Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст

Где p — распределение вероятностей слов, N — общее количество слов в последовательности, wi — представляет i-ое слово. Поскольку Перплексия использует концепцию энтропии, интуиция, стоящая за ней, заключается в том, насколько неопределенной является конкретная модель в отношении предсказанной последовательности. Чем ниже перплексия, тем меньше неопределенность модели, и, следовательно, тем лучше она предсказывает выборку. SVM работает путем построения гиперплоскости в многомерном пространстве, разделяющей тексты с различной тональностью. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. https://www.footballzaa.com/out.php?url=https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали. https://www.pensionplanpuppets.com/users/caburg_jnkq43 Таким образом, можно утверждать, что понятие эмотивности по значимости перекрывает понятие тональности, которое в большей степени во французском языке применимо к музыке.

Как обычно работает модель LLM?

В связи с тем, что понятие тональности наиболее активно употребляется в исследованиях из области компьютерной лингвистики, следует предположить, что у данного понятия появляются другие смыслы. Начиная с 2000-х годов термин тональность широко используется в современных исследованиях, посвященных автоматическому анализу текста в области компьютерной (вычислительной) лингвистики. Таким образом, интонационные модели различных языковых групп отражают их уникальные культурные и лингвистические особенности. Матвеевой текстовые категории тональности, субъективной модальности, текстовой модальности, текстовой экспрессивности не разделяются. Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом. Если двигаться по карте в любом направлении, то можно встретить разные формы этого слова. Например, на карте языковой модели есть направление, соответствующее тому, чтобы быть актёром. Здесь же коротко отметим, что существуют различные модификации рекуррентных сетей, которые усложняют структуру алгоритма , даже добавляют механизм внимания Attention. Если коротко, то он позволяет лучше оценивать взаимосвязи токенов в тексте. Все они в разной степени помогают модели усваивать более длинные и сложные последовательности токенов. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Однако есть задачи, где качество результатов модели всё ещё низкое. Например, предложить эффективный код, решающий некую алгоритмическую задачу, найти минимум некоторой аналитической функции потерь, посчитать производную фукнции в точке и так далее. Языковые модели призваны решать самый широкий спектр текстовых https://thenextweb.com/artificial-intelligence задач — вопросно-ответные, суммаризацию, диалоговость, перевод и многие другие.

В каких сферах возможен запуск LLM?

Разработка языковых моделей, которые изменили то, как роботы интерпретируют и производят язык, является одним из основных достижения в НЛП. Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ настроений и классификацию текста. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами. Приготовьтесь отправиться в приключение, которое раскроет тайны языковых моделей и их способность изменить наш цифровой мир. Эти умные алгоритмы стали движущей силой прорывов в области обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ). Предыдущий подход со смесью датасетов помогает решать многие задачи в среднем заметно лучше.

Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта

Последнее скрытое состояние последнего слоя трансформера обычно используется для получения вероятностей следующего слова через LM-голову на выходе. Языковые модели на основе трансформера предварительно обучаются (англ. pre-training) в соответствии с парадигмой self-supervised обучения. При рассмотрении моделей декодера или энкодер-декодера задачей предварительного обучения является предсказание следующего слова в последовательности, аналогично предыдущим языковым моделям. Оценка качества языковых моделей в основном проводится путём сравнения с эталонными тестами, созданными людьми на основе типичных языковых задач. Другие, менее известные тесты качества исследуют внутренний характер языковой модели или сравнивают две такие модели. Как поясняет Иван Ямщиков, «поведение модели противоречит нашей интуиции». Человек может взять небольшой фрагмент текста и придумать несколько разных вариантов финала, для языковой модели это сложно. Когда перед человеком большой текст, то он легко и понятно завершит его. Машинное обучение может быть использовано для генерации и анализа интересных идей для создания контента. Например, можно использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы создавать статьи, которые соответствуют определенным темам. Также можно использовать алгоритмы ИИ, чтобы анализировать уже суще... Для улучшения этого подхода были предложены feedforward архитектуры нейронных сетей (feedforward neural networks), чтобы аппроксимировать вероятность слова. Эта модель представляет собой простую нейронную сеть, которая предсказывает следующее слово на основе фиксированного числа предыдущих слов. FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных. Однако и эта модель имеет ограничения, так как может обрабатывать только фиксированное количество предыдущих слов.● Рекуррентные нейронные сети (RNN). В отличие от FNNLM, рекуррентные нейронные сети способны учитывать произвольное количество предыдущих слов благодаря их архитектуре, которая включает в себя циклические соединения. Это позволяет моделям RNN учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что существенно повышает качество генерации и понимания текста.● LSTM и GRU. Для обучения GPT-2 авторы использовали 16 GPU (иначе говоря — графических процессоров, видеокарт), а для GPT-3 уже 3200. Для дообучения модели под определенную задачу, конечно, понадобится меньше ресурсов, но всё равно достаточно много. Языковые модели, да и вообще все модели, которые оперируют текстом, используют понятие токена. Однако исходная архитектура seq2seq имела серьезное узкое место — энкодер сводил всю входную последовательность к единственному представлению — контекстному вектору. (2014) ввели понятие механизма внимания, который (1) использует индивидуальный контекстный вектор для каждого скрытого состояния декодера, (2) основываясь на взвешенных скрытых состояниях энкодера. Следовательно, интуиция, стоящая за механизмом внимания, заключается в том, что каждое входное слово влияет на каждое выходное слово, и интенсивность этого влияния варьируется. Двунаправленные представления зависят как от пре-, так и от постконтекста (например, слов) на всех уровнях[11]. LLM применяются для автоматической генерации текстов, от новостных статей до маркетинговых материалов. Такие модели облегчают помогает копирайтерам и редакторам работать эффективнее, предлагая черновики текстов или даже создавая полные статьи.