Управление знаниями организации и большие языковые модели Российский журнал менеджмента

На основе подготовленных датасетов разработчики составили 400 вопросов и адресовали их десяти самым продвинутым языковым моделям с поддержкой русского языка. Ученые не стали их обучать на разработанных базах данных или как-то дорабатывать, поскольку задачей было именно проверить текущую осведомленность нейросетей. В результате исследователи получили ответов, проанализировали их и смогли выяснить, какие из выбранных алгоритмов лучше других разбираются в различных культурных аспектах.

LLM с открытым и закрытым исходным кодом

Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства. Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов в чатах. https://gratisafhalen.be/author/google-wins/ В этой статье мы поговорим об одной из технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Помимо создания текста, LLM могут выполнять различные задачи, такие как перевод, обобщение, анализ данных и ответы на вопросы. Ранее считалось, что модели сначала преобразуют входные данные в английский язык, обрабатывают их, а затем переводят обратно. Однако анализ внутренних состояний Llama-2 с помощью метода Logit lens показал более сложный процесс. Чтобы вести бизнес успешно, следует уделять внимание не только автоматизации внутренних процессов, но и продвижению сайта компании. Это позволит ей увеличить трафик, расширить аудиторию, повысить лояльность пользователей, а также повысить продажи. Все работы по SEO-продвижению вашего проекта готова взять на себя DIGITAL-команда Webtronics. Благодаря заложенным в них алгоритмам искусственного интеллекта LLM могут “читать” и “понимать” тексты, написанные людьми, а также создавать свои собственные. Эта серия знаменует собой значительный скачок вперед в области языковых моделей искусственного интеллекта, опираясь на новаторскую работу своего предшественника GPT-3. GPT-4 еще больше расширяет возможности модели в понимании и генерации человекоподобного текста, демонстрируя значительные улучшения в точности, понимании контекста и способности обрабатывать https://appliedai.com специфические инструкции. В недавней статье, сравнивающей полное дообучение и параметр-эффективное дообучение, говорится, что LoRA также служит естественной техникой регуляризации против катастрофического забывания во время полного дообучения [17].

Step-Video-T2V: генератор видео из текста с коэффициентом сжатия 16x

Основным критерием повышения эффективности от работы с большими языковыми моделями является корректная формулировка запроса – промта. Технологически, данный плагин может работать со встроенными элементами OpenAI, а также с набором баз данных для индексирования или поиска в документах. Архитектура и стратегии обучения Gemini воплотились в ключевых особенностях, которые отличают эти модели, таких как широкое понимание контекста, мультимодальное взаимодействие, многоязыковая компетентность и настройка. Это устанавливает новую планку в способности модели обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, демонстрируя непрерывное развитие Gemini в решении задач и возможностей современных приложений ИИ. Мультимодальные LLM, такие как GPT-4V, расширяют возможности моделей, использующих только текст, позволяя им выполнять более широкий спектр задач и предлагать новые возможности для пользователей через различные интерфейсы. Среди отличительных особенностей GPT-3 – понимание и генерация естественного языка (NLU / NLG), возможность генерировать код, возможности перевода, изучение языка и широкие возможности настройки.

LLAMA

На этом уровне модель оперирует абстрактными смысловыми конструкциями, которые затем проецируются в целевой языковой домен. Для понимания текста LLM анализирует каждое слово и фразу в контексте всего предложения. Это позволяет ей понять значение каждого элемента, а также общую идею текста. ИИ не забывает при этом учитывать общий контекст — например, если речь идет о конкретной области знаний (медицине), то алгоритмы будут использовать свои знания об этой области для лучшего понимания текста. Эта система использует более тысячи специализированных экспертных подсетей с динамической маршрутизацией запросов, что позволяет значительно увеличить эффективную емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат. Такой подход обеспечивает не только более точную обработку сложных запросов, но и снижает энергопотребление при решении типовых задач. «Аналогичные тесты проводят, чтобы проверить уровень фактических знаний LLM по различным темам (такой метод называется MMLU), решением задач по математике (Math), а также по биологии, физики и химии (GPQA). В данном случае речь идет о бенчмарке на знание российского культурологического контекста», — говорит эксперт. Исследование EPFL опровергает распространенную гипотезу о последовательном переводе в LLM. В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов. Примечательно, что разработчики LLaMA подчеркнули, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по производительности значительно более крупную GPT-3 в большинстве бенчмарков NLP. Особого внимания заслуживает версия Gemini 1.5 Flash, оптимизированная для быстрой обработки запросов. http://old.pscontrol.ru/user/Google-Mastery/ Инженерам Google удалось сократить время отклика на 50% по сравнению с предыдущими версиями при сохранении высокого качества ответов. Это достижение особенно важно для реальных приложений, где скорость работы играет критическую роль.