МОДЕЛЬ ОПИСАНИЯ ЯЗЫКОВОЙ ЛИЧНОСТИ МЕДИАПЕРСОНЫ

Языковые модели обращают внимание на любое слово в подсказке, которое может иметь отношение к последнему слову, и затем используют его для обновления своего понимания того, что это за последнее слово. Существует множество отличных руководств о внутренних механизмах языковых моделей, но все они довольно техничны. (Заметным исключением является статья Нира Зичермана в журнале Every о том, что БЯМ — это еда.) Это обидно, потому что есть всего несколько простых идей, которые нужно понять, чтобы получить базовое представление о том, что происходит под капотом.

BERT и его варианты

Это можно назвать фазовым переходом, когда языковая модель вместе с увеличением размера и числа пройденных текстов на обучении обретает большую обобщающую способность. Она состояла из рекордных для того времени 1,5 млрд параметров (то есть была в ~10 раз больше первой), имела контекст в 1024 токена и была обучена на 40 ГБ текстовых данных. GPT-2 снова побеждала предыдущие подходы, включая GPT-1, на многих бенчмарках. Современные токенизаторы построены на алгоритме BPE (Byte Pair Encoding; об устройстве BPE более подробно можно прочитать в учебнике Лены Войта). Слово «фрукт» — наименее разумное продолжение нашей фразы, в то время как слово «наука» — наиболее разумное. И действительно, это часть определения машинного обучения, которое мы давали в начале этого учебника. Эмерджентное планирование можно охарактеризовать как способность ИИ-систем самостоятельно разрабатывать стратегии для достижения поставленных целей, https://ai.googleblog.com   выходя за рамки простого распознавания шаблонов. Эта модель не была запрограммирована на конкретные стратегии игры в го, а самостоятельно, играя миллионы партий против себя, разработала новые, ранее не рассматривавшиеся человеком тактики.

Архитектура и инновации

Чтобы лучше понять их внутреннюю работу и оценить основы, которые обеспечивают их замечательные возможности, важно изучить ключевые концепции и компоненты LLM. Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость в особенно тщательной и тонкой настройке обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок. Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре под названием «трансформер». Они говорят нам, что то, что происходит дальше, является результатом того, что было раньше. Моя работа заключается в том, чтобы дать вам возможность испытать себя. Если вы будете решать задачи правильно, я засуну руки в ваш мозг и буду возиться с вашими нейронными проводами, чтобы повысить вероятность того, что в будущем вы будете делать это снова. Если вы ошибётесь, я снова буду возиться, но на этот раз постараюсь сделать так, чтобы вы больше так не делали. Развитие диалоговых агентов, технологий перевода, производства контента, обобщения и анализа настроений стало возможным благодаря их способности понимать и воспроизводить человекоподобный язык. Смягчение этих предубеждений и достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами. https://auslander.expert/ Языковые модели учатся на огромных объемах данных, которые могут случайно отражать социальные предубеждения в обучающих данных. Одним из источников беспокойства является возможность предвзятости в материалах, созданных ИИ. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Затем эти веса применяются к входным данным для создания взвешенного итога, который влияет на процесс прогнозирования. В группе имен существительных каждого текста вручную были выделены девербативы и деадъективы. Быстрое развитие и широкое распространение LLM вызвали критический разговор об этических соображениях и проблемах, связанных с их разработкой и развертыванием. Поскольку эти модели все больше интегрируются в различные аспекты нашей жизни, крайне важно учитывать этические последствия и потенциальные риски для обеспечения ответственных, справедливых и устойчивых решений на  основе ИИ. Эти ключевые этические проблемы и соображения, связанные с LLM, подчеркивают необходимость вдумчивого и активного подхода к этике ИИ. Для обучения GPT-2 авторы использовали 16 GPU (иначе говоря — графических процессоров, видеокарт), а для GPT-3 уже 3200. Для дообучения модели под определенную задачу, конечно, понадобится меньше ресурсов, но всё равно достаточно много. Языковые модели, да и вообще все модели, которые оперируют текстом, используют понятие токена. В примере выше токен — это отдельное слово (этот подход называется мешком слов), однако текст можно разбивать на токены и иначе. Таким образом, нам осталось лишь научить алгоритм моделировать эти вероятности и максимизировать их для разумных предложений.

• Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ.
• Современные передовые языковые модели используют механизм внимания, упомянутый в предыдущем абзаце, и, в частности, механизм самовнимания (англ. self-attention), который является неотъемлемой частью архитектуры трансформера.
• Каждая новая итерация этих моделей обеспечивает повышение производительности и возможностей, в основном благодаря постоянному росту обучающих данных, вычислительных ресурсов и совершенствованию архитектур моделей.
• В 2020 году была получена модель размером в 175 млрд параметров, она обучалась на 570 ГБ текстовых данных с контекстом в 2048 токенов.
• Языковые модели используются для предоставления согласованных и контекстуально соответствующих выходных данных при создании контента, включая производство текста, составление электронной почты и даже генерацию кода.

Архитектура Claude отражает приверженность к инновациям, используя решения, схожие с теми, что были описаны в исследованиях Anthropic, но с уникальными изюминками. Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ. Это стратегическое расширение подчеркивает стремление Google внедрить ИИ в свою экосистему, предвещая новые возможности взаимодействия и вовлечения пользователей. Такое разделение обеспечивает доступность революционных возможностей Gemini для различных платформ, от востребованных корпоративных приложений до функций на устройствах бытовой электроники. Ребрендинг Bard в Gemini в феврале 2024 года означал существенный сдвиг в сторону использования Google самой передовой технологии LLM. Включение новаторских возможностей Sora по преобразованию текста в видео в будущие перспективные разработки, наряду с ожидаемыми достижениями GPT-5, подчеркивает стратегию OpenAI по созданию более интеллектуального, универсального и мощного ИИ.