Публикации по теме 'large-language-models'


Большие языковые модели — эрудиты
Впервые я использовал большую языковую модель еще до ChatGPT. Я был буквально поражен тем, на что он способен. Это было похоже на волшебство. Я задавался вопросом, как такое представление стало возможным. В чем был секрет этих фокусов? Хотя я могу жить, наслаждаясь хорошим фокусным представлением, не зная, как выполняются фокусы, то же самое нельзя сказать об использовании больших языковых моделей («LLM»). Мне хотелось залезть под капот и разобраться, что происходит. После долгих..
Влияние больших языковых моделей на рынки труда: палка о двух концах
В вечной игре в покер между технологиями и рынком труда последними раздаются крупные языковые модели (LLM). Как и ривер-карта в техасском холдеме, LLM могут изменить ход игры: они могут поднять ставки и время от времени вызывать панику. LLM, как и OpenAI GPT-4, называли по-разному: от «цифровых Шекспира» до «неумолимых декламаторов фактов» и всего, что между ними. Но что бесспорно, так это то, что они кардинально меняют ландшафт занятости. Давайте углубимся в содержательную тему того,..
Руководство для практиков по тонкой настройке LLM для предметно-ориентированного варианта использования, часть 1
с Адитья Хандекар CorridorPlatforms Большие языковые модели (LLM) стали важной силой в семействе генеративного ИИ, захватывая воображение огромными возможностями. С запуском ChatGPT организации и компании все чаще используют эти сложные модели в существующих аналитических конвейерах, а также порождают новые варианты использования, которые были невозможны до LLM. Однако, хотя привлекательность генеративного ИИ может быть захватывающей, важно понимать, что развертывание LLM в..
Beyond Transformers: открытие запоминающей сети  — «Революционный прорыв в языке…
Введение: Трансформеры доминировали в области обработки естественного языка (NLP) с момента их появления, поддерживая многочисленные новаторские языковые модели, такие как GPT-3. Однако новая новаторская статья под названием «Сохраняющая сеть: преемник трансформера для больших языковых моделей» предлагает альтернативу, которая может революционизировать ландшафт языкового моделирования. В этом блоге мы рассмотрим Retentive Network (RetNet) и ее уникальные функции, которые отличают ее от..
Освоение ИИ LLM с помощью подсказочной техники «Древо мыслей»
Удивительная и продвинутая техника в LLM (ChatGPT) Prompt Engineering Понимание методов подсказок LLM «ввод-вывод», «цепочка мыслей» и «самосогласованность». Прежде чем мы углубимся в эту продвинутую технику подсказок, давайте рассмотрим три все более сложных техники, которые помогут вам понять технику «Дерево мыслей». 1. Вход-выход (IO) Этот процесс можно представить в виде простой двухузловой диаграммы. Стрелка исходит из «входного» узла и указывает на «выходной» узел. Входные..
Внутри Lamini: новая структура для тонкой настройки LLM
Платформа упрощает процесс использования таких методов, как RLHF, в ваших моделях LLM. Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 150 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи, без новостей и т. д.), чтение которого занимает 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в курсе проектов машинного обучения, научных работ и концепций. Пожалуйста,..
Революция генеративного искусственного интеллекта: изучение текущего ландшафта
Генеративный ИИ привлек большое внимание и инвестиции в прошлом году из-за его способности создавать связный текст, изображения, код и более впечатляющие результаты с помощью простой текстовой подсказки. Однако потенциал моделей ИИ этого поколения выходит за рамки типичных задач обработки естественного языка (NLP). Существует бесчисленное множество вариантов использования, таких как объяснение сложных алгоритмов, создание ботов, помощь в разработке приложений и объяснение академических..