ГлавнаяЛайфстайлПроизводительностьЧто такое модель большого языка (LLM) и как она на вас влияет

Что такое модель большого языка (LLM) и как она на вас влияет

Генераторный искусственный интеллект, такой как ChatGPT, стремительно завоевывает мир, но секретный ингредиент, стоящий за ним, — модели большого языка (LLM), существует уже давно. По мере того, как LLM становятся все более сложными, они готовы произвести революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями. В этом посте рассказывается о том, что такое LLM, как они функционируют и как в конечном итоге влияют на нас, конечных пользователей.

Полезно знать : узнайте все способы используйте ИИ в своем браузере !

Что такое большая языковая модель?

Большие языковые модели, такие как GPT-3.5 от OpenAI, представляют собой сложные системы искусственного интеллекта. Они предназначены не только для понимания человеческого текста, представленного в качестве входных данных, но и для генерации текста в ответ.

Лидеры LLM, основанные на принципах машинного обучения, полагаются на модели трансформаторов — тип нейронной сети, созданно>Что такое большая языковая модель?теры обрабатывать данные аналогично человеческому мозгу. Принцип работы этих нейронных сетей предполагает слоистые узлы, напоминающие структуру, наблюдаемую в биологических нейронах.

Вид модели мозга.

LLM — это мощные компании, работающие с данными. Чтобы действовать эффективно, их обучают на многочисленных примерах. Эти данные позволяют им понимать и интерпретировать нюансы человеческого языка, а также другую сложную информацию.

Многие современные LLM проходят процедуры обучения, в которых используются наборы данных, полученные из Интернета, но эта практика может оказаться палкой о двух концах. Качество данных напрямую влияет на то, насколько хорошо LLM изучает естественные языки. Программисты могут столкнуться с серьезной проблемой фильтрации и выбора высококачественных наборов данных, чтобы гарантировать получение LLM точных и объективных знаний.

Большие языковые модели меняют правила игры для организаций, ориентированных на данные. Их огромный потенциал заключается в обработке и генерации огромных объемов информации. Новые модели превосходно справляются с реагированием на месте в режиме реального времени и идеально подходят для быстро меняющихся сред.

На этом преимущества не заканчиваются. LLM построены на прочной и адаптируемой основе, что означает, что их можно настроить для решения конкретных потребностей внутри организации. Лучшая часть? LLM постоянно учатся и развиваются. По мере того, как вы передаете им больше данных и уточняете их параметры, их точность и возможности улучшаются, что делает их все более ценным активом.

Разница между генеративным ИИ и LLM

Сегодня часто используют термин «генеративный ИИ», но что это такое и отличается ли он от LLM?

Генераторный ИИ – это общий термин для моделей искусственного интеллекта, которые могут генерировать новый контент. Эти модели предназначены для генерации текста или других носителей, тогда как большие языковые модели специализируются на тексте.

К вашему сведению : если вам нужны дополнительные ИИ помогает повысить уровень вашей производительности , воспользуйтесь этими инструментами.

Как работает большая языковая модель?

Большая языковая модель использует сложный подход, включающий несколько этапов:

Предварительное обучение

LLM не получает никаких конкретных инструкций по самостоятельному обучению с использованием данных. Вместо этого он просто обрабатывает подаваемые ему данные, позволяя автономно выявлять закономерности и взаимосвязи внутри информации.

ИИ проиллюстрирован посредством последовательностей кодирования.

Так LLM начинает развивать фундаментальное понимание языка. На этом этапе он может узнать значение отдельных слов и то, как они взаимодействуют друг с другом, образуя предложения. Более того, модель начинает различать разные значения одного и того же слова в зависимости от данного контекста.

Благодаря такому тщательному режиму обучения специалисты LLM способны реализовать множество сценариев использования, что дает им звание базовой модели. Их способность создавать текст для различных целей называется «нулевым обучением».

