ИИ - это способность машин выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, принятие решений и обработка языка. Создайте функции для генерации и токенизации запросов и подготовьте данные для обучения. Гибридный подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM. Для быстрого инференса важно иметь SSD с высоким уровнем производительности и достаточно свободного места, так как некоторые модели могут занимать сотни гигабайт данных. Даже если модель загружена в видеопамять, RAM требуется для системных нужд, таких как файл подкачки. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API.
- ИИ — это область, направленная на создание систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как понимание языка и распознавание образов.
- Так же, как и температура, штрафы за частоту и присутствие уводят нас от «лучшего» ответа к более креативному.
- Если же пользователь попытается вести с ним диалог или отправит инструкцию для действий, то нейросеть начнёт выдавать чепуху вместо полезных ответов.
- Однажды мы нашли старый заброшенный сад, полный странных растений и цветов.
Решение академических задач
Data poisoning — влияние на обучающую выборку с целью изменения поведения модели. Может означать изменение или добавление лишней информации в набор обучающих данных. Также я бы рекомендовал присмотреться https://oxfordmartin.ox.ac.uk/artificial-intelligence/ к модели Dolly от американской компании Databricks, хотя она и не является родственницей LLaMA (основана на семействе EleutherAI Pythia). Модель полностью открыта, и её можно использовать в любых целях, что является основным преимуществом». https://adsintro.com/index.php?page=user&action=pub_profile&id=425828 Она имеет версии с типоразмерами 7, 13, 33 и 65 миллиардов параметров. Она придумала нужные ему судебные прецеденты и даже правильно на них сослалась. Поскольку LLM до начала обучения — это чистый лист, надо по возможности этот лист не завалить «грязной» информацией. А если без разбора брать все доступные в интернете данные – можно получить как раз непроверенную, ненадежную и сомнительную информацию.
Концентрация на одной задаче в запросе
Языковая модель назначает оценки правдоподобия для прогнозирования следующего токена в последовательности. 🤖 20 инструментов для видео, графики, текста и аудио в одном курсе. Получите бесплатный доступ и начните осваивать топовые нейросети. Токен — это небольшая часть текста, имеющая определённое значение. И конечно же, мы будем рассказывать вам о главных новостях развития искусственного интеллекта и сообщества Open Source в нашем телеграм-канале.
Большие языковые модели - Large Language Models, LLM - что это?
Поэтому сегодня стоит выбирать LLM по принципу золотой середины — нейронка должна иметь наименьший размер, способный справиться с поставленной задачей. Связано это с тем, что именно на нём доступно наибольшее количество данных, используемых в обучении нейронок. Другие языки они осваивают за счёт дополнительных тренировок и внесения изменений в архитектуру. В 2023 году был запущен проект Massively Multilingual Speech (MMS). Его задача — сформировать наборы данных для 1100 не охваченных ранее языков. ИИ представляет собой технологии, которые позволяют машинам имитировать человеческие когнитивные процессы, такие как обучение, рассуждение и самоисправление. Эконометрика - это наука, которая изучает количественные закономерности между экономическими событиями. Она отличается от экономической теории тем, что она фокусируется на количественных, а не качественных аспектах этих событий. Например, если цена на товар растет, то спрос на этот товар обычно падает. https://list.ly/seidhe_dddd314858 Однако, сколько и как быстро это происходит, в экономической теории https://partnershiponai.org не описывается. Эконометрика же занимается изучением таких вопросов на основе реальных данных. Но с LLM можно вести осмысленный диалог (до определенной степени). Технически реализация диалога заключается в передаче всей предыдущей цепочки обсуждения вместе с новым сообщением. Шаблон в котором лучше всего подавать такую цепочку может отличатся для разных LLM. На самом деле большие языковые модели это не толко наш компаньон для чата, написания текстов и генерации идей. Это может быть конкретная задача, которую необходимо выполнить, или формат ответа. Например, "Напиши короткое эссе о климатических изменениях" или "Переведи следующий текст на испанский язык". Вы также можете создавать профили для разных аудиторий, учитывая особенности обучения модели для каждого случая. Например, технический специалист потребует других параметров генерации, чем неподготовленный пользователь. Чем больше контекста предоставите, тем точнее будет подобран уровень детализации ответа.