Семь ключевых метрик: как объективно оценивать ответы больших языковых моделей

Качество работы модели зависит от подводки, и few-shot просто один из способов её построения. Эксперименты показывают, что грамотный подбор промта позволяет экономить на обучении и решать задачи с высоким качеством. Проблема в обучении больших моделей — нехватка оперативной памяти на GPU, поэтому не будем оптимизировать все параметры модели. В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с “конституционным” подходом к ИИ. Появление Gemini 1.5 Pro знаменует собой значительный скачок в возможностях искусственного интеллекта, сочетая превосходную эффективность с качеством, не уступающим предшественнику Gemini 1.0 Ultra. Центральное место в этом занимает архитектура Mixture-of-Experts (MoE, оценка группой моделей-экспертов), повышающая способность модели динамически и эффективно обрабатывать большие и сложные наборы данных в различных модальностях. Преобразователи — это мощная глубокая нейронная сеть, которая может проверять связи в последовательных данных, таких как слова во фразе. RNN могут интерпретировать последовательные данные, такие как фразы или абзацы, из-за их структуры, похожей на память. Изучая и обрабатывая эти данные, языковые модели учатся предвосхищать следующее слово во фразе, создавать хорошо организованные абзацы и даже вести интеллектуальные разговоры. Такие методы, как обучение с использованием нескольких и нулевых шагов, направлены на устранение зависимости от больших объемов обучающих данных, делая языковые модели более адаптивными и универсальными в различных контекстах. Быстрый прогресс в моделях больших языков изменил область обработки естественного языка и искусственного интеллекта, что привело к всплеску инноваций и потенциальных приложений. Глядя в будущее, исследователи и разработчики изучают новые горизонты и направления исследований, которые обещают еще больше революционизировать LLM и расширить границы того, чего может достичь ИИ. Далее мы выделяем некоторые из наиболее многообещающих будущих направлений и направлений исследований в области LLM, предлагая заглянуть в захватывающие события, которые ждут нас впереди. Модели больших языков изменили ландшафт обработки естественного языка и искусственного интеллекта, позволив машинам понимать и генерировать человеческий язык с беспрецедентной точностью и беглостью. Такой подход помогает естественно структурировать входные данные и улучшать качество обучения модели. GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц. Обрабатывая информацию, модель запоминает, как строятся предложения в языке, какие слова часто используются вместе и какие темы связаны между собой. Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста. Чаще всего реализована в виде диалогового агента, с которым можно общаться в разговорной форме.

Тонкая настройка языковых моделей: настройка для конкретной задачи

Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй.

Развитие языковых моделей

При длительных диалогах с языковой моделью периодически возвращайтесь к исходной задаче. Это естественная практика — даже в профессиональных дискуссиях о моделях участники могут увлечься интересной деталью и потерять основную цель обсуждения. В ходе диалога модели часто отклоняются от темы или теряют нить рассуждения. Мы разработали несколько эффективных техник для обучения модели и удержания фокуса на задаче.

LLM принимает на вход закодированный запрос и генерирует на выходе закодированный ответ, который представляет собой числовой вектор, соответствующий сгенерированному тексту. Затем ответ декодируется в текстовый формат в модуле подготовки и подачи запросов. Далее ответ передаётся в интерфейс пользователя, который отображает его пользователю в удобном формате. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Мы с вами обсудили, как развивались языковые модели, какие приёмы и техники необходимы для успешного обучения инструкционных моделей. Также на примере архитектуры LLaMa https://anthropic.com разобрали, как самостоятельно обучить языковые модели с нуля. Сгенерируем для неё ответов и выберем тот, который получает наивысшую оценку у reward-модели. График ниже демонстрирует, что чем больше , тем больше reward-score у лучшего ответа. Собрав пары инструкция — лучший ответ, можно обучить на них языковую модель и провести таким образом выравнивание поведения модели. Если меток много (например, в случае балльной оценки), можно использовать разновидности ранжирующих лоссов. https://dribbble.com/rank-factor В противоположность открытым, закрытые LLM – это запатентованные модели, разработанные, поддерживаемые и контролируемые конкретными организациями – часто крупными технологическими компаниями. Такие модели обычно предлагаются в виде готовых к развертыванию решений, обеспечивающих надежность, масштабируемость и поддержку, но за определенную плату. Эксклюзивность и коммерческая поддержка моделей с закрытым исходным кодом делают их привлекательными для предприятий, нуждающихся в надежных и безопасных решениях ИИ, которые можно легко интегрировать в масштабные операции. Языковые модели, настроенные на выполнение инструкций, рассматриваются как универсальные решатели задач. Следовательно, Перплексия может не быть лучшей мерой качества, так как она оценивает качество таких моделей косвенно.

Claude

Новаторская архитектура Gemini базируется на нейронной сети, основанной на модели трансформера и разработанной специально для управления сложными контекстными последовательностями различных типов данных, таких как текст, аудио и видео. LLM с открытым исходным кодом представляют собой “песочницу для исследований и обучения” для индивидуальных разработчиков и любителей, позволяя им возиться с передовыми технологиями без финансовых барьеров. Для компаний выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает учет баланса между стоимостью, контролем, поддержкой и стратегической ценностью ИИ-решения в процессе цифровой трансформации. При рассмотрении языковых моделей без их применения к конкретной задаче (например, машинному переводу) существует одна универсальная мера, которая может дать нам представление о том, насколько хороша наша языковая модель. Такие языковые модели на основе FFNN могут обучаться на больших текстовых корпусах в режиме «без учителя» (т.е. не требуется явного размеченного набора данных). Токены — дискретные символы, слова и другие фрагменты текста, которые используются для представления данных в структурированном формате. Большинство исследователей согласны с этой датой и считают конференцию началом эпохи искусственного интеллекта. Они также говорят нам, что это происходит не через простой список статичных правил. Вместо этого всё происходит в непрерывном пространстве возможностей, где каждая частичка того, что было раньше, вносит свой вклад в значение слова, а значит, и в то, что будет потом. Языковые модели могут повлиять на будущее, в котором понимание и воспроизведение естественного языка будут играть решающую роль во взаимодействии и общении человека с компьютером при ответственном и этичном использовании.