На каком языке "мыслят" большие языковые модели

В целом, и top-p, и top-k можно использовать в сочетании с ненулевой температурой для достижения большего разнообразия ответов модели без особой потери качества, однако top-p семплирование обычно справляется с этой задачей лучше. Чтобы сгенерировать токен, языковая модель присваивает каждому токену в своём словаре оценку правдоподобия, т.е. Модель оценивает, насколько подходящим является токен для продолжения заданного текста. При хорошем соответствии токен получает высокую оценку правдоподобия, при слабом соответствии — низкую. Сумма оценок правдоподобия для всех токенов в словаре модели всегда равна единице. Оценка качества языковых моделей в основном проводится путём сравнения с эталонными тестами, созданными людьми на основе типичных языковых задач.

• Автор сайта разработала программу Loom Space, использующую нейросеть GPT-3 для моделирования мультивселенной естественного языка.
• Студенты изучают дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий.
• Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки.
• Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом. http://www.stes.tyc.edu.tw/xoops/
• Интересно, что модели часто "срезают углы" — упрощают сложные темы или дают чересчур обобщённые ответы.
• Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно».

Эти модели предназначены для изучения паттернов, структур и семантики человеческого языка на основе огромных объемов данных. Разработка языковых моделей, которые изменили то, как роботы интерпретируют и производят язык, является одним из основных достижения в НЛП. — некий margin, который определяет, насколько сильно модель должна отделять хороший и плохой ответы друг от друга. Поменяв температуру, способ сэмплирования или использовав разные чек-пойнты модели, возможно получить два разнообразных ответа и .

Статистические модели

Для достижения разнообразия в ответах иногда приходится идти на компромисс с точки зрения их качества. Обобщение текста является важнейшей функцией в сфере НЛП, и Scikit-LLM использует возможности GPT в этой области посредством GPTSummarizer модуль. Эта функция отличается своей адаптивностью, что позволяет использовать ее как в качестве автономного инструмента для создания сводок, так и в качестве этапа предварительной обработки в более широких рабочих процессах. Для тех, кто хорошо разбирается в Scikit-learn, Scikit-LLM кажется естественным развитием.

Топ-5 способов улучшить качество ответов языковых моделей

Статья сложная, поэтому я рекомендую для лучшего понимания основной мысли прочитать небольшой рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Сад расходящихся тропок» (1941) - одно из первых литературных изложений идеи мультивселенной. «Сад расходящихся тропок» - вымышленный роман Цюй Пэна, в котором, как в лабиринте, ветвятся и переплетаются реальности, когда герой выбирает одновременно все находящиеся перед ним возможности. Цюй Пэн не верил в единую временную линию, а представлял себе сеть бесчисленных временных рядов. Поэтому он ни разу не употребил в романе слово «время», которое является ответом на загаданную автором загадку. Однако перед генерацией первого https://stability.ai   токена языковые модели прибегают к более сложному процессу, который можно назвать Level-2 reasoning. Этот процесс включает предварительное вычисление множества промежуточных данных, что позволяет улучшить точность ответов. Например, в случае теста с данными Калифорнии (State – всегда "California/CA") нам требуется всего один запрос для получения распределения возрастных групп или этнических групп. Далее, в зависимости от того, что было сгенерировано первым (возраст или этническая группа), нам нужно сделать только 5 или 6 дополнительных запросов, чтобы получить вероятности для второй колонки. После этого весь процесс сводится к обычному сэмплированию на основе полученных распределений. Чтобы участвовать в возрождении машинного интеллекта, мы должны научиться взаимодействовать с новыми системами, которые мы создаём. Более того, совпадение в мультиверсальной форме между человеческим воображением и генеративными языковыми моделями предполагает возможность[9] построения интерфейса с высокой пропускной способностью между ними. Мультивселенная, сгенерированная языковой моделью после запроса, будет содержать результаты, соответствующие неоднозначной переменной, принимающей отдельные значения, которые несовместимы друг с другом. https://masadni.com/user/profile Тонко настроенный GPT-3 в AI Dungeon имеет тенденцию переходить в стиль от второго лица в настоящем времени и оставаться в нём при случайных блужданиях. Это глобальный аттрактор, потому что его зона притяжения охватывает широкий диапазон начальных состояний (хотя притяжение намного сильнее, если в истории уже есть элементы ролевой игры). Адаптивное ветвление позволяет визуализировать схождение и расхождение мультивселенной на основе «жадной» меры расхождения. Теория динамических систем изучает, как развиваются сложные динамические системы, обычно имея дело с качественными свойствами, такими как стабильность и чувствительность к начальным условиям, а не с точными численными решениями. Мне показалось интересным думать о языковых моделях как о стохастических динамических системах, а о мультивселенных, которые они порождают, как о совокупностях разветвляющихся траекторий в гипотетическом фазовом пространстве. Хотя мы не можем напрямую увидеть мультивселенную, у нас есть способы исследовать и визуализировать мультиверсальную структуру реальности. Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, https://huggingface.co   включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода. Анализ крупномасштабных текстовых данных — это то, как языковые модели приобретают новые навыки. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами. Предыдущий подход со смесью датасетов помогает решать многие задачи в среднем заметно лучше. Например, предложить эффективный код, решающий некую алгоритмическую задачу, найти минимум некоторой аналитической функции потерь, посчитать производную фукнции в точке и так далее. Современные токенизаторы построены на алгоритме BPE (Byte Pair Encoding; об устройстве BPE более подробно можно прочитать в учебнике Лены Войта).