«У машины может быть большая память, но она не может думать — если мы ее не научим». – Алан Тьюринг. Современные модели ИИ, такие как GPT-4 или Llama, основаны на огромных наборах данных и сложных математических структурах. Но что на самом деле за этим стоит? В этой статье мы рассмотрим ключевые компоненты, необходимые для создания языковой модели с нуля.
Большие языковые модели (LLM) — это нейронные сети, обученные на огромных объемах текста. Их сила заключается в способности генерировать текст, похожий на человеческий, обобщать контент и писать код. Ядром этих моделей является архитектура Transformer , которая позволяет им фиксировать зависимости в текстах и делать контекстные прогнозы.
Квантованные веса позволяют сжимать модель особенно тонко, эффективно преодолевая аппаратные препятствия. Извлечение знаний также уменьшает размер модели: большая модель переносит свои знания в более компактный вариант. Сокращение удаляет избыточные параметры, что приводит к созданию простой и эффективной архитектуры без ущерба для точности.
Для увеличения семантической глубины можно использовать моделирование маскированного языка . Модель реконструирует неполные тексты и, таким образом, понимает отраслевые термины. Так же, Функция прогнозирования следующего слова может использоваться для отраслевой технической терминологии. Прежде чем можно будет обучить модель, текст необходимо преобразовать в форму, понятную нейронным сетям, с помощью токенизации , встраивания и кодирования пар байтов .
Для компенсации недостатка отраслевых данных по обучению используются трансферное обучение и искусственное дополнение данных . Экономичные модули прямой связи и оптимизированные встраивания адаптируют их к отраслевым данным. Важнейшим элементом моделей-трансформеров является механизм внутреннего внимания . Каждый токен взвешивается по отношению ко всем остальным токенам в предложении, что делает контекст слова более понятным.
Например, предложение типа «Кошка прыгнула на стол, потому что была голодна» может означать, что «она» — это кошка. Модель распознает такие связи, присваивая каждому слову значимость . Это помогает лучше понять контекст. Механизм позволяет модели изучать сложные зависимости и семантические значения в тексте.
Предварительно обученные модели интегрируют внутренние знания. Такое сочетание увеличивает разнообразие данных и обеспечивает высокое качество модели, несмотря на ограниченные локальные наборы данных. Производительность моделей ИИ оценивается с использованием определенных метрик: Weighted-F1 и Perplexity измеряют качество задач по обработке текста, в то время как время отклика и частота ошибок наглядно отражают практическую пригодность.
Непрерывная адаптация к динамическим нормативным рамкам достигается посредством обучения с учетом ограничений , которое, например, интегрирует руководящие принципы защиты данных непосредственно в модель ИИ с использованием дифференциальной конфиденциальности . Адаптируемый набор правил и процессы тонкой настройки, учитывающие специфику предметной области, позволяют нам гибко и быстро реагировать на новые правила.
Первым шагом в процессе обучения языковой модели является предварительное обучение . Модель получает огромные объемы неструктурированного текста для изучения общих языковых моделей, структур предложений и значений слов. В ходе этого процесса модель пытается предсказать следующие слова в предложении, не сосредотачиваясь на конкретной задаче. Это создает своего рода универсальное понимание языка.
Тонкая настройка — это второй этап, на котором предварительно обученная модель адаптируется под конкретную задачу. Он обучается с использованием меньших, но более конкретных наборов данных, например, для ответа на запросы клиентов, классификации текстов или создания резюме. Тонкая настройка гарантирует, что модель будет давать более точные и контекстные ответы для определенной области применения.
Обучение на степень магистра права требует высокой вычислительной мощности. Чтобы сделать процесс более эффективным, можно использовать различные методы оптимизации. Это позволяет сохранять веса модели и загружать их позже или загружать предварительно обученные опубликованные параметры. LoRA (адаптация низкого ранга) также используется для тонкой настройки с меньшими вычислительными затратами.
Цикл онлайн-обучения используется для непрерывного развития и адаптации к новым открытиям и требованиям. Он постоянно отслеживает эффективность модели, анализирует новые данные и отзывы пользователей, а также автоматически корректирует модель при необходимости. Защита данных и эффективность обеспечиваются за счет дифференциальных методов конфиденциальности и удаления ненужных соединений .
Специально запрограммированный скрипт Python может эффективно обучить языковую модель. Он также может загружать внешние веса из предварительно обученной модели. Модель оптимизируется под конкретную задачу путем адаптации ее к конкретным данным. После завершения обучения скрипт сохраняет обновленные веса, чтобы они были доступны для использования в будущем.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Языковые модели уже произвели революцию во многих отраслях: от обслуживания клиентов до создания контента. Благодаря целенаправленной предварительной подготовке и тонкой настройке модели можно адаптировать для решения самых разных задач. Те, кто глубже поймут эти процессы, смогут создавать собственные индивидуальные решения на основе ИИ и активно влиять на технологический прогресс.