1 1. LLM: что такое большие языковые модели

Сначала очищаем текст от ненужных элементов, таких как форматирование, специальные символы и разметка. Также устраняем повторяющиеся пробелы, табуляции и другие служебные символы. В первой части статьи рассмотрим, как реализовать RAG-модель на Python с использованием открытой LLM LLAMA 2 и векторного хранилища FAISS для быстрого поиска по большим массивам данных. Вместо этого мы наносим на карту расположение магазинов и ресторанов. Даже если модель загружена в видеопамять, RAM требуется для системных нужд, таких как файл подкачки. Он анализирует запрос и генерирует наиболее вероятное продолжение текста или отвечает на вопрос. LLM применяются для автоматической генерации текстов, от новостных статей до маркетинговых материалов. Такие модели облегчают помогает копирайтерам и редакторам работать эффективнее, предлагая черновики текстов или даже создавая полные статьи.

Преимущества и недостатки метода:

Графические процессоры позволяют параллельно обрабатывать огромные объемы данных. Для базового применения в работе с ИИ достаточно видеокарт с 24 Гб видеопамяти, например NVIDIA L4. 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 на 128 Гб. Для обработки и обучения моделей на облачных платформах необходимы процессоры с высокой производительностью. https://www.webwiki.co.uk/openaipodcast.transistor.fm Топовые модели процессоров от Intel и AMD, такие как Intel Xeon и AMD EPYC, с частотой от 3,8 ГГц.

Это может привести к ситуации, когда модель идеально работает с примерами из обучающей выборки, но плохо — с остальными данными. Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Когда поступает поисковый запрос, он преобразуется его в вектор с использованием того же метода, что и для текстовых фрагментов. Для индексации векторных представлений будем использовать FAISS  — библиотеку которая позволяет быстро находить объекты, похожие на данный вектор. Векторное представление текста упрощает задачи семантического поиска, кластеризации и классификации. Векторизация — это процесс преобразования текста в числовые векторы, которые затем можно индексировать и использовать для быстрого поиска. Инструменты, такие как FAISS, позволяют работать с векторными пространствами, содержащими миллионы или даже миллиарды объектов. https://vuf.minagricultura.gov.co/Lists/Informacin%20Servicios%20Web/DispForm.aspx?ID=10566534 Языковые модели обращают внимание на любое слово в подсказке, которое может иметь отношение к последнему слову, и затем используют его для обновления своего понимания того, что это за последнее слово.

Методы генерации и выборки: создание связного текста

Языковые модели в основном состоят из рекуррентных нейронных сетей (RNN). Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ https://neurips.cc настроений и классификацию текста. Разбираем ключевые характеристики GPU для машинного обучения в облаке и подбираем оптимальную конфигурацию для задач AI. Фреймворк Hugging Face предлагает мощный и гибкий инструментарий для разработки пользовательских агентов. Можно легко создавать системы, которые выполняют сложные задачи, используя возможности LLM. Шаблон запроса PromptTemplate настраивает формат запроса, включая инструкции для форматирования, которые предоставляет парсер. Для создания векторных представлений можно использовать модели из библиотеки Hugging Face. Существует также направление «музыкант», обладающее тем же свойством. Чем дальше вы продвигаетесь в направлении «музыкант», тем больше вероятность того, что слово относится к музыканту. В процессе обучения языковая модель создаёт огромный словарь, содержащий все эти очень сложные, выдуманные суперслова. Она создаёт этот словарь, читая весь интернет и создавая суперслова из понятий, с которыми сталкивается. Третий метод основан на запросе к языковой модели о вероятностном распределении значений для колонок, вместо того чтобы запрашивать конкретные значения для каждой строки. Это более эффективный подход, так как позволяет снизить количество вызовов модели и уменьшить вычислительные затраты. Во втором подходе мы запрашиваем модель генерировать значения по одной строке или даже по одной ячейке за раз. Идея нейросети впервые была реализована довольно давно — в 1950-е годы. Ее разработал американский ученый Фрэнк Розенблатт — это была однослойная сеть или перцептрон. Перцептрон мог угадать, какую цифру подают ему на вход — 1, 2 или, скажем, 9. Языковые модели, в частности BERT и GPT, — «золотой стандарт» для задач распознавания естественного языка, или NLP. Между слоями есть связи, которые помогают учитывать данные с предыдущих слоев. Это помогает не потерять важную информацию при прохождении какого-либо слоя. Нейронные сети прямого распространения расположены после слоев внимания. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью.

Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта

Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Языковые модели, настроенные на выполнение инструкций, рассматриваются как универсальные решатели задач. Следовательно, Перплексия может не быть лучшей мерой качества, так как она оценивает качество таких моделей косвенно. Подходы к обобщению текста используют языковые модели для сжатия огромных объемов информации в краткие и полезные резюме. А своё собственное местоположение мы определяем с помощью широты и долготы. Таким образом, мы можем двигаться в нужном направлении меньшими шажками, чем позволяет сетка из одних только названий улиц. 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. Вы также будете кодировать такие вещи, как часть речи, встречается ли это слово https://distill.pub в живом общении или нет, и миллионы других деталей, которые мы с трудом можем выразить словами. В английском языке гораздо больше слов, чем мы с вами представляем. Этот метод оптимален, если нам нужно генерировать много данных, но сохранить контроль над их распределением.