Большие языковые модели — это тип модели глубокого обучения, которые обучены понимать и генерировать естественный язык. Они обучаются на больших объемах текстовых данных с использованием метода, называемого неконтролируемым обучением, когда модель изучает шаблоны и отношения между словами, фразами и предложениями из данных без необходимости использования явных меток или аннотаций.
Большие языковые модели, такие как GPT-3, BERT, RoBERTa и T5, основаны на архитектуре нейронной сети, называемой трансформатор. Эти модели имеют миллионы или миллиарды параметров, что позволяет им изучать сложные отношения между словами и генерировать связный и беглый текст.
Большие языковые модели используются для различных задач обработки естественного языка (NLP), таких как языковой перевод, обобщение текста, ответы на вопросы, генерация текста и классификация текста. Они также используются в различных отраслях, таких как электронная коммерция, обслуживание клиентов и развлечения.
В последние годы большие языковые модели стали очень мощными, и было показано, что они хорошо работают в широком диапазоне задач НЛП. Однако они также требуют значительного объема вычислительных ресурсов и данных для обучения и использования, и их запуск может быть довольно дорогим. Кроме того, существуют этические проблемы, связанные с использованием больших языковых моделей, особенно в отношении конфиденциальности, предвзятости и интерпретируемости.
Большие языковые модели, такие как GPT-3, BERT, RoBERTa и T5, являются современными моделями, которые были обучены на огромном количестве текстовых данных, обычно порядка миллиардов слов. Это предварительно обученные модели, что означает, что они уже обучены на большом наборе данных и могут быть точно настроены на меньших конкретных наборах данных для конкретной задачи.
Например, GPT-3, что означает Generative Pre-trained Transformer 3, представляет собой языковую модель, разработанную OpenAI, которая имеет 175 миллиардов параметров, что делает ее одной из самых больших моделей в своем роде. Он был обучен работе с разнообразным текстом в Интернете, включая книги, статьи и веб-сайты. GPT-3 можно точно настроить для различных задач НЛП, таких как языковой перевод, суммирование текста, ответы на вопросы, генерация текста и классификация текста.
BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) и RoBERTa (надежно оптимизированная предобучение BERT) — это модели, которые обучены понимать смысл текста. Они используются для таких задач, как анализ тональности, распознавание именованных сущностей и классификация текста. Они обучаются на большом количестве текстовых данных и могут быть точно настроены на конкретных наборах данных для повышения производительности при выполнении конкретной задачи.
T5 (преобразователь преобразования текста в текст) — это аналогичная модель, такая как GPT-3 и BERT, но с другим подходом. Он обучен генерировать текст из заданного текстового ввода, его можно точно настроить для различных задач НЛП, таких как суммирование текста, перевод, ответы на вопросы и классификация текста.
Модели больших языков способны генерировать связный и плавный текст и показали свою эффективность для широкого круга задач обработки естественного языка. Однако они также требуют большого количества вычислительных ресурсов и данных для обучения и использования. Кроме того, существуют этические проблемы, связанные с использованием больших языковых моделей, особенно в отношении конфиденциальности, предвзятости и интерпретируемости.
Также стоит отметить, что эти модели обучаются на данных, которым они подвергаются, и они, как правило, воспроизводят предубеждения, присутствующие в данных, на которых они обучались, что может привести к необъективным результатам. Поэтому важно знать данные, на которых обучается модель, и учитывать возможные отклонения в результатах.
Пример кода Python для каждой модели
GPT-3-(Генеративный предварительно обученный преобразователь 3)
import openai_secret_manager
# Get API key
secrets = openai_secret_manager.get_secret("openai")
api_key = secrets["api_key"]
# Use GPT-3 to generate text
import openai
openai.api_key = api_key
prompt = "Write a short story about a robot who wants to be human"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n = 1,
stop=None,
temperature=0.7
)
print(response["choices"][0]["text"])
Обратите внимание, что этот код использует API OpenAI, и для его использования вам потребуется ключ API. Кроме того, это пример того, как использовать GPT-3 для генерации текста, вы можете использовать его и для других задач, просто изменив подсказку.
BERT — (представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов)
import transformers
# Load BERT model
bert = transformers.BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Input text
text = "This is a sample text for BERT model"
# Encode the text
encoded_text = bert.encode(text)
Этот код загружает предварительно обученную модель BERT и кодирует входной текст. Закодированный текст можно использовать в качестве входных данных для других задач НЛП, таких как классификация текста или распознавание именованных объектов.
RoBERTa – (надежно оптимизированная предварительная подготовка BERT)
import transformers
# Load RoBERTa model
roberta = transformers.RobertaModel.from_pretrained("roberta-base")
# Input text
text = "This is a sample text for RoBERTa model"
# Encode the text
encoded_text = roberta.encode(text)
Этот код похож на пример BERT, но вместо этого загружает предварительно обученную модель RoBERTa.
T5-(преобразователь преобразования текста в текст)
import transformers
# Load T5 model
t5 = transformers.T5ForCausalLM.from_pretrained("t5-base")
# Input text
text = "translate English to French: This is a sample text for T5 model"
# Generate text
generated_text = t5.generate(text)
print(generated_text)
Этот код загружает предварительно обученную модель T5 и генерирует текст на основе входного текста. В этом примере входной текст является задачей перевода.
Все эти модели унаследованы от архитектуры преобразователя, которая представляет собой архитектуру нейронной сети, использующую механизмы внутреннего внимания для обработки входных последовательностей. Архитектура трансформатора была представлена исследователями Google в статье «Внимание — это все, что вам нужно». Архитектура преобразователя использовалась для разработки многих современных моделей для задач обработки естественного языка, таких как GPT-3, BERT, RoBERTa и T5.
