Гайд по работе языковых моделей для начинающих Хабр

Эти так называемые галлюцинации могут вводить в заблуждение, когда модель «придумывает» факты или пересказывает что-то устаревшее.  http://languagelearningbase.com/contributor/seo-accelerate Такая непоследовательность — следствие отсутствия доступа к актуальной информации и понимания контекста. LLM применяются в генерации текстового контента, поддержке клиентов, переводе, анализе отзывов и даже для анализа юридических документов. Они автоматизируют множество задач, связанных с пониманием естественного языка. Эмбеддинг (от англ. embedding — вложение или встраивание) — это числовое представление данных, которое позволяет моделям анализировать и интерпретировать текст. На основе этого обучения они способны делать предсказания для новых, ранее не встречавшихся данных. Важными составляющими машинного обучения являются глубокое обучение и нейронные сети, которые позволяют решать особенно сложные задачи анализа данных. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. На первом этапе, называемом предварительным обучением, модель обучается предсказывать следующее слово на основе огромного объёма текстов. В процессе она «запоминает» синтаксические, грамматические и семантические структуры языка, а также получает общее понимание многих тем и понятий. Эти выводы опровергают традиционное представление о том, что большие языковые модели работают исключительно на уровне локального предсказания следующего токена.

• После нескольких экспериментов я заметила, что фрагменты длиной от 1 до 2 стандартных отклонений от средней длины предложения дают хорошие результаты.
• Как только слово выбрано, оно добавляется к уже существующей последовательности, и процесс повторяется.
• BI-аналитика стремительно развивается с появлением генеративного AI и LLM.
• А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «Температура +23°, влажность воздуха 60%».
• Это позволяет лучше анализировать предпочтения и быстрее обрабатывать данные.

Эмбеддинги улучшают способность LLM анализировать текст, помогают учитывать контекст и зависимости между частями текста. Это повышает точность анализа и поиска и позволяет создавать более точные и полезные ИИ-приложения. Например, чат-боты начинают лучше понимать намерения пользователей, а системы рекомендаций подбирают контент с учетом смысла, а не просто ключевых слов. С развитием генеративных моделей эмбеддинги останутся основой для точного понимания запросов и подготовки наиболее подходящих ответов. https://www.metooo.es/u/67baf8d02ce0a84dc7a82c8e

Гайд по работе языковых моделей

Чат-боты RAG сочетают в себе модели ИИ, основанные на поиске, и генеративные модели ИИ (LLM). Такие LLM как GPT-4 от OpenAI — невероятно мощные, но у них есть ограничения, когда дело доходит до доступа и использования собственных данных. Как результат, они не смогут сгенерировать некорректные или устаревшие ответы. Это важно учитывать при использовании таких моделей для получения информации или поддержки принятия решений.

Как работает понимание естественного языка?

Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/   в чатах. В этой статье мы поговорим об одной из технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Дело в том, что числовые представления позволяют моделям применять методы линейной алгебры и машинного обучения для анализа неструктурированных данных. Например, текстовые эмбеддинги помогают моделям понимать, насколько похожи или различаются два текста, даже если в них используются разные слова. Давайте посмотрим, как текст преобразуется в числовые значения и становится вектором. В этих моделях вероятность появления определённого слова зависит от предыдущих n слов. Современные IT-решения помогают ритейлерам выстраивать операции так, чтобы они были понятны и удобны как для клиентов, так и для партнеров и сотрудников. AI — это широкое понятие, которое охватывает множество технологий, способных решать интеллектуальные задачи, от анализа данных до распознавания изображений. Чем дальше вы продвигаетесь в направлении «музыкант», тем больше вероятность того, https://aiinstitute.org   что слово относится к музыканту. Если из слова «Джек» вычесть направление «актёр» и добавить направление «музыкант», то созданное вами суперслово с гораздо большей вероятностью будет обозначать «Джека Джонсона», чем «Джека Николсона». Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать.  https://www.metooo.co.uk/u/67bafe3ae28dd17893ebaa13 Исследования Yuliang и коллег (2023 г.) показали, что при обработке сложных бизнес-документов мультимодальные RAG + VLM достигли точности в 92%, а традиционные OCR + LLM остановились на 73%. Окончательный ответ предоставляется пользователю, сочетая извлеченную информацию с сгенерированным LLM контентом.