Home > > > Языковые модели

Языковые модели

Author : McDonough Edvardsen | Published On : 25 Mar 2025

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. На практике «канонические» RNN редко используются для задач языкового моделирования. Вместо этого применяются улучшенные архитектуры RNN, такие как многоуровневые и двунаправленные сети, долгосрочная краткосрочная память (LSTM) и их вариации.

Обучение больших языковых моделей


  • Именованные объекты, такие как организации, места и люди в предложении, помечаются.
  • Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете.
  • Он включает в себя широкий спектр действий, включая языковой перевод, анализ настроений и классификацию текста.
  • Перед загрузкой в энкодер входные данные проходят через слои токенизации и эмбеддинга.
  • Например, в сфере электронной коммерции данные о продуктах могут быть классифицированы по типу продукта, бренду, цене и т.

Это включает в себя задачи, такие как распознавание речи, семантический анализ, машинный перевод, извлечение информации, классификация текстов и многое другое. С помощью NLP компьютеры могут анализировать большие объемы текстовых данных, извлекать полезную информацию и принимать решения на основе этой информации. Большие языковые модели (LLM) — это результат объединения методов глубинного обучения и работы с текстовыми данными. В отличие от специализированных моделей машинного обучения, которые решают узкий круг задач, LLM применяются для работы с текстом, предсказывая последующие слова в предложении.
Машинное обучение позволяет компьютерам обучаться на основе больших объемов данных и создавать модели, которые могут автоматически обрабатывать и анализировать тексты. Эти модели могут быть использованы для различных задач NLP, таких как автоматическое реагирование на электронные письма, автоматический перевод текстов или создание чат-ботов. Векторизация текста является фундаментальным шагом в обработке естественного языка, позволяя перевести текст из слов в числовые представления, с которыми могут работать алгоритмы машинного обучения. От выбора метода векторизации зависит, насколько эффективно модель сможет работать с текстовыми данными и какие задачи она сможет решать.

Преобразование последовательности и понимание контекста


Языковые модели на основе n-грамм аппроксимировали вероятность следующего слова, используя счётчики n-грамм и методы сглаживания. Для улучшения этого подхода были предложены feedforward архитектуры нейронных сетей (feedforward neural networks), чтобы аппроксимировать вероятность слова. Развитие алгоритмов для понимания текстов является одной из ключевых задач в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка.
Однако она усложняется тем, что нет общепринятых стандартов, по которым можно было бы измерять качество, и тем, что для каждого языка нужно собирать новые данные. Например, для обучения YaLM использовали русскоязычную «Википедию», тексты из книг, поэзии и прозы, а также публикации в соцсети Twitter, которые предварительно очистили от бессмысленных фраз. Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из  Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. ELMo (Embeddings from Language Models) — это модель для создания высококачественных векторных представлений слов, разработанная Allen Institute for AI.

Таким образом, это касается не только генерации текста, но и представления языка. Пример успешного дообучения языковой модели для задачи преобразования текста в Cypher запрос с использованием базы данных знаний Neo4j можно найти тут [23]. Задача дообучения https://appliedai.com  для задачи геренации по тексту SQL была успешно реализована [24] на основе публичных датасетов запросов SQL. В целом, развитие алгоритмов для обработки ЕЯ является активной и перспективной областью исследований. Оно открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных взаимодействовать с людьми на естественном языке и выполнять сложные задачи, связанные с текстовой информацией. Одним из основных вызовов в области NLP является понимание смысла текста.
Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей. В маркетинге и анализе данных LLM помогают выявлять тон и настроение в пользовательских отзывах, социальных сетях и других источниках данных. Анализируя отзывы, модели определяют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными. Это помогает компаниям быстро реагировать на отзывы клиентов и лучше понимать их предпочтения. Некоторые модели, такие как ChatGPT, проходят стадию усиления через обратную связь от людей (RLHF).
Все эти функции называются «Scaling Laws» — законы по которым меняется качество (ошибка) модели в зависимости от масштабирования разных факторов обучения. Зная конкретный вид зависимости ошибки от каждого из трех параметров, можно без обучения предсказать ошибку, которая будет достигнута после обучения модели с конкретным значением параметра. Разрабатывайте модели, способные понимать разговорный язык для различных приложений. Сюда входят голосовые помощники, программное обеспечение для диктовки и инструменты перевода в реальном времени. Процесс включает в себя использование всеобъемлющего набора данных, состоящего из аудиозаписей разговорной речи в сочетании с соответствующими расшифровками. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Шаип может собирать обучающие данные с помощью веб-сканирования из различных секторов, таких как банковское дело, страхование, розничная торговля и телекоммуникации.
Этот процесс является фундаментальным шагом в обработке естественного языка (NLP), так как он преобразует текст в формат, который нейронные сети могут анализировать и обучаться на нём. Для обучения нейронных сетей в области обработки текста необходимы большие объемы текстовых данных. Качество и релевантность этих данных напрямую влияют на эффективность и точность обучения моделей NLP. Важно выбирать источники данных, которые наиболее соответствуют целям конкретного проекта. Даже самые продвинутые LLM требуют некоторой адаптации, чтобы преуспеть в конкретных задачах или областях.