«Մեքենան կարող է մեծ հիշողություն ունենալ, բայց այն չի կարող մտածել, քանի դեռ մենք չենք սովորեցնում այն»: - Ալան Թյուրինգ. Ժամանակակից AI մոդելները, ինչպիսիք են GPT-4-ը կամ Llama-ն, հիմնված են հսկայական տվյալների հավաքածուների և բարդ մաթեմատիկական կառուցվածքների վրա: Բայց իրականում ի՞նչ կա դրա հետևում: Այս հոդվածում մենք նայում ենք հիմնական բաղադրիչներին, որոնք անհրաժեշտ են զրոյից լեզվի մոդել ստեղծելու համար:
Լեզուների մեծ մոդելները (LLM) նյարդային ցանցեր են, որոնք պատրաստված են հսկայական քանակությամբ տեքստով: Նրանց ուժը մարդու նման տեքստ ստեղծելու, բովանդակությունն ամփոփելու և կոդ գրելու ունակության մեջ է: Այս մոդելների առանցքը տրանսֆորմատորի ճարտարապետությունն է, որը նրանց հնարավորություն է տալիս տեքստերի մեջ ֆիքսել կախվածությունները և կատարել կոնտեքստային կանխատեսումներ:
Քվանտացված կշիռները թույլ են տալիս մոդելը սեղմել հատկապես բարակ, արդյունավետորեն հաղթահարելով ապարատային խոչընդոտները: Գիտելիքի թորումը նաև նվազեցնում է մոդելի չափը. մեծ մոդելն իր գիտելիքները փոխանցում է ավելի կոմպակտ տարբերակի: Էտումը վերացնում է ավելորդ պարամետրերը, ինչը հանգեցնում է նիհար, արդյունավետ ճարտարապետության՝ առանց ճշգրտության զոհաբերելու:
Կարելի է օգտագործել դիմակավորված լեզվի մոդելավորում՝ իմաստային խորությունը մեծացնելու համար: Մոդելը վերակառուցում է թերի տեքստերը և այդպիսով հասկանում է ոլորտին բնորոշ տերմինները: Նմանապես, Next Word Prediction-ը կարող է օգտագործվել ոլորտի հատուկ տեխնիկական լեզվի համար: Նախքան մոդելը վարժեցնելը, տեքստը պետք է փոխակերպվի այնպիսի ձևի, որը նեյրոնային ցանցերը կարող են հասկանալ նշանավորման , ներդրման և բայթ զույգերի կոդավորման միջոցով:
Արդյունաբերությանը հատուկ վերապատրաստման տվյալների պակասը փոխհատուցելու համար օգտագործվում են փոխանցման ուսուցում և տվյալների արհեստական մեծացում : Նիհար հետադարձ մոդուլները և օպտիմիզացված ներկառուցումները դրանք հարմարեցնում են ոլորտին բնորոշ տվյալներին: Տրանսֆորմատորային մոդելների էական տարրը ինքնորոշման մեխանիզմն է: Յուրաքանչյուր նշան կշռված է նախադասության մյուս բոլոր նշանների նկատմամբ՝ ավելի պարզ դարձնելով բառի համատեքստը:
Օրինակ, «Կատուն թռավ սեղանի վրա, քանի որ սոված էր» նախադասությունը կարող է նշանակել, որ «նա» կատուն է: Մոդելը ճանաչում է նման կապերը՝ յուրաքանչյուր բառին նշանակություն տալով: Սա օգնում է նրան ավելի լավ հասկանալ համատեքստը: Մեխանիզմը հնարավորություն է տալիս մոդելին սովորել բարդ կախվածություններ և իմաստային իմաստներ տեքստում:
Նախապես պատրաստված մոդելները միավորում են ներքին գիտելիքները: Այս համադրությունը մեծացնում է տվյալների բազմազանությունը և թույլ է տալիս մոդելի բարձր որակ՝ չնայած սահմանափակ տեղական տվյալների հավաքածուներին: AI-ի մոդելների կատարումը գնահատվում է հատուկ չափումների միջոցով. Weighted-F1-ը և Perplexity-ն չափում են տեքստի մշակման առաջադրանքների որակը, մինչդեռ պատասխանի ժամանակը և սխալի մակարդակը թափանցիկ են ներկայացնում գործնական համապատասխանությունը:
