Гайд по работе языковых моделей для начинающих Хабр
Языковые модели также широко применяются в переводе текстов, особенно когда требуется автоматический перевод с одного языка на другой. Модели поддерживают многоязычные системы, помогая пользователям общаться с людьми из разных стран. LLM могут обрабатывать сложные структуры предложений и специфические терминологии, делая переводы более точными и контекстуальными. На основе этих шагов, модель способна генерировать тексты разной длины, будь то короткий ответ или более развёрнутое объяснение. Применяя такой поэтапный подход, модель не только отвечает на вопросы, но и предлагает осмысленные, связные ответы, опираясь на естественный язык и правила грамматики. Главная задача языкового моделирования — это предсказание следующего слова.
- Такие LLM как GPT-4 от OpenAI — невероятно мощные, но у них есть ограничения, когда дело доходит до доступа и использования собственных данных.
- Например, на карте языковой модели есть направление, соответствующее тому, чтобы быть актёром.
- Каждый эмбеддинг представляет собой вектор, который кодирует ключевые характеристики текста.
- Благодаря этому предварительному обучению, VLM могут решать задачи, где традиционные системы OCR сталкиваются с ограничениями, — от анализа сложных документов до создания осмысленных подписей для изображений.
- LLM генерируют ответы на основе статистики, подбирая слова с учётом вероятностей.
Языковые модели (ЯМ) — это программные алгоритмы, которые анализируют и генерируют текст на основе изученного материала. Один из очевидных примеров использования LLM — чат-боты, такие как ChatGPT, которые могут вести диалоги с пользователями. Благодаря способности понимать и обрабатывать запросы на естественном языке, эти модели поддерживают клиентов, отвечают на часто задаваемые вопросы и даже помогают решать технические проблемы.
Чат-боты и виртуальные помощники
Название “Bag of Words” связана с тем, что алгоритм представляет предложение как набор отдельных слов. Он не учитывает порядок слов, а только проверяет, сколько раз появилось слово в тексте. В модели Bag of Words фразы «кошка спит на ковре» и «ковёр спит на кошке» интерпретируются одинаково, поскольку содержат одни и те же слова, несмотря на разный порядок. Теперь мы можем выполнить запрос, используя контекст из векторной базы данных и вопрос, который передаём LLM. Здесь мы используем модель встраиваний YandexGPT Embeddings для того, чтобы текстовые фрагменты преобразовать в векторы. Этот фрагмент загружает базу данных FAISS из дискового кэша и выполняет поиск по строке. Важно, чтобы для создания базы данных и для поиска использовалась одна и та же модель встраивания. Если мы возьмём второе предложение отдельно — «Она играет ключевую роль…» https://singularityhub.com — оно теряет смысл без первого. Здесь «она» относится к «разработке данных», что показывает важность сохранения контекста.
Рекуррентные нейронные сети (RNN): основа языковых моделей
Если двигаться по карте в любом направлении, то можно встретить разные формы этого слова. Например, на карте языковой модели есть направление, соответствующее тому, чтобы быть актёром. Чем дальше вы продвигаетесь в этом направлении, тем больше вероятность того, что конструируемое вами слово относится к актёру. Это может произойти, например, если слова начнут сочетаться друг с другом новым способом, который языковая модель не заметила в процессе обучения. В процессе обучения языковая модель создаёт огромный словарь, содержащий все эти очень сложные, выдуманные суперслова. Она создаёт этот словарь, читая весь интернет и создавая суперслова из понятий, с которыми сталкивается. Использование методов извлечения информации (RAG) помогает лучше понимать контекст запроса, а алгоритмы NLU обеспечивают глубокий анализ языка. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Это позволяет системе более точно идентифицировать намерения пользователя, даже если запросы сформулированы неформально или содержат ошибки. Традиционные AI-чат-боты, основанные на классификации, ограничены заранее определенными ответами. Для их корректной работы требуется значительное количество размеченных данных, что может быть как дорого, так и трудоемко. Не всегда распознают сложные или неочевидные запросы, что приводит к неудовлетворительным результатам и снижению качества обслуживания. Например, для классификации медицинских текстов необходимо собрать множество размеченных данных, что представляет собой серьезную задачу.
Проблемы RNN: вычислительная сложность и длинные последовательности
В отличие от LLM, которые обрабатывают только текст, VLM могут одновременно анализировать визуальные данные и текстовую информацию. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. Итак, переход с OCR + LLM на MM-RAG и Vision-Language модели (VLM) может значительно повысить точность, эффективность и гибкость работы с данными. Однако для успешной интеграции этих технологий необходимо продумать несколько ключевых моментов. Например, OCR может распознать текст из отсканированного юридического документа, а LLM проанализирует этот текст для извлечения важных данных, таких как имена, даты или ключевые термины. С появлением мультимодальной Retrieval-Augmented Generation (RAG) и Vision-Language Models (VLM) анализ документов стал гораздо точнее. Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены. Это слои, которые определяют положение слова в смысловом векторе на основе его позиции в предложении. Они полезны в ситуациях, когда слово меняет смысл в зависимости от его расположения. Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре под названием «трансформер». Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели. Бота обучают, в каких случаях нужно использовать информацию из предопределенных интентов, а в каких — искать её с помощью RAG. Чтобы вести бизнес успешно, следует уделять внимание не только автоматизации внутренних процессов, но и продвижению сайта компании. https://allenai.org 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. Если у вас есть вопросы, просто закажите бесплатную консультацию на нашем сайте. Однако важно помнить, что ИИ не является полной заменой человеческого интеллекта и творчества. Благодаря параллельному интенсивному использованию процессов внутреннего внимания конструкция преобразователя позволяет модели изучать сложные корреляции между входными и выходными последовательностями. Векторная база данных находит релевантные фрагменты текста, которые помогают модели лучше понять контекст и дать точный ответ. Этот код преобразует фрагменты текста в векторы с помощью модели YandexGPT и сохраняет их в базе данных FAISS. Процедура, известная как тонкая настройка, используется для настройки языковых моделей для конкретных действий или областей. Модель учится предугадывать следующее слово или серию слов, подвергая ее воздействию фраз или коротких отрывков текста во время обучения. Он включает в себя выполнение нескольких итераций над входными данными, каждая из которых концентрируется на разных областях. В результате модель может фиксировать сложные связи во входной последовательности.