Точная настройка

Нулевое обучение предлагает впечатляющую универсальность, но во многих случаях разработчикам и предприятиям требуется более конкретная производительность от их большой языковой мод>Разница между генеративным ИИ и LLMотребность. Он вводит этап контролируемого обучения, на котором модель проходит специализированное обучение, чтобы повысить ее способность с большей точностью определять целевые концепции. Это обеспечивает уровень контроля и настройки, выходящий за рамки общих возможностей обучения с нуля.

Существует несколько методов тонкой настройки, наиболее распространенным из которых является контролируемая точная настройка. Трансферное обучение предлагает другой подход, но важно отметить, что все методы тонкой настройки технически являются формой трансферного обучения. В этом конкретном процессе в качестве отправной точки для тонкой настройки используется предварительно обученная модель. Предварительно обученная модель уже обучена на подобных задачах, и эти знания можно перенести на новую задачу.

Подкрепление благодаря человеческому обучению

Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) представляе>Предварительное обучениевая модель?шения LLM за счет интеграции человеческого вклада в процесс обучения. Этот подход позволяет LLM учиться и адаптироваться в режиме реального времени, основываясь на отзывах людей-оценщиков, совершенствуя свои возможности генерации языка, чтобы лучше соответствовать ожиданиям пользователей.

Используя обучение с подкреплением на основе отзывов людей, большие языковые модели могут достичь более высокого уровня сложности и эффективности в различных задачах, связанных с языком, что приносит пользу пользователям в широком спектре приложений и областей.

Совет : научитесь генерировать изображения с помощью ИИ в Krita , следуя нашему руководству.

Что вам следует знать о LLM

Поскольку большие языковые модели становятся более доступными, они существенно меняют то, как мы взаимодействуем с технологиями и информацией в целом. Эти модели обеспечивают более интуитивное и естественное общение, поскольку пользователи могут взаимодействовать с системами и приложениями, используя повседневный язык, вместо того, чтобы перемещаться по сложным интерфейсам и изучать чужие команды.

Рука робота с чипом искусственного интеллекта.

LL>Точная настройка приложений: от написания электронных писем и генерации кода до ответов на запросы, перевода текста и многого другого. Кроме того, поисковые системы используют LLM для повышения релевантности и контекста результатов поиска.

Для предприятий большая языковая модель может помочь оптимизировать операции и улучшить качество обслуживания клиентов. Эти системы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных, чтобы оценивать настроения клиентов и соответствующим образом адаптировать маркетинговые стратегии. Кроме того, LLM позволяют разрабатывать чат-ботов, которые выполняют основные задачи обслуживания клиентов, тем самым освобождая агентов для концентрации на более сложных задачах.

Появление программ LLM также произвело революцию в электронной коммерции, поскольку процесс покупок становится персонализированным. Клиенты жаждут удобства и соответствующих предложений по продуктам, и программы LLM являются ключом к обеспечению именно этого. Компании могут использовать эти модели для создания персонализированного контента, рекомендаций и услуг.

Преимущества очевидны: повышение удовлетворенности клиентов, повышение вовлеченности и, в конечном итоге, рост продаж. Это связано с тем, как Spotify создает собственные плейлисты на основе ваших привычек прослушивания с помощью сервиса Discover Weekly и как Netflix адаптирует предложения фильмов на основе ваших предпочтений.

Поскольку программы LLM продолжают развиваться и интегрироваться с различными приложениями и сервисами, они предоставляют пользователям беспрецедентные знания и возможности, меняя то, как мы работаем, учимся и взаимодействуем в эпоху цифровых технологий.

Полезно знать : узнайте, есть ли ИИ в гаджетах действительно необходим .

Искусственный интеллект быстро расширяет сферу своей деятельности: приложения появляются практически >Подкрепление благодаря человеческому обучениюь, вы можете используйте эти инструменты искусственного интеллекта, чтобы улучшить свои уроки . Альтернативно, фрилансеры могут использовать AI-совещание помощник, который будет записывать встречи, делать заметки и подводить итоги пройденного контента.

>Что вам следует знать о LLM
ПОХОЖИЕ СТАТЬИ

Популярные записи