1 1. LLM: что такое большие языковые модели
Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/ на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи. 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. https://www.askmeclassifieds.com/user/profile/1550373 Текущее семейство больших языковых моделей Gemini 1.5 представлено несколькими версиями, каждая из которых оптимизирована под определенные сценарии использования.
Gemini 2.0 Flash
- При этом версия 8B демонстрирует впечатляющую производительность даже на относительно скромном оборудовании, что делает технологии ИИ доступнее для широкого круга разработчиков.
- Модель особенно эффективно показывает себя в задачах, требующих глубокого понимания контекста и сложных рассуждений.
- А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «Температура +23°, влажность воздуха 60%».
- Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение.
- Интеграция БЯМ в чат-боты позволяет улучшить качество взаимодействия с пользователями, обеспечивая более естественные и информативные ответы.
Подобные плагины можно применять тогда, когда необходимо получить доступ к внешним источникам данных, автоматизировать задачи, а также для улучшения пользовательского опыта [7]. После предварительного обучения модель может быть дополнительно настроена под конкретные задачи с использованием меньших, размеченных датасетов. Это повышает ее эффективность в специфических приложениях, таких как анализ тональности или ответы на вопросы.
GPT 3
Однако их внедрение требует учёта не только технических, но и юридических аспектов. Чем больше параметров, тем лучше модель решает сложные задачи, но она также требует огромных вычислительных ресурсов. Чтобы потренироваться в работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML. Также пользователю часто доступны дополнительные параметры ответа, такие как его максимальная длина и температура. Второй параметр сообщает модели, насколько творчески она может подойти к задаче. С низкими значениями температуры LLM https://aiinstitute.org выдаст более детерминированный ответ, что подходит для фактических запросов, а с высокими — будет больше «фантазировать» и напишет, например, более удачную песню или сочинение. Критической развилкой на пути пользователей этих мощных моделей является выбор между фреймворками с открытым и закрытым исходным кодом. Как сориентироваться в этом море вариантов, чтобы найти подходящую модель для своих нужд? https://www.indiegogo.com/individuals/38460001/ Данное руководство призвано разобраться в особенностях LLM, начиная с основополагающих принципов и заканчивая выбором между моделями с открытым исходным кодом и проприетарными моделями. Большие языковые модели (Large language models, LLM) — это прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ), в частности обработки естественного языка. Эти модели, такие как GPT-4, разработанная OpenAI, и Gemini, разработанная Google, используют обширные наборы данных и алгоритмы глубокого обучения для понимания и создания человеческого языка. Они обучены работе с различными источниками данных, включая книги, статьи и веб-сайты, чтобы прогнозировать и создавать текст, имитирующий человеческий текст. Размер этих моделей, содержащих миллиарды или даже триллионы параметров, позволяет им справляться с очень сложными языковыми и когнитивными задачами. Таким образом, именно за счет обработки и анализа больших объемов текста языковые модели учатся понимать язык на более сложных уровнях, генерируя логически связные ответы для конкретной когнитивной задачи. На этапе вывода при взаимодействии с LLM пользователь вводит промт или запрос. Эта система использует более тысячи специализированных экспертных подсетей с динамической маршрутизацией запросов, что позволяет значительно увеличить эффективную емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат. Такой подход обеспечивает не только более точную обработку сложных запросов, но и снижает энергопотребление при решении типовых задач. «Аналогичные тесты проводят, чтобы проверить уровень фактических знаний LLM по различным темам (такой метод называется MMLU), решением задач по математике (Math), а также по биологии, физики и химии (GPQA). В данном случае речь идет о бенчмарке на знание российского культурологического контекста», — говорит эксперт. Исследование EPFL опровергает распространенную гипотезу о последовательном переводе в LLM.