"Машинанын чоң эс тутуму болушу мүмкүн, бирок биз аны үйрөтпөйүнчө, ал ойлоно албайт." – Алан Тюринг. GPT-4 же Llama сыяктуу заманбап AI моделдери чоң маалымат топтомуна жана татаал математикалык структураларга негизделген. Бирок мунун артында эмне турат? Бул макалада биз нөлдөн баштап тил моделин куруу үчүн зарыл болгон негизги компоненттерди карап чыгабыз.
Large Language Models (LLMs) - бул чоң көлөмдөгү текст менен үйрөтүлгөн нейрон тармактары. Алардын күчү адамга окшош текстти түзүү, мазмунду жалпылоо жана код жазуу жөндөмүндө. Бул моделдердин өзөгүн Transformer архитектурасы түзөт, ал аларга тексттердин ичиндеги көз карандылыктарды басып алууга жана контексттик болжолдоолорду жасоого мүмкүндүк берет.
Квантталган салмактар аппараттык тоскоолдуктарды натыйжалуу жеңип, моделди өзгөчө ичке кысууга мүмкүндүк берет. Билимди дистилляциялоо моделдин көлөмүн да азайтат: чоң модель өз билимин компакттуу вариантка өткөрөт. Бутоо ашыкча параметрлерди жок кылат, натыйжада тактыктан баш тартпастан арык, эффективдүү архитектура түзүлөт.
Семантикалык тереңдикти жогорулатуу үчүн Маскаланган тил моделин колдонсо болот. Модель толук эмес тексттерди реконструкциялайт жана ошону менен тармактык терминдерди түшүнөт. Ошо сыяктуу эле, Кийинки Word Prodiction тармакка тиешелүү техникалык тил үчүн колдонулушу мүмкүн. Модельди үйрөтүүдөн мурун, текст нейрондук тармактар токенизация , кыстаруу жана байт жуптарын коддоо аркылуу түшүнө ала турган формага айландырылышы керек.
Тармактык атайын окутуу маалыматтарынын жетишсиздигин компенсациялоо үчүн окутууну өткөрүп берүү жана маалыматтарды жасалма көбөйтүү колдонулат. Арык берүү модулдары жана оптималдаштырылган кыстармалар аларды тармактык маалыматтарга ылайыкташтырат. Трансформатордук моделдердин маанилүү элементи өзүнө көңүл буруу механизми болуп саналат. Ар бир белги сүйлөмдөгү бардык башка токендерге карата салмактанып, сөздүн контекстти айкыныраак кылат.
Мисалы, "Мышык ачка болгондуктан столго секирип кетти" деген сыяктуу сүйлөм "ал" мышык экенин билдире алат. Модел ар бир сөзгө маани берүү менен мындай байланыштарды тааныйт. Бул контекстти жакшыраак түшүнүүгө жардам берет. Механизм моделге тексттин ичиндеги татаал көз карандылыктарды жана семантикалык маанилерди үйрөнүүгө мүмкүндүк берет.
Алдын ала даярдалган моделдер ички билимди бириктирет. Бул айкалышы берилиштердин көп түрдүүлүгүн жогорулатат жана чектелген жергиликтүү маалымат топтомуна карабастан моделдин жогорку сапатын камсыз кылат. AI моделдеринин иштеши конкреттүү метрикалардын жардамы менен бааланат: Weighted-F1 жана Perplexity текстти иштетүү тапшырмаларынын сапатын өлчөйт, ал эми жооп берүү убактысы жана ката ылдамдыгы практикалык ылайыктуулугун ачык көрсөтөт.
Динамикалык ченемдик базаларга тынымсыз ыңгайлашуу, мисалы, дифференциалдык купуялуулукту колдонуу менен маалыматтарды коргоо боюнча көрсөтмөлөрдү түздөн-түз AI моделине интеграциялаган чектөөлөрдү үйрөнүү аркылуу ишке ашат. Ыңгайлаштырылган эрежелердин топтому жана доменге тиешелүү тактоо процесстери бизге жаңы эрежелерге ийкемдүү жана тез жооп берүүгө мүмкүндүк берет.
Тил моделин окутуу процессиндеги биринчи кадам алдын ала даярдоо болуп саналат. Модель тилдин жалпы үлгүлөрүн, сүйлөмдөрдүн түзүлүшүн жана сөздүн маанисин үйрөнүү үчүн чоң көлөмдөгү структураланбаган текст менен азыктанат. Бул процесстин жүрүшүндө модель белгилүү бир тапшырмага көңүл бурбастан сүйлөмдөгү кийинки сөздөрдү алдын ала айтууга аракет кылат. Бул тилдин кандайдыр бир универсалдуу түшүнүгүн түзөт.
Жакшы жөндөө - бул алдын ала даярдалган модель белгилүү бир тапшырма үчүн адистештирилген экинчи кадам. Ал кичирээк, конкреттүү маалымат топтомдору менен үйрөтүлгөн, мисалы, кардарлардын суроо-талаптарына жооп берүү, тексттерди классификациялоо же корутундуларды түзүү. Жакшы жөндөө моделдин аныкталган колдонмо аймагы үчүн так жана контексттик жоопторду камсыз кылуусун камсыздайт.
LLMди окутуу жогорку эсептөө күчүн талап кылат. Процессти натыйжалуураак кылуу үчүн ар кандай оптималдаштыруу ыкмаларын колдонсо болот. Бул моделдин салмагын сактоого жана аларды кийинчерээк жүктөөгө же алдын ала даярдалган, жарыяланган параметрлерди жүктөп алууга мүмкүндүк берет. LoRA (Low-Rank Adaptation) дагы азыраак эсептөө күчү менен тактоо үчүн колдонулат.
Онлайн окутуу цикли үзгүлтүксүз иштеп чыгуу жана жаңы табылгаларга жана талаптарга көнүү үчүн колдонулат. Бул үзгүлтүксүз моделдин иштешин көзөмөлдөп, жаңы маалыматтарды жана колдонуучунун пикирлерин талдап, керек болсо моделди автоматтык түрдө тууралайт. Маалыматтарды коргоо жана эффективдүүлүк дифференциалдуу купуялык ыкмалары жана керексиз байланыштарды алып салуу аркылуу камсыз кылынат.
Атайын программаланган Python скрипти тил моделин натыйжалуу үйрөтө алат. Ал ошондой эле алдын ала даярдалган моделден тышкы салмактарды жүктөй алат. Модель аны конкреттүү маалыматтарга ылайыкташтыруу менен белгилүү бир тапшырма үчүн оптималдаштырылган. Тренинг аяктагандан кийин скрипт жаңыртылган салмактарды сактайт, ошондуктан алар келечекте колдонууга жеткиликтүү болот.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Тил моделдери буга чейин кардарларды тейлөөдөн тартып, контентти түзүүгө чейин көптөгөн тармактарды өзгөрттү. Максаттуу алдын ала даярдоо жана тактоо аркылуу моделдерди ар кандай тапшырмаларга ылайыкташтырууга болот. Бул процесстерди тереңирээк түшүнгөн адамдар өздөрүнүн жекелештирилген AI чечимдерин түзүп, технологиялык прогрессти активдүү түрдө түзө алышат.