Большая языковая модель LLM Документация

По его мнению, метод может помочь разработчикам в оценке своих моделей, чтобы в дальнейшем правильно их настроить и повысить качество технологии. Лучше всего соответствовать культурному контексту будут те модели, для которых разработчики реализуют собственный претрейн (предобучение), а не только занимаются настройкой. Те алгоритмы, которые были незнакомы с популярными высказываниями, зачастую воспринимали вопросы буквально и пытались подойти к ним логически. В частности, на вопрос о том, что является страшной силой, большинство ответили «радиация», а не красота. За последний год произошел качественный скачок как в функциональности моделей, так и в их доступности для пользователей. В этой статье мы детально рассмотрим ведущие языковые модели 2024 года, их возможности, архитектурные особенности и сферы применения. Наш анализ поможет разобраться в сильных сторонах и ограничениях каждой системы, что критически важно для выбора оптимальных технологий. Модели ИИ анализируют миллиарды предложений, статей и книг, обучаясь на этих данных. Когда пользователь вводит запрос, LLM анализирует его, https://thegradient.pub а затем создает наиболее подходящий ответ.

Недостатки LLM с закрытым исходным кодом

Эта инициатива сделала исследования в области ИИ более масштабируемыми и доступными, предоставляя широкому кругу пользователей доступ к сложным технологиям ИИ. Эти достижения заложили основу для сервиса разговорного ИИ Google, который первоначально назывался Bard и работал на базе LaMDA. Bard, анонсированный генеральным директором Google и Alphabet Сундаром Пичаи в феврале 2023 года, был призван объединить обширные знания, получаемые из Интернета с возможностями больших языковых моделей Google. С момента появления BERT, ранней модели трансформера Google, которая произвела революцию в понимании человеческого языка, до разработки MUM, более мощной и способной к многоязыковому пониманию и анализу видеоконтента нейросети. Кроме того, GPT-4 демонстрирует превосходное понимание и генерацию естественного языка (NLU / NLG), что делает его применимым в таких специализированных областях, как юридический анализ, продвинутая техническая поддержка и творческое письмо. Эта разработка представляет собой значительное достижение, объединяющее мультимодальные входные данные (например, изображения) с большими языковыми моделями (LLM), что многие считают важнейшим рубежом в исследованиях ИИ.

Anthropic

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. Компания Anthropic, занимающаяся безопасностью и исследованиями в области ИИ, сделала значительный скачок в развитии ИИ, разработав Claude, сосредоточившись на создании надежных, интерпретируемых и управляемых систем ИИ. 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. Стратегия обучения GPT-5 предполагает использование обширных интернет-баз данных и эксклюзивных данных организаций для оттачивания умения рассуждать и вести беседу. 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 https://aitopics.org обрабатывать большие и сложные наборы данных в различных модальностях. Gemini от Google представляет собой монументальный шаг в эволюции технологий искусственного интеллекта. Благодаря заложенным в них алгоритмам искусственного интеллекта LLM могут “читать” и “понимать” тексты, написанные людьми, а также создавать свои собственные. Эта серия знаменует собой значительный скачок вперед в области языковых моделей искусственного интеллекта, опираясь на новаторскую работу своего предшественника GPT-3. GPT-4 еще больше расширяет возможности модели в понимании и генерации человекоподобного текста, демонстрируя значительные улучшения в точности, понимании контекста и способности обрабатывать специфические инструкции. В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации против катастрофического забывания во время полного дообучения [17]. Gemini 1.5 Pro, универсальная мультимодальная модель среднего размера, достигает производительности на уровне Gemini 1.0 Ultra и представляет инновационный подход к пониманию длинного контекста. Это изменение названия отражало стратегический шаг, направленный на то, чтобы дистанцировать чатбота от обрушившейся на него ранее критики и привести его в соответствие с достижениями, заложенными в модель Gemini. Преобразование Bard в Gemini не было просто косметическим, это был переход к более эффективной, высокопроизводительной модели ИИ, кульминацией которого станет выпуск самой мощной версии Gemini в декабре 2023 года. Кроме того, разработка Sora, основанная на соображениях безопасности и этики путем состязательного тестирования и сотрудничества с экспертами в данной области, соответствует подходу OpenAI к ответственной разработке ИИ. Это гарантирует, что по мере продвижения OpenAI к AGI, компания будет сохранять приверженность снижению рисков, связанных с дезинформацией, предвзятостью и другими этическими проблемами.

Архитектура и инновации

Ранее считалось, что модели сначала преобразуют входные данные в английский язык, обрабатывают их, а затем переводят обратно. Однако анализ внутренних состояний Llama-2 с помощью метода Logit lens показал более сложный процесс. Чтобы вести бизнес успешно, следует уделять внимание не только автоматизации внутренних процессов, но и продвижению сайта компании. Это позволит ей увеличить трафик, расширить аудиторию, повысить лояльность пользователей, а также повысить продажи. Все работы по SEO-продвижению вашего проекта готова взять на себя DIGITAL-команда Webtronics. Эти данные позволяют определить, какой контент будет наиболее интересен конкретному пользователю. Для обработки такого объёма информации вручную потребовалось бы привлечь тысячи сотрудников, LLM же нужно всего несколько минут. Модель запоминает даже то, какой контент более релевантен для пользователя в определенное время суток. В 2017 году исследователи компании представили архитектуру Transformer, которая легла в основу всех популярных LLM. GPT-2, выпущенную годом позже, компания отказалась делать общедоступной из-за опасений по поводу ее злонамеренного использования. Он лишь дополняет их, предлагая новые способы решения проблем, а также методы улучшения производительности. http://oldgroup.ge/test/user/Visibility-King/ Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Перед загрузкой в энкодер входные данные проходят через слои токенизации и эмбеддинга. Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Если обучить модель на больших массивах медицинских данных, она способна анализировать и интерпретировать сложную медицинскую информацию, складывая в одну картину множество фактов из анамнеза пациента. Представленный в Таблице 1 список на данный момент не является исчерпывающим, поскольку число сторонних плагинов уверенно растет, ведь каждый разработчик заинтересован в выполнения задач, специфичных для своей конкретной работы. Эти платформы обеспечивают демократичный доступ к передовым инструментам искусственного интеллекта и способствуют созданию экосистемы сотрудничества, ускоряющей инновации.