Введение в модель большого языка (LLM)

Искусственный интеллект, машинное обучение, НЛП и многие другие связанные термины набирают популярность на рынке. Это потому, что искусственный интеллект стал настолько распространенным, что примеры, с которыми мы сталкиваемся каждый день, кажутся бесконечными.

Давайте разберемся с основами искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект .ИИ — это способность машины демонстрировать человеческие способности, такие как рассуждение, обучение, планирование и творчество. ИИ позволяет техническим системам воспринимать окружающую их среду, иметь дело с тем, что они воспринимают, решать проблемы и действовать для достижения конкретной цели.

Машинное обучение .Модель машинного обучения – это программа, которая может находить закономерности или принимать решения на основе ранее неизвестного набора данных. ' с большим набором данных. Во время обучения алгоритм машинного обучения оптимизируется для поиска определенных закономерностей или выходных данных из набора данных в зависимости от задачи.

Модель большого языка:

Языковые модели обычно используются в приложениях обработки естественного языка (NLP), где пользователь вводит запрос на естественном языке для получения результата, в то время как LLM представляет собой эволюцию концепции языковой модели в ИИ, которая значительно расширяет данные, используемые для обучения и вывода.

LLM — это класс моделей глубокого обучения, предназначенных для обработки и понимания огромных объемов данных на естественном языке. Они построены на архитектуре нейронной сети, в частности на архитектуре преобразователя, которая позволяет им фиксировать сложные языковые шаблоны и отношения между словами или фразами в крупномасштабных наборах текстовых данных.

Как работает LLM?

Модели большого языка (LLM) состоят из нескольких ключевых строительных блоков, которые позволяют им эффективно обрабатывать и понимать данные на естественном языке.

  • Токенизация
  • Встраивание
  • Внимание
  • Предварительная подготовка
  • Перенос обучения

Типы LLM

  1. Авторегрессивная языковая модель (например, GPT). Авторегрессивная модель представляет собой модель с прямой связью, которая предсказывает будущее слово из набора слов в заданном контексте.
  2. Модель языка автокодирования (например, BERT) — модель авторегрессионного языка — это тип модели машинного обучения, в которой используются методы авторегрессии для прогнозирования следующего слова в последовательности слов на основе слов, которые были до него.
  3. Комбинация автокодирования + авторегрессия

Примеры больших языковых моделей (LLM)

  • GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) — разработан OpenAI.
  • BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформеров) — разработан Google.
  • RoBERTa (надежно оптимизированный подход BERT) — разработан Facebook AI.
  • T5 (преобразователь преобразования текста в текст) — разработан Google.
  • CTRL (Conditional Transformer Language Model) — разработана Salesforce Research.
  • Мегатрон-Тьюринг — разработка NVIDIA