Гайд по LLM большим языковым моделям в программировании

Как мы видим, сложность вычисления вывода зависит от длины входной последовательности (Л), количество слоев (н), количество головок внимания (час) и размер встраивания (г). Эта сложность может стать узким местом в приложениях реального времени, особенно при работе с длинными входными последовательностями и/или большими моделями. Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов.

Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. Чтобы сгенерировать токен, языковая модель присваивает каждому токену в своём словаре оценку правдоподобия, т.е. Модель оценивает, насколько подходящим является токен для продолжения заданного текста. При хорошем соответствии токен получает высокую оценку правдоподобия, при слабом соответствии — низкую. Сумма оценок правдоподобия для всех токенов в словаре модели всегда равна единице. Менять архитектуру полезно, но существует другой подход к повышению качества работы языковых моделей. Aiport.ru — это ваш надежный проводник в будущее технологий. Еще есть не минус, а ограничение – ограничение контекстного окна. Еще год-два назад у моделей было контекстное окно в 4 или 8 тысяч токенов. Если токен 3 символа, то это было символов или символов, что довольно много даже в таком виде – несколько страниц текста. https://mianswer.com/user/seo-influence И это называется языковой моделью – этот алгоритм моделирует язык в его письменной форме. Вы скармливаете алгоритму текст, а он способен наиболее вероятным и правдоподобным способом продолжать текст.

Направляйте процесс работы

ИИ использует большие языковые модели (LLM) для работы с текстом. Эти модели обучаются на огромных корпусах данных, анализируя контекст, структуру и смысл слов. Затем они предсказывают следующие слова в предложении или генерируют ответы на вопросы, основываясь на вероятностях и обученных закономерностях. Это быстрая и удобная библиотека для инференса и обслуживания больших языковых моделей. Она моментально генерирует текст благодаря современным методам обработки запросов, эффективному управлению памятью и поддержке непрерывной https://eccv2024.ecva.net пакетной обработки запросов. Фреймворк vLLM также обеспечивает быструю работу модели с помощью CUDA/HIP-графов. ИИ – это способность машин выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, принятие решений и обработка языка. Создайте функции для генерации и токенизации запросов и подготовьте данные для обучения. 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. Даже если модель загружена в видеопамять, RAM требуется для системных нужд, таких как файл подкачки. Доступ к этим моделям ограничен и требует платной подписки или использования через API.

Большие языковые модели – Large Language Models, LLM – что это?

В результате её удаётся запустить даже на обычных домашних видеокартах типа GTX, RTX 3070–3090 от NVIDIA. Но при этом наблюдается падение качества её работы на 5–15% от исходного варианта (впрочем, в ряде случаев, это оказывается приемлемым)». Времена, когда считалось, что чем больше нейросеть — тем лучше, постепенно уходят в прошлое. Современные опенсорсные модели при очень скромных размерах работают не хуже гигантских проприетарных аналогов. Ответ будет включать больше уникальных слов, фраз, тем и идей. Но если вы подаете один и тот же промпт дважды, то вы вряд ли получите два разных ответа. В отличие от упомянутых параметров, температура увеличивает разнообразие между ответами. Это значит, что если вы даёте модели один и тот же промпт несколько раз при более высокой температуре, вы получаете более широкий набор вариантов ответа. Модель получает штраф за частоту (frequency penalty) за каждое повторение одного и того же токена в тексте. Поэтому популярностью пользуются не претрейны, а варианты базовых моделей, прошедших дополнительную тонкую настройку, которую называют «файн-тюнинг» (fine tuning). — Опенсорсные модели позволили бизнесу использовать LLM практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. В большинстве LLM с открытым исходным кодом меньше параметров по сравнению со своими закрытыми конкурентами. Благодаря этому такие нейронки запускаются на слабом железе, даже на домашнем компьютере. 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. Например, при работе с нейросетью в России для пользователей будет важна поддержка русского языка. Но использовать «претрейн» для решения каких-либо задач проблематично. Он может лишь генерировать продолжение текстовых последовательностей, вводимых пользователем. Сумма подается функции активации (она, как правило, очень простая) f(X), и полученное значение передается в следующий слой нейронов. В современных нейросетях слоев нейронов много, иногда тысячи. LLM используются в разных сервисах, и многие пользователи активно их применяют, не особо вдаваясь в подробности, как эти генеративные модели работают, как обучаются, как отвечают на вопросы. Иногда пользователи смеются над нелепыми ошибками, которые допускают модели. Иногда негодуют, когда модели начинают придумывать несуществующие вещи или делают фактические ошибки. Многообразие ответов, но и количество несвязных, мусорных ответов и галлюцинаций.

Лучшие практики проектирования запросов для применения ИИ

«Mistral 7B интересна тем, что, имея всего 7 миллиардов параметров, она показывает лучшие результаты, чем версия LLaMA 2 с 13 миллиардами. Это позволяет использовать модель на почти любом современном ноутбуке. «Основная идея Chatbot Arena Leaderboard — это попарное сравнение качества ответов моделей людьми-асессорами с помощью рейтинга Elo. Дело в том, что существуют „мошеннические“ способы обучить модели показывать высокие результаты в бенчмарках, которые при этом не коррелируют с их реальными показателями качества. В таком случае ручная человеческая оценка простым сравнением отчасти решает эту проблему». https://matkafasi.com/user/seo-hustle