Тестируем LLM для русского языка: Какие модели справятся с вашими задачами? Хабр

И она стала им помогать, то есть оказалось, что она знает как ответить на этот вопрос. Модель можно специализировать на определенной области науки, например, химии, или на банковском деле, и такая специализация наверняка будет полезна специалистам. Причем, если одна группа ученых обучила персональный вариант специальным химическим знаниям, она может поделиться своей версией и с другими химиками.

• Информация из первых нескольких слов может стать разбавленной и менее важной после того, как фраза станет длиннее.
• В статье рассмотрим, какие LLM подходят для задач на русском языке, протестируем их по разным параметрам и выявим лидеров.
• Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных.
• Каждый этап играет важную роль в развитии способностей модели распознавать и генерировать тексты в контексте.
• Их обучают на обширных текстовых массивах, что позволяет моделям обрабатывать широкий контекст, фразы и предложения.

Модель предназначена для обработки запросов, генерации текста и выполнения других задач, связанных с естественным языком. В статье рассмотрим, какие LLM подходят для задач на русском языке, протестируем их по разным параметрам и выявим лидеров.  https://dobryakschool.ru/user/SEO-Empire/ Мы оценили генерацию текста, ответы на вопросы, исправление ошибок и другие https://machinelearningmastery.com   функции. CoT prompting требует от модели выполнения более сложных вычислений на каждом шаге рассуждения.

Подходы к созданию эффективных запросов

Важно отметить, что эта уровень размышления помогает моделям справляться с задачами, где требуется глубокое понимание и анализ логических зависимости. Мощный фреймворк с открытым исходным кодом предназначен для создания приложений на основе больших языковых моделей и генеративных конвейеров, дополненных поиском (RAG). Он объединяет поисковые и генеративные методы, поэтому создает более точные и релевантные результаты. Haystack помогает бизнесу решать задачи обработки больших данных, улучшать взаимодействие с клиентами и повышать эффективность рабочих процессов. Разработчики могут легко адаптировать фреймворк под свои сценарии использования и создавать приложения на основе LLM.

Где применяются языковые модели

Проблемы конфиденциальности также вынуждают компании выбирать локальные модели. Это когда нейросеть уверенно отвечает https://deepmind.com/blog   на заданный вопрос, но ее суждение не имеет отношения к реальности. Причем мы заранее не знаем, где именно такая галлюцинация может возникнуть. Эти знания позволяют моделям генерировать информативный текст.● Исторические и культурные знания. Модели также осваивают основы истории и культуры, что позволяет им генерировать текст на темы, связанные с историческими событиями, культурными явлениями и традициями разных народов.● Обработка конкретных запросов. Благодаря эмпирическим знаниям модели могут отвечать на вопросы и выполнять задачи, требующие конкретной информации. Например, модели могут объяснить физическую концепцию или предоставить справочную информацию по геологии. Современные языковые модели, такие как YandexGPT, GPT-4 от OpenAI, PaLM 2 от Google и другие, представляют собой сложные нейросетевые архитектуры, состоящие из десятков и даже сотен миллиардов параметров.  http://tiny.cc/af2b001 Они обучаются на огромных объёмах текстовых данных, что позволяет им улавливать тонкие нюансы языка.

Архитектура модели трансформера: использование внимания к себе

Однако, если в данных, используемых на этапе претрейнинга, присутствуют ошибки, это может существенно ухудшить качество обучения. Не всегда файнтюнинг способен компенсировать такие недостатки, что делает начальную стадию обучения особенно важной. 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. Их обучают на обширных текстовых массивах, что позволяет моделям обрабатывать широкий контекст, фразы и предложения.