Full name: SERP-King

 Location: Wurduj, Hilmand, Hong Kong

 Address:

 Tel.: 5132710272

 Website: https://auslander.expert/

 User Description: Теперь, когда у нас есть вероятности, мы используем их для генерации. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Некоторые нейросети могут создавать изображения, музыку и видео — но об этом чуть позже. Эти навыки проще всего освоить в вузах, где учебные программы помогают последовательно изучать компьютерные науки, математику и машинное обучение. Скилы также можно получить на специальных курсах или самостоятельно — при должном желании и мотивации.Минуточку вниманияЕсли бы мы просто усилили ваши умственные способности — скажем, вложили в ваш мозг всю компьютерную мощь мира, — вы всё равно не смогли бы достоверно предсказать «of», исходя просто из «Jack». Вам понадобится больше контекста, чтобы понять, о каком именно «jack» идёт речь. В итоге этот подход демонстрирует баланс между точностью и вычислительной эффективностью, делая его оптимальным вариантом для генерации реалистичных синтетических данных в больших масштабах. Кроме того, такой метод может адаптироваться к новым категориям и значениям, сохраняя логику данных (конечно, в пределах знаний модели). А при необходимости его можно даже доработать с помощью дообучения, чтобы настроить генерацию под конкретный датасет.Причем мы заранее не знаем, где именно такая галлюцинация может возникнуть. Так из-за галлюцинации чат-бота нью-йоркский юрист попал в большие неприятности, предоставив суду доказательства, сгенерированные нейросетью. Она придумала нужные ему судебные прецеденты и даже правильно на них сослалась. В результате рождается новая модель или даже поколение моделей. Например, так появилась YandexGPT 3 — это как раз модель нового поколения.Все эти детали помогут вам расширить горизонты работы с языковыми моделями.Одной из типичных стратегий является «выборка», при которой модель угадывает следующее слово вероятностно на основе вероятностей, которые она изучила.Почти как человек, только модель не понимает смысла слов, как его понимаем мы.Например, в биграммной модели вероятность появления слова определяется только предыдущим словом.Хотя основы n-граммных языковых моделей были заложены в середине 20-го века, их широкое распространение началось в 1980-х и 1990-х годах.Облачные решения предоставляют доступ к таким ресурсам без необходимости покупать и поддерживать дорогостоящее оборудование. Такие модели могут работать как в облаке, так и на локальных устройствах в зависимости от требований задачи. Именно поэтому их используют, модифицируют и обучают любые разработчики, не только создатели. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9].Они автоматизируют множество задач, связанных с пониманием естественного языка. На первом этапе, называемом предварительным обучением, модель обучается предсказывать следующее слово на основе огромного объёма текстов. https://auslander.expert/ В процессе она «запоминает» синтаксические, грамматические и семантические структуры языка, а также получает https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/ общее понимание многих тем и понятий.Более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN) — вид нейросетей, предназначенный для обработки последовательных данных. https://aiinstitute.org Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста. Именно поэтому моя статья рассматривает эволюцию языковых моделей исключительно с позиции генерации текста.Задачи языковых моделейЗдесь она вбирает базовую эрудицию и знания о естественном языке, но пока еще умеет понимать запросы и не может на них отвечать. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Текущие исследования и разработки направлены на улучшение навыков языковых моделей, включая их понимание контекста, способность рассуждать и здравый смысл.Где применяются языковые моделиЯзыковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, в машинном обучении используют специальные модели — языковые.