Большие языковые модели: от предобучения до обучения на инструкциях Хабр

February 23, 2025

Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Одну и ту же модель можно использовать и для генерации кода, и для имитации живого диалога или придумывания историй. 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.

Разбор embedding в NLP

Этот код использует AllenNLP для создания контекстуальных эмбеддингов с помощью модели ELMo.
В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов.
Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского.
Графические процессоры позволяют параллельно обрабатывать огромные объемы данных.
Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей.

Этот пример показывает, как использовать Gensim для анализа текстовых данных с помощью тематической модели LDA. Модель находит скрытые темы в коллекции новостных статей и выводит наиболее релевантные слова для каждой темы. Word Embeddings и контекстуальные Embeddings представляют разные подходы к представлению слов в векторном виде. Word Embeddings фокусируются на семантических связях слов, в то время как контекстуальные Embeddings учитывают контекст использования слов. Оба типа embeddings играют ключевую роль в современных методах обработки естественного языка. Предобработка текста — это первый и один из наиболее важных этапов в обработке естественного языка (NLP) с использованием нейронных сетей. Хотя основы n-граммных языковых моделей были заложены в середине 20-го века, их широкое распространение началось в 1980-х и 1990-х годах. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных. Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/ которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Эти модели работают на устройстве пользователя или на локальных серверах. Кроме того, они очень полезны для систем машинного перевода, обеспечивая точный и эффективный перевод между разными языками, тем самым преодолевая коммуникативные барьеры. Это требует разработки алгоритмов, способных работать с разными языковыми структурами и грамматикой. Анализ тональности текстов – еще одна важная задача, решаемая с помощью ИИ в обработке ОЕЯ. Используя большие языковые модели с пониманием и ответственностью, вы можете улучшить продукты и процессы компании. Технология продолжает развиваться, и те, кто сможет её правильно применить, получат существенное конкурентное преимущество. Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского. Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. https://www.saludcapital.gov.co/sitios/VigilanciaSaludPublica/Lists/Contactenos/DispForm.aspx?ID=756292 https://www.giantbomb.com/profile/seo-triumph/about-me/ Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Разбираем ключевые характеристики GPU для машинного обучения в облаке и подбираем оптимальную конфигурацию для задач AI. Например, vLLM, о которой рассказывали в статье, или другие популярные. 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. Например, если мы хотим сгенерировать текст а-ля «Википедия», то достаточно загрузить в обучение несколько статей. 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. Для специфических проектов может потребоваться сбор уникальных данных, например, через веб-скрепинг, анализ социальных сетей, сбор отзывов клиентов и т.д. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. Разрабатывайте модели, используя обширные наборы данных об историях покупок клиентов, включая этикетки, указывающие на продукты, которые клиенты склонны покупать. Способность понимать и анализировать тексты является важной составляющей для создания эффективных систем и приложений, которые могут обрабатывать и интерпретировать большие объемы информации. Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы искусственного интеллекта (ИИ), предназначенные для обработки, понимания и создания текста, подобного человеческому. Они основаны на методах глубокого обучения и обучены на массивных наборах данных, обычно содержащих миллиарды слов из различных источников, таких как веб-сайты, книги и статьи. Это обширное обучение позволяет LLM понимать нюансы языка, грамматики, контекста и даже некоторые аспекты общих знаний.

LLM: выбор фреймворка и работа в облаке

Это демонстрирует способность модели Word2Vec выделять семантически связанные слова на основе контекста их использования в обучающем корпусе. Правильный выбор метода токенизации и внимание к деталям могут значительно повысить качество и эффективность работы нейронных сетей в задачах NLP. Подготовка данных является критически важным этапом в любом проекте NLP. Качественно подготовленный набор данных обеспечивает более эффективное обучение и повышает точность моделей нейронных сетей, применяемых для обработки текста. Очистка и нормализация данных — ключевые шаги в подготовке текста для обработки нейронными сетями. Эти процессы улучшают качество данных, убирая шум и приводя текст к стандартизированному виду, что облегчает обучение и повышает точность моделей. Это может произойти, например, если слова начнут сочетаться друг с другом новым способом, который языковая модель не заметила в процессе обучения. Может получиться, что увеличение выборки не даст никакого прироста в качестве модели. Поэтому увеличение выборки с какого-то момента приведет лишь к бесполезной трате ресурсов на обучение. Для того, чтобы научить компьютер решать эту задачу, нужно понять, какие предсказания мы хотели бы получать от него.