"Машина може мати велику пам'ять, але вона не може думати - якщо ми її не навчимо". – Алан Тюрінг. Сучасні моделі ШІ, такі як GPT-4 або Llama, базуються на величезних наборах даних і складних математичних структурах. Але що насправді стоїть за цим? У цій статті ми розглянемо ключові компоненти, необхідні для створення мовної моделі з нуля.
Великі мовні моделі (LLM) — це нейронні мережі, навчені величезними обсягами тексту. Їх сила полягає в здатності генерувати людський текст, узагальнювати вміст і писати код. Основою цих моделей є архітектура Transformer , яка дає їм змогу фіксувати залежності в текстах і робити контекстні прогнози.
Квантувані ваги дозволяють стискати модель особливо тонко, ефективно долаючи апаратні перешкоди. Дистиляція знань також зменшує розмір моделі: велика модель переносить свої знання в більш компактний варіант. Обрізка видаляє зайві параметри, створюючи мінімальну та ефективну архітектуру без шкоди для точності.
Щоб збільшити семантичну глибину, можна використовувати моделювання замаскованої мови . Модель реконструює неповні тексти і, таким чином, розуміє специфічні для галузі терміни. так само Прогнозування наступних слів можна використовувати для технічної мови певної галузі. Перш ніж можна буде навчити модель, текст має бути перетворено у форму, яку нейронні мережі можуть зрозуміти за допомогою токенізації , вбудовування та кодування пар байтів .
Щоб компенсувати брак галузевих навчальних даних, використовується перенесення навчання та штучне збільшення даних . Модулі Lean forwarding і оптимізоване вбудовування адаптують їх до галузевих даних. Неодмінним елементом моделей-трансформерів є механізм самоуважності . Кожна лексема зважується відносно всіх інших лексем у реченні, що робить контекст слова більш зрозумілим.
Наприклад, таке речення, як «Кішка стрибнула на стіл, бо була голодна», може означати, що «вона» — це кішка. Модель розпізнає такі зв’язки, призначаючи важливість кожному слову. Це допомагає йому краще зрозуміти контекст. Цей механізм дозволяє моделі вивчати складні залежності та семантичні значення в тексті.
Попередньо навчені моделі інтегрують внутрішні знання. Ця комбінація збільшує різноманітність даних і забезпечує високу якість моделі, незважаючи на обмежені локальні набори даних. Продуктивність моделей штучного інтелекту оцінюється за допомогою спеціальних показників: Weighted-F1 і Perplexity вимірюють якість завдань обробки тексту, тоді як час відгуку та частота помилок прозоро представляють практичну придатність.
Безперервна адаптація до динамічних нормативних рамок досягається за допомогою навчання обмеженням , яке, наприклад, інтегрує вказівки щодо захисту даних безпосередньо в модель штучного інтелекту за допомогою диференціальної конфіденційності . Набір правил, що адаптується, і процеси тонкого налаштування для конкретної області дозволяють нам гнучко та швидко реагувати на нові правила.
Першим кроком у процесі навчання мовної моделі є попереднє навчання . Модель завантажується величезною кількістю неструктурованого тексту, щоб вивчити загальні мовні шаблони, структури речень і значення слів. Під час цього процесу модель намагається передбачити наступні слова в реченні, не зосереджуючись на конкретному завданні. Це створює своєрідне універсальне розуміння мови.
Тонка настройка — це другий крок, на якому попередньо навчена модель спеціалізується для конкретного завдання. Він навчається з меншими, більш конкретними наборами даних, наприклад, щоб відповідати на запити клієнтів, класифікувати тексти або створювати резюме. Тонке налаштування гарантує, що модель надає більш точні та контекстні відповіді для визначеної області застосування.
Навчання LLM вимагає високої обчислювальної потужності. Щоб зробити процес більш ефективним, можна використовувати різні методи оптимізації. Це дозволяє зберегти ваги моделі та завантажити їх пізніше або завантажити попередньо підготовлені опубліковані параметри. LoRA (Low-Rank Adaptation) також використовується для тонкого налаштування з меншими обчислювальними зусиллями.
Цикл онлайн-навчання використовується для постійного розвитку та адаптації до нових знахідок і вимог. Це постійно відстежує продуктивність моделі, аналізує нові дані та відгуки користувачів і автоматично коригує модель, якщо необхідно. Захист даних і ефективність забезпечуються диференціальними методами конфіденційності та видаленням непотрібних з'єднань .
Спеціально запрограмований сценарій Python може ефективно навчати модель мови. Він також може завантажити зовнішні обважнювачі з попередньо навченої моделі. Модель оптимізується під конкретне завдання шляхом її адаптації до конкретних даних. Після завершення навчання сценарій зберігає оновлені ваги, щоб вони були доступні для подальшого використання.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Мовні моделі вже зробили революцію в багатьох галузях, від обслуговування клієнтів до створення контенту. Завдяки цілеспрямованому попередньому навчанню та тонкому налаштуванню моделі можна адаптувати для широкого спектру завдань. Ті, хто глибше розуміють ці процеси, можуть створювати власні індивідуальні рішення ШІ та активно формувати технологічний прогрес.