Full name: AEO-Pro

 Location: Yamgan, Nuristan, Austria

 Address:

 Tel.: 7082029429

 Website: https://auslander.expert/

 User Description: А теперь рассмотрим различные задачи, которые могут выполнять LLM. Они спросили у чат-бота, как из товаров на полках хозяйственного магазина сделать взрывчатку. Нейросеть не только отказалась давать ответ, но и пригрозила их вообще «забанить», если они еще будут спрашивать что-то подобное.Они обучаются на мощнейших компьютерах и работают, используя огромные вычислительные мощности.В этой статье мы дадим краткий обзор вывода LLM, его важности и связанных с ним проблем.Таким образом, методы оптимизации имеют решающее значение для развертывания больших моделей в средах с ограниченными ресурсами.В России «Яндекс» и «Сбер» публиковали нейронки YaLM 100B и ruGPT-3.5 13B, специализирующиеся на русском.Такой подход называют RLAIF (reinforcement learning with AI feedback) — обучение с подкреплением от ИИ.Сложность вычисления выводаВ карточке модели Mistral 7B LoRA предложен отличный класс для управления цепочкой вопрос-ответ. В другой день мы обнаружили старый замок, который был запущен и заросший деревьями. Мы решили, что это может быть место, где когда‑то жили маги. Мы начали исследовать его, и нашли множество старых книг, записанных на языке магов. Однажды мы нашли старый заброшенный сад, полный странных растений и цветов. Некоторые из них были похожи на те, что мы видели в книгах о Гарри Поттере.Здесь мы будем говорить только о текстовых нейросетях - больших языковых моделях - LLM (Large Language Models).И рассмотрим мы только основные техники, которые позволят вам успешно решать свои задачи. Многоголовое внимание — это расширение механизма внимания, которое позволяет модели совместно https://berkeley.edu/research/artificial-intelligence/ уделять внимание информации из разных подпространств представления в разных позициях. Вместо того, чтобы иметь один набор весов внимания, многоголовое внимание вычисляет несколько наборов оценок внимания параллельно, каждый со своими собственными выученными линейными преобразованиями. В этой статье мы дадим краткий обзор вывода LLM, его важности и связанных с ним проблем.Такие модели могут работать https://mit.edu/~demos/ai/ 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. Раз у нас появились агенты и есть вычислительные мощности, а модели могут генерировать рассуждения и анализировать результаты, то мы можем использовать их нечеловеческие возможности. Индикатор вывода указывает модели, в каком виде, формате, последовательности или логике выдавать результат. Пока это основные нейросети LLM с которыми вы скорее всего столкнетесь в доступе в России. Также могут быть их модификации делаемые крупными компаниями типа МТС, Т-Технологии и др.На этой схеме нас интересуют модели в закрашенных прямоугольниках. Это опенсорсные решения, о которых мы сегодня и будем говорить. Можно проследить их базовые модели и эволюцию до 2023 года. ИИ — это технология, позволяющая машинам имитировать человеческий интеллект, включая обучение и принятие решений.Этот компромисс известен как дилемма качества и разнообразия. «В большинстве задач открытые модели незначительно уступают проприетарным по сухим метрикам. Так, например, в задаче ответов на вопросы или упрощения текстов пользователь далеко не сразу заметит разницу между LLaMA 2 70B и ChatGPT. https://auslander.expert/ Чат (беседа)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.Поэтому сегодня стоит выбирать LLM по принципу золотой середины — нейронка должна иметь наименьший размер, способный справиться с поставленной задачей. Связано это с тем, что именно на нём доступно наибольшее количество данных, используемых в обучении нейронок. Другие языки они осваивают за счёт дополнительных тренировок и внесения изменений в архитектуру. В 2023 году был запущен проект Massively Multilingual Speech (MMS). Его задача — сформировать наборы данных для 1100 не охваченных ранее языков. ИИ представляет собой технологии, которые позволяют машинам имитировать человеческие когнитивные процессы, такие как обучение, рассуждение и самоисправление.Словарь токенов формируется при обучении модели и составляет обычно несколько десятков тысяч таких заранее подготовленных кусочков. Там всегда есть кусочки в виде отдельных символов - букв, цифр и других. Большие языковые модели (LLM, от англ. Large Language Models) — это сложные алгоритмы, обученные на огромных массивах текстовых данных.Но суть этих алгоритмов проста. Оптимизация вывода имеет важное значение для обеспечения эффективного развертывания LLM в реальных приложениях. Вы определяете его роль, аудиторию, цели, информацию, которую нужно предоставить, стиль общения, способы обработки сложных ситуаций и темы для обсуждения.Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 на 128 Гб. Промптинг (промптинг) — это процесс составления запросов (промптов), которые передаются модели для получения желаемого результата. Успех зависит от четкости, структуры и информативности запроса.Правильная настройка запросов — ключ к улучшению работы ваших ИИ-разработок и снижению затрат. Понимание различных типов запросов, учет затрат и применение эффективных техник помогут вам получить более точные и полезные ответы от ИИ. Формулируйте запросы так, чтобы они были конкретными и по существу. Прямые вопросы помогают модели точно понять, какую информацию вы ищете.