвет, фактура и отражательная способность.
Учет случайности результатов
Первая проблема — гладкость и связность перевода, иначе именуемая как fluency. Так как датасеты для SFT собраны с помощью различных эвристик и пайплайнов матчинга, качество самих текстов не очень высокое. Обучая модели на таких текстах, мы никогда не получим модель, свободную от таких ошибок.
- Обученный на 366 миллиардах токенов, BLOOM является результатом совместных исследований в области ИИ, главным продуктом инициативы BigScience - годичного исследовательского семинара под руководством Hugging Face.
- Порой комбинирование различных методов может дать наилучшие результаты, так как каждый метод имеет свои преимущества и ограничения.
- Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ.
- Преобразование Bard в Gemini не было просто косметическим, это был переход к более эффективной, высокопроизводительной модели ИИ, кульминацией которого станет выпуск самой мощной версии Gemini в декабре 2023 года.
- Что касается throughput, то он ограничен количеством GPU, доступных в продовом кластере.
Изначально предназначавшаяся для избранной группы исследователей и организаций, она в результате утечки быстро оказалась в Интернете к началу марта 2023 года, став доступной для более широкой аудитории. В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. Ребрендинг https://quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/ Bard в Gemini в феврале 2024 года означал существенный сдвиг в сторону использования Google самой передовой технологии LLM. Это обусловлено также активным финансированием OpenAI, направленным на ускорение инноваций в области ИИ. Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Будь то интеграция в бизнес или личные эксперименты, понимание уникальных преимуществ и проблем каждой модели является ключом к использованию трансформационного потенциала LLM. В контексте тематического моделирования, кластерный анализ может быть использован для выделения групп текстов, которые имеют схожие тематики. Как и в случае с другими методами тематического моделирования, выбор метода зависит от специфики ваших данных и конечной цели анализа. Рассмотрим пример, как можно использовать LDA для анализа коллекции новостных статей. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Предположим, у нас есть набор статей на различные темы, и мы хотим выделить ключевые темы и связанные с ними слова. При настройке 3D моделей необходимо также учесть требования конечного назначения модели. Это может включать в себя токенизацию текста, нормализацию временных рядов или преобразование аудиофайлов в спектрограммы. Чем качественнее подготовлены данные, тем лучше модель сможет извлекать полезные закономерности. Высокая точность свёрточных нейронных сетей (CNN) в задачах компьютерного зрения является одним из главных преимуществ данной технологии. CNN - это специализированная архитектура нейронных сетей, разработанная для обработки и анализа изображений. В заключение следует отметить, что эволюция LLM меняет ландшафт искусственного интеллекта, предлагая беспрецедентные возможности для инноваций в различных секторах. Обученный на 366 миллиардах токенов, BLOOM является результатом совместных исследований в области ИИ, главным продуктом инициативы BigScience - годичного исследовательского семинара под руководством Hugging Face. Этот метод начинается с набора этических принципов, формирующих "конституцию", которая направляет развитие модели и выравнивание ее результатов, демонстрируя приверженность Anthropic к этически корректным и автономным системам ИИ. Claude представлена в марте 2023 года и ознаменовала собой выход Anthropic на рынок общедоступных моделей ИИ, направленных на повышение безопасности и этичности ИИ. Claude появился как ответ на непредсказуемые, ненадежные и непрозрачные проблемы больших систем ИИ. Предоставляя открытый доступ к LLaMA и LLaMA 2, компания способствует развитию исследований в области ИИ и создает прецедент ответственного подхода к разработке и применению LLM.