Оптимизация промтов для LLM: как добиться лучших результатов
Для быстрого инференса важно иметь SSD с высоким уровнем производительности и достаточно свободного места, так как некоторые модели могут занимать сотни гигабайт данных. С помощью LangChain разработчики строят сложные чат-боты, которые могут обрабатывать запросы пользователей и адаптироваться к контексту общения. Фреймворк помогает бизнесу автоматизировать процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы с данными. Он анализирует запрос и генерирует наиболее вероятное продолжение текста или отвечает на вопрос. Большие языковые модели — это мощный инструмент искусственного интеллекта, который имитирует человеческую речь с помощью алгоритмов машинного обучения.
Исправление ошибок и улучшение качества
На следующем этапе, называемом инструкционной настройкой, модель учится отвечать на запросы, имитируя поведение помощника. Для этого она обучается на специально отобранных парах «инструкция-ответ», которые помогают ей развивать способность следовать указаниям пользователя, а не просто продолжать текст. Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на предыдущие. Это требует от модели способности анализировать контекст и структурировать ответ. Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных.
- Создание прозрачных моделей ИИ представляет собой одну из ключевых целей современности.
- Например, vLLM, о которой рассказывали в статье, или другие популярные.
- Эти усовершенствованные версии RNN были разработаны для решения проблемы исчезающего градиента, что делало обычные RNN менее эффективными при обучении на длинных последовательностях.
Saiga-Llama3-8b стала лучшим выбором для задач извлечения данных и анализа документов, что делает её отличным инструментом для автоматизации обработки документов. Наша компания давно занимается искусственным интеллектом и стала часто получать подобные запросы от клиентов — создание ИИ-решения с локальной обработкой данных. Мы задались вопросом, какие LLM хороши для таких решений, что мы можем предложить заказчику? На этапе Pretrain модель учится предсказывать следующее слово в предложении. Здесь она вбирает базовую эрудицию и знания о естественном языке, но пока еще умеет понимать запросы и не может на них отвечать.
Большие языковые модели
Чтобы полностью использовать потенциал этих моделей, необходимо бороться с предубеждениями, устранять ложную информацию и поощрять этичное использование. Но невозможно игнорировать моральные проблемы, поднятые языковыми моделями. Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Смягчение этих предубеждений и достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами.
Fine-tuning: суть подхода для улучшения качества LLM продуктов
Сумма подается функции активации (она, как правило, очень простая) f(X), и полученное значение передается в следующий слой нейронов. Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Очень важно получать ответы без галлюцинаций и в образовательной деятельности – для студентов, преподавателей, ученых, аналитиков. AUSLANDER.EXPERT Чтобы обрабатывать большие объемы данных или обучать крупные LLM, нужны высокопроизводительные видеокарты, например NVIDIA L40S с памятью 48 Гб GDDR6. Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 https://venturebeat.com/ai на 128 Гб. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API. Разработчики таких моделей не раскрывают полную информацию о том, как именно модель была обучена, на каких данных и с каким набором параметров. Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя. Название этих моделей происходит от их способности превращать одну последовательность в другую, и они превосходно понимают контекст и смысл. Этот дизайн позволяет преобразователям одновременно понимать связи между каждым словом во фразе и распознавать глобальные зависимости. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN. В статье разберемся, как LLM работают, для чего их используют и как начать работу с ними на облачном сервере. Лучшими моделями для генерации связного текста оказались YandexGPT и Saiga-Mistral-7b-Lora, обе модели обеспечили высокий уровень грамматической точности и стилевого соответствия. В рамках исследования были протестированы 6 самых перспективных на наш взгляд больших языковых моделей (LLM), доступных для работы с русским языком. Обучение большой языковой модели стоит очень дорого — десятки миллионов долларов, а дообучение или персонализация намного дешевле, чем обучение полноценной модели. Но необходимо отметить, что не все компании допускают такую персонализацию LLM.