Большие языковые модели LLM: как работают и как настроить

Ниже приведена таблица с примерами прошений и соответствующими ответами ChatGPT. Теперь мир изменился, вам не надо собирать тысячи обучающих примеров, достаточно написать понятную инструкцию, показать примеров как надо и LLM начнет решать вашу задачу. Промптинг – это навык и набор техник, как давать на вход алгоритму такой текст, чтобы полученная генерация решала вашу задачу. Однако кэширование K-V требует дополнительной памяти для хранения представлений ключей и значений, что может стать компромиссом в средах с ограниченными ресурсами. Предоставьте простые инструкции по формату и содержанию, которое вы хотите получить. В основе этого процесса лежит отдельная reward-модель, которая оценивает качество ответов основной модели. Этот этап помогает превратить просто умную модель в модель‑ассистента. Обучение с подкреплением позволяет не просто выучить «определённое поведение», но максимизирует удовлетворение пользователя от общения с моделью. На практике семплирование https://lilianweng.github.io/lil-log/ с использованием top-p обычно дает более качественные результаты, чем top-k. Так как эта методика работает с кумулятивной вероятностью, она адаптируется к исходному контексту, предоставляя более гибкий подход к отсечению мусорных результатов. Эта статья поможет вам научиться использовать параметры для решения проблемы выдачи неверной информации (галлюцинаций) и однообразия в результатах работы языковых моделей. Если возможно, запросите ответы в структурированном формате, таком как JSON. Этот подход обеспечивает упорядоченность и краткость вывода, что упрощает его обработку и использование. Системные запросы представляют собой предустановленные инструкции, которые помогают ИИ понимать, как ему действовать. Они могут содержать фоновую информацию, правила или ограничения, чтобы ответы ИИ соответствовали вашим требованиям, задавая тем самым тон и стиль сообщений. Вопрос, конечно же, можно задавать только на какие-то общие темы, которые модель видела во время обучения. Спрашивать ее про приватные данные вашей организации конечно же бесполезно (для этого нужно дообучать модель). Ученые связались с разработчиками и рассказали о своем опыте. Это говорит о том, насколько трудно защитить пользователей от нежелательной информации. Но с каждой новой версией LLM становятся все надежнее и ведут себя более корректно. В некоторых случаях нейросеть может просто отказаться отвечать на ваш вопрос, чтобы не оскорбить кого-то или не доставить неприятности, или не нарушить закон. Модель можно специализировать на определенной области науки, например, химии, или на банковском деле, и такая специализация наверняка будет полезна специалистам. Сохраняя представления ключей и значений, вычисленные на этапе предварительного заполнения, модель может избежать избыточных вычислений для ранее обработанных токенов. При правильном обучении они могут обрабатывать практически любые запросы. Помните, что знания ИИ ограничены актуальными данными, но современные методы языкового моделирования постоянно совершенствуются.

Например, создатели LLaMA 2 предлагают пользователю перед скачиванием принять соглашение с обширным списком требований и запретов. Один из пунктов запрещает использовать нейросеть при количестве пользователей в проекте, превышающем 700 миллионов человек в месяц. Результаты работы LLaMA 2 нельзя использовать для обучения других LLM, кроме самой LLaMA и её производных. «Часто снижение стоимости хостинга модели достигается путём квантования.

ReAct (Reason + Act): пошаговое взаимодействие LLM с агентами

Здесь мы будем говорить только о текстовых нейросетях – больших языковых моделях – LLM (Large Language Models).И рассмотрим мы только основные техники, которые позволят вам успешно решать свои задачи. Многоголовое внимание — это расширение механизма внимания, которое позволяет модели совместно уделять внимание информации из разных подпространств представления в разных позициях. Вместо того, чтобы иметь один набор весов внимания, многоголовое внимание вычисляет несколько наборов оценок внимания параллельно, каждый со своими собственными выученными линейными преобразованиями. В этой статье мы дадим краткий обзор вывода LLM, его важности и связанных с ним проблем.

Преимущества и недостатки открытых LLM

Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Большие языковые модели — это мощный инструмент искусственного интеллекта, который имитирует человеческую речь с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье разберемся, как LLM работают, для чего их используют и как начать работу с ними на облачном сервере. Осваивайте эти болталки в виде чат-ботов и больших языковых моделей. Современное человечество уже научилось прикручивать к ним картинки и видео, использовать их как интеллект для генерации решений.

Создавайте подробный контекст

Разработка эффективной стратегии, чтобы обучить модели выполнять запросы, — это искусство предоставления полной картины. При настройке контрольных точек важно создать детальное описание задачи и учитывать скорость обучения. Как в любом профессиональном диалоге с языковой моделью, не удивляйтесь, если потребуются уточнения или придется возвращать беседу в нужное русло. Иногда необходимо дополнить контекст или переформулировать сложные вопросы с учетом специальных токенов. Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU. В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов. Важный этап обучения — Reinforcement Learning (RL) или обучение с подкреплением. На этом этапе модель улучшается через механизмы наград и штрафов.