Դինամիկ կարգավորող շրջանակներին շարունակական հարմարվողականությունը ձեռք է բերվում սահմանափակումների ուսուցման միջոցով, որը, օրինակ, տվյալների պաշտպանության ուղեցույցները ինտեգրում է անմիջապես AI մոդելի մեջ՝ օգտագործելով դիֆերենցիալ գաղտնիությունը : Կանոնների հարմարվողական փաթեթը և տիրույթին հատուկ ճշգրտման գործընթացները թույլ են տալիս մեզ ճկուն և արագ արձագանքել նոր կանոնակարգերին:
Լեզվի մոդելի ուսուցման գործընթացի առաջին քայլը նախնական ուսուցումն է: Մոդելը սնվում է հսկայական քանակությամբ չկառուցված տեքստով, որպեսզի սովորի ընդհանուր լեզվական օրինաչափությունները, նախադասությունների կառուցվածքները և բառերի իմաստները: Այս գործընթացի ընթացքում մոդելը փորձում է գուշակել նախադասության հաջորդ բառերը՝ չկենտրոնանալով կոնկրետ առաջադրանքի վրա: Սա ստեղծում է լեզվի մի տեսակ համընդհանուր ըմբռնում:
Լավ կարգավորումը երկրորդ քայլն է, որտեղ նախապես պատրաստված մոդելը մասնագիտացված է կոնկրետ առաջադրանքի համար: Այն վերապատրաստվում է ավելի փոքր, ավելի կոնկրետ տվյալների հավաքածուներով, օրինակ՝ հաճախորդների հարցումներին պատասխանելու, տեքստերը դասակարգելու կամ ամփոփագրեր ստեղծելու համար: Հստակ կարգավորումն ապահովում է, որ մոդելն ավելի ճշգրիտ և համատեքստային պատասխաններ է տալիս սահմանված կիրառական տարածքի համար:
LLM-ի ուսուցումը պահանջում է բարձր հաշվողական հզորություն: Գործընթացն ավելի արդյունավետ դարձնելու համար կարող են օգտագործվել օպտիմալացման տարբեր մեթոդներ: Սա թույլ է տալիս խնայել մոդելի կշիռները և բեռնել դրանք ավելի ուշ կամ ներբեռնել նախապես պատրաստված, հրապարակված պարամետրերը: LoRA-ն (ցածր աստիճանի հարմարեցում) օգտագործվում է նաև ավելի քիչ հաշվողական ջանքերով ճշգրտման համար:
Առցանց ուսուցման հանգույցն օգտագործվում է շարունակական զարգացման և նոր գտածոներին ու պահանջներին հարմարվելու համար: Սա շարունակաբար վերահսկում է մոդելի կատարումը, վերլուծում է նոր տվյալներ և օգտատերերի կարծիքը և անհրաժեշտության դեպքում ավտոմատ կերպով կարգավորում է մոդելը: Տվյալների պաշտպանությունն ու արդյունավետությունն ապահովվում են գաղտնիության տարբեր մեթոդների և ավելորդ կապերի հեռացման միջոցով:
Հատուկ ծրագրավորված Python սկրիպտը կարող է արդյունավետ կերպով վարժեցնել լեզվի մոդելը: Այն կարող է նաև բեռնել արտաքին կշիռները նախապես պատրաստված մոդելից: Մոդելը օպտիմիզացված է կոնկրետ առաջադրանքի համար՝ այն հարմարեցնելով կոնկրետ տվյալներին: Վերապատրաստման ավարտից հետո սցենարը պահպանում է թարմացված կշիռները, որպեսզի դրանք հասանելի լինեն հետագա օգտագործման համար:
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Լեզուների մոդելներն արդեն հեղափոխել են բազմաթիվ ոլորտներ՝ հաճախորդների սպասարկումից մինչև բովանդակության ստեղծում: Նպատակային նախնական ուսուցման և ճշգրտման միջոցով մոդելները կարող են հարմարեցվել տարբեր խնդիրների համար: Նրանք, ովքեր զարգացնում են այս գործընթացների ավելի խորը պատկերացումները, կարող են ստեղծել իրենց հարմարեցված AI լուծումները և ակտիվորեն ձևավորել տեխնոլոգիական առաջընթացը: