Попрошу не выражаться: как языковые модели ИИ адаптируются под культурный контекст Наука рф

March 26, 2025

Но даже самым популярным языковым моделям не чужды фактические ошибки и галлюцинации (подробнее об этом явлении мы рассказывали здесь). Работа с LLM предполагает обработку больших массивов данных, что требует соблюдения законов о защите данных, о которых я недавно писал (например, ФЗ-152). Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы https://huggingface.co помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение.

Токенизатор TA-TiTok от Bydedance обновил бенчмарки в генерации изображений при обучении на открытых данных

Если задать ей вопрос, она даст ответ, похожий на те многочисленные тексты, которые ей знакомы. Если мы хотим, чтобы языковая модель генерировала текст в стиле гороскопов или пацанских цитат, то нам нужно набрать соответствующие датасеты и дообучить модель на них. Нейросеть должна увидеть максимально разнообразный язык, потому что только так она сможет генерировать текст в разной стилистике. Если обучать её только на «Википедии», то у неё не получится написать интересный пост для Instagram. Эти наблюдения подтверждают, что процесс не является простым последовательным переводом, а представляет собой сложную трансформацию информации через промежуточное концептуальное представление. Большие языковые модели — это не просто хайповая технология, а мощный инструмент для автоматизации и оптимизации.

Как LLM генерирует и понимает текст

Большие языковые модели (Large language models, LLM) — это прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ), в частности обработки естественного языка. Эти модели, такие как GPT-4, разработанная OpenAI, и Gemini, разработанная Google, используют обширные наборы данных и алгоритмы глубокого обучения для понимания и создания человеческого языка. Они обучены работе с различными источниками данных, включая книги, статьи и веб-сайты, чтобы прогнозировать и создавать текст, имитирующий человеческий текст. Размер этих моделей, содержащих миллиарды или даже триллионы параметров, позволяет им справляться с очень сложными языковыми и когнитивными задачами. https://auslander.expert/ Таким образом, именно за счет обработки и анализа больших объемов текста языковые модели учатся понимать язык на более сложных уровнях, генерируя логически связные ответы для конкретной когнитивной задачи. На этапе вывода при взаимодействии с LLM пользователь вводит промт или запрос. Особого внимания заслуживает версия Gemini 1.5 Flash, оптимизированная для быстрой обработки запросов. Инженерам Google удалось сократить время отклика на 50% по сравнению с предыдущими версиями при сохранении высокого качества ответов. Это достижение особенно важно для реальных приложений, где скорость работы играет критическую роль. Но в перспективе её можно научить сохранять и оценивать сайты, с которых она берет информацию. Например, сейчас можно проследить, как меняются числовые данные (например, стоимость акций на бирже) и сделать прогноз на будущее с помощью тех же нейросетей. Сейчас для большинства существующих нейросетей, которые еще ничему не научились, требуется собирать датасет под каждую новую задачу и обучать их. А «Балабобе» достаточно показать несколько примеров и она выдаст нужный результат. Например, если мы хотим сгенерировать текст а-ля «Википедия», то достаточно загрузить в обучение несколько статей. У каждого слова есть численное представление, и нейросеть смотрит, какие комбинации слов и в каком порядке чаще всего встречаются в языке вместе.

В отличие от закрытых моделей, Llama 3 предоставляет разработчикам полный доступ к исходному коду и весам модели, что позволяет создавать специализированные версии для конкретных задач.
Она способна открыть новые рынки и укрепить сотрудничество человека и ИИ, ознаменовав собой значительный скачок в технологическом прогрессе.
По его мнению, метод может помочь разработчикам в оценке своих моделей, чтобы в дальнейшем правильно их настроить и повысить качество технологии.
Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, что ожидаемым ответом на запрос «Сегодня хорошая погода» станет «Сегодня не жарко и идет дождь».

Такой подход знаменует собой отход от традиционных моделей, подчеркивая универсальность и адаптивность базовых в различных направлениях использования. В стремительно меняющемся ландшафте искусственного интеллекта термин “базовая модель” (Foundation Model, FM) представляет собой смену парадигмы в разработке систем ИИ. Модели способны переводить тексты с одного языка на другой, сохраняя смысл и стиль исходного сообщения. Прорыв в создании БЯМ произошел с появлением архитектуры трансформеров, представленной в работе «Attention is All You Need» в 2017 году. Трансформеры заменили рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёртки (CNN), предложив более эффективный способ обработки последовательностей. Помимо прочего, в базы данных вошли речевые клише, стереотипы, мемы, цитаты, фразеологизмы, пословицы и поговорки. Например, выражение «быть в ресурсе», которое часто ассоциируется с духовными практиками. Или термин «единорог», обозначающий компанию, достигшую оценки в 1 млрд долларов в течение десяти лет с момента основания (его добавили в тематическую карту карьериста). По мнению младшего научного сотрудника Центра междисциплинарных исследований МФТИ Ксении Клоковой, сегодня люди проявляют слишком много доверия по отношению к нейросетям. Однако их внедрение требует учёта не только технических, но и юридических аспектов. Чем больше параметров, тем лучше модель решает сложные задачи, но она также требует огромных вычислительных ресурсов. Чтобы потренироваться в работе с языковыми моделями, достаточно базовых знаний Python и основ хотя бы одной библиотеки ML. Также пользователю часто доступны дополнительные параметры ответа, такие как его максимальная длина и температура. Второй параметр сообщает модели, насколько творчески она может подойти к задаче. С низкими значениями температуры LLM выдаст более детерминированный ответ, что подходит для фактических запросов, а с высокими — будет больше «фантазировать» и напишет, например, более удачную песню или сочинение.