Тестируем LLM для русского языка: Какие модели справятся с вашими задачами? Хабр
Нейросеть не только отказалась давать ответ, но и пригрозила их вообще «забанить», если они еще будут спрашивать что-то подобное. Они рассказали нейросети, что пишут сценарий фильма, и что главный герой затевает что-то недоброе и решает изготовить взрывчатку. https://auslander.expert/ И попросили нейросеть помочь им сделать сцену посещения хозяйственного магазина максимально реалистичной.
- Настройка и тонкая настройка моделей для использования CoT prompting могут оказаться сложной задачей.
- Второй этап обучения модели — Supervised fine-tuning или обучение с учителем.
- Такие модели могут работать как в облаке, так и на локальных устройствах в зависимости от требований задачи.
- Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность.
Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл. Анализ крупномасштабных текстовых данных — это то, как языковые модели приобретают новые навыки. Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности. Изучая и обрабатывая эти данные, языковые модели учатся предвосхищать следующее слово во фразе, создавать хорошо организованные абзацы и даже вести интеллектуальные разговоры.
Обучение и архитектура
Чтобы полностью использовать потенциал этих моделей, необходимо бороться с предубеждениями, устранять ложную информацию и поощрять этичное использование. Но невозможно игнорировать моральные проблемы, поднятые языковыми моделями. Будущее языковых моделей таит в себе огромные возможности для прорывов и приложений. Смягчение этих предубеждений и достижение справедливых и инклюзивных результатов являются трудными задачами. Проблемы конфиденциальности также вынуждают компании выбирать локальные модели. Это когда нейросеть уверенно отвечает на заданный вопрос, но ее суждение не имеет отношения к реальности. Причем мы заранее не знаем, https://lesswrong.com/tag/artificial-intelligence где именно такая галлюцинация может возникнуть. Мы описываем эти и другие модели в нашем гайде по промтингу с нейросетями в GPTunneL. Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком. Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения.
Тестируем LLM для русского языка: Какие модели справятся с вашими задачами?
Упаковано с последними достижениями в области искусственного интеллекта, веб-разработки и технологий будущего. Развитие диалоговых агентов, технологий перевода, производства контента, обобщения и анализа настроений стало возможным благодаря их способности понимать и воспроизводить человекоподобный язык. У языковых https://openreview.net моделей большое будущее с возможными приложениями в здравоохранении, юридических услугах, поддержке клиентов и других дисциплинах. Для поощрения надлежащего использования языковых моделей необходимо разработать и внедрить этические принципы и рамки.
Вопросы по тексту
Языковые модели обучены на больших объёмах текстовых данных, и их обучение направлено на то, чтобы уметь предсказывать слова или фразы, понимать контекст и в конечном итоге генерировать связный и осмысленный текст. Модели учатся понимать, какие слова чаще всего встречаются в тексте, как они используются в различных контекстах и какие ассоциации между словами существуют.● Частотность и распространённость слов. Модели обучаются на текстах, содержащих миллионы слов и выражений, и узнают, какие из них являются наиболее распространёнными. Например, слова «и», «в», «на» встречаются очень часто и имеют ключевую роль в формировании структуры предложений русского языка.● Синонимы и омонимы. Это позволяет им генерировать разные тексты, сохраняющие общий смысл. На этом этапе модель оценивается людьми, и на основе этой оценки она корректирует свои ответы, становясь более релевантной и соответствующей ожиданиям пользователей. Prompt – это текстовый запрос, который пользователь вводит для взаимодействия с LLM. Правильная формулировка промта играет критически важную роль в получении точных и полезных результатов от модели. Улучшение промта позволяет достичь наилучших возможных ответов и решений от LLM. Этот подход позволяет в полной мере раскрыть потенциал больших языковых моделей, делая их выводы более релевантными и полезными для конкретных пользовательских сценариев. Вы также можете создавать профили для разных аудиторий, учитывая особенности обучения модели для каждого случая.