Языковые модели текста: виды и примеры, как работают

Стоит отметить, что модели на основе RNN используются и для обучения векторных представлений языка. В частности, наиболее известными моделями являются ELMo (2018) и ULMFiT (2018). При этом, компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста. И чем больше и разнообразнее набор текстов, на которых она обучается, тем более хитрые зависимости улавливает модель и воспроизводит их на новых данных. 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 в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов.

• Мы наполняем изображения жизненной силой, создавая точные и контекстуально значимые описания.
• ИИ в обработке ОЕЯ используется для решения различных задач, включая автоматическое распознавание речи, машинный перевод, анализ тональности текстов, ответы на вопросы и многое другое.
• В первом подходе модель должна предсказать следующее слово по предыдущим — то есть текст моделируется последовательно, слово за словом.
• Анализ тональности текстов – еще одна важная задача, решаемая с помощью ИИ в обработке ОЕЯ.

Массовая параллельная обработка: архитектуры, алгоритмы и будущее

Хотя основы n-граммных языковых моделей были заложены в середине 20-го века, их широкое распространение началось в 1980-х и 1990-х годах. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. https://aitopics.org   Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Это должно интересовать каждого, кто хочет использовать их в творческой работе. Вместо этого мы наносим на карту расположение магазинов и ресторанов. А своё собственное местоположение мы определяем с помощью широты и долготы. Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей. Про размер модели и обучающую выборку мы рассказывали в наших материалах про машинное и глубинное обучение.

Как модели LLM обучаются?

Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей. В маркетинге и анализе данных LLM помогают выявлять тон и настроение в пользовательских отзывах, социальных сетях и других источниках данных. Анализируя отзывы, модели определяют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными. Это помогает компаниям быстро реагировать на отзывы клиентов и лучше понимать их предпочтения. Некоторые модели, такие как ChatGPT, проходят стадию усиления через обратную связь от людей (RLHF). Проще говоря, это означает, что они учатся на примерах, которые показывают им правильные ответы. Подсказки ввода служат отправной точкой для LLM для создания выходных данных. Эффективное создание этих подсказок, практика, известная как разработка подсказок, может сильно повлиять на качество ответов модели. Это смесь искусства и науки, требующая четкого понимания того, как модель интерпретирует подсказки и генерирует ответы. 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.  https://www.metooo.co.uk/u/67bb412bb964ec6e087245e2 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. Одна из фундаментальных архитектур RNN была предложена Суцкевером и соавт. Это повышает ее эффективность в специфических приложениях, таких как анализ тональности или ответы на вопросы. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, демонстрируют значительный потенциал при автоматизированной обработке языка. Они уже помогают в создании контента, поддержке пользователей и анализе данных, становясь универсальными инструментами. Благодаря непрерывным улучшениям, включая настройку на инструкции и механизм обратной связи, эти модели становятся всё более точными и полезными. На основе этих шагов, модель способна генерировать тексты разной длины, будь то короткий ответ или более развёрнутое объяснение. Применяя такой поэтапный подход, модель не только отвечает на вопросы, но и предлагает осмысленные, связные ответы, опираясь на естественный язык и правила грамматики. Этот пример показывает, как использовать Gensim для анализа текстовых данных с помощью тематической модели LDA.  http://autopage.lv/user/SERP-Blueprint/ Модель находит скрытые темы в коллекции новостных статей и выводит наиболее релевантные слова для каждой темы. Word Embeddings и контекстуальные Embeddings представляют разные подходы к представлению слов в векторном виде. Word Embeddings фокусируются на семантических связях слов, в то время как контекстуальные Embeddings учитывают контекст использования слов. Оба типа embeddings играют ключевую роль в современных методах обработки естественного языка. Предобработка текста — это первый и один из наиболее важных https://thegradient.pub   этапов в обработке естественного языка (NLP) с использованием нейронных сетей.