Kuntal.Org

Поскольку Перплексия использует концепцию энтропии, интуиция, стоящая за ней, заключается в том, насколько неопределенной является конкретная модель в отношении предсказанной последовательности. Чем ниже перплексия, тем меньше неопределенность модели, и, следовательно, тем лучше она предсказывает выборку. Однако исходная архитектура seq2seq имела серьезное узкое место — энкодер сводил всю входную последовательность к единственному представлению — контекстному вектору. (2014) ввели понятие механизма внимания, который (1) использует индивидуальный контекстный вектор для каждого скрытого состояния декодера, (2) основываясь на взвешенных скрытых состояниях энкодера. Следовательно, интуиция, стоящая за механизмом внимания, заключается в том, что каждое входное слово влияет на каждое выходное слово, и интенсивность этого влияния варьируется. Одна из фундаментальных архитектур RNN была предложена Суцкевером и соавт.
Другой важной областью развития является генерация текстов на основе контекста. Использование контекстуальных моделей, таких как GPT-3, позволяет создавать тексты, которые учитывают предыдущий контекст и могут генерировать продолжение текста, соответствующее данному контексту. Это особенно полезно в задачах автоматического ответа на вопросы, генерации диалогов и создания текстов с учетом определенной темы или стиля. Одной из ключевых технологий, используемых в NLP, является машинное обучение.
Почему именно языковые модели стали главными претендентами на роль сильного искусственного интеллекта (ИИ как в научно-фантастических фильмах и рассказах)? Во-первых, большие языковые модели обладают способностью решать широкий спектр задач благодаря их обширному обучению с огромными объемами данных и миллиардами параметров. 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. В широком смысле, языковое моделирование — это процесс формализации языка, в частности — естественного языка, чтобы сделать его машинно‑читаемым и обрабатывать различными способами.
Одной из перспектив развития AI в области NLP является улучшение алгоритмов машинного обучения. С использованием глубокого обучения и нейронных сетей, AI может обучаться на больших объемах текстовых данных и улучшать свои навыки в понимании и генерации текстов. Это позволяет создавать более точные и эффективные модели для работы с естественным языком. Если задача связана с простой классификацией текста и важно только наличие определенных слов, то BoW или TF-IDF могут быть подходящими. Если же задача требует более глубокого анализа текста и понимания его смысла и контекста, то Embeddings становятся более предпочтительным выбором. В последнее десятилетие обработка естественного языка (NLP) стала одним из самых активно развивающихся направлений в области искусственного интеллекта.
Все эти функции называются «Scaling Laws» — законы по которым https://futurism.com/artificial-intelligence меняется качество (ошибка) модели в зависимости от масштабирования разных факторов обучения. Зная конкретный вид зависимости ошибки от каждого из трех параметров, можно без обучения предсказать ошибку, которая будет достигнута после обучения модели с конкретным значением параметра. Разрабатывайте модели, способные понимать разговорный язык для различных приложений. Сюда входят голосовые помощники, программное обеспечение для диктовки и инструменты перевода в реальном времени. Процесс включает в себя использование всеобъемлющего набора данных, состоящего из аудиозаписей разговорной речи в сочетании с соответствующими расшифровками. Шаип может собирать обучающие данные с помощью веб-сканирования из различных секторов, таких как банковское дело, страхование, розничная торговля и телекоммуникации.
https://auslander.expert/

• Они состоят из узлов (нейронов), соединенных слоями, которые могут обучаться на определенных данных для выполнения разнообразных задач, включая обработку естественного языка (NLP).
• Большие языковые модели (LLM) — это результат объединения методов глубинного обучения и работы с текстовыми данными.
• В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации.
• С помощью методов машинного обучения компьютерные системы могут изучать и анализировать большие наборы текстовых данных, чтобы выявить закономерности и общие паттерны.
• AI должен быть способен создавать качественные и грамматически правильные тексты, которые могут быть понятными и информативными для человека.

Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Нейронные сети прямого распространения расположены после слоев внимания. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор.

Классификация текста

В целом, инновации в генерации текстов с помощью ИИ и NLP имеют огромный потенциал для автоматизации процессов создания и обработки текстов. Они улучшают качество и эффективность работы с текстовыми данными, открывая новые возможности для бизнеса, науки и общества в целом. Одним из основных применений ИИ в обработке ОЕЯ является машинный перевод. С помощью алгоритмов ИИ компьютеры могут автоматически переводить тексты с одного языка на другой. Это позволяет людям общаться на разных языках без необходимости знания каждого из них.
Например, если мы хотим сгенерировать текст а-ля «Википедия», то достаточно загрузить в обучение несколько статей. Нейросеть должна увидеть максимально разнообразный язык, потому что только так она сможет https://aitrends.com генерировать текст в разной стилистике. Если обучать её только на «Википедии», то у неё не получится написать интересный пост для Instagram. Для специфических проектов может потребоваться сбор уникальных данных, например, через веб-скрепинг, анализ социальных сетей, сбор отзывов клиентов и т.д. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. Разрабатывайте модели, используя обширные наборы данных об историях покупок клиентов, включая этикетки, указывающие на продукты, которые клиенты склонны покупать.
С другой стороны, развитие алгоритмов для генерации текстов позволяет создавать системы, способные автоматически создавать тексты на естественном языке. Это может быть полезно для автоматического создания контента, генерации рекламных текстов, создания диалоговых систем и других приложений, требующих генерации текстов. Искусственный интеллект в обработке естественного языка продолжает развиваться, и его применение становится все более широким. Алгоритмы ИИ позволяют компьютерам все лучше понимать и генерировать тексты на естественных языках, что открывает новые возможности для коммуникации и обработки информации.

LLM: выбор фреймворка и работа в облаке

Искусственный интеллект (ИИ) играет важную роль в обработке естественного языка (ОЕЯ), предоставляя возможности для понимания и генерации текстов. ОЕЯ – это область, связанная с анализом, интерпретацией и созданием текстов на естественных языках, таких как русский, английский, французский и другие. Для обучения языковых моделей используют огромные текстовые базы данных.
В результате они могут создавать текст, соответствующий стилю и содержанию обучающих данных. Системы-преобразователи в основном основаны на процессах внимания, которые позволяют модели во время прогнозов фокусироваться только на определенных аспектах входных данных. И кодировщик, и декодер состоят из сложенных слоев, каждый из которых включает в себя нейронные сети с прямой связью и процессы самоконтроля. Структура кодер-декодер, механизм внимания и само-внимание являются одними из важнейших частей конструкции преобразователя. Этот дизайн позволяет преобразователям одновременно понимать связи между каждым словом во фразе и распознавать глобальные зависимости. Используя процессы самоконтроля, они могут выйти за пределы некоторых ограничений RNN.

Это может быть особенно полезно для предприятий при организации своих данных, делая их более доступными и удобными для анализа. Например, в сфере электронной коммерции данные о продуктах могут быть классифицированы по типу продукта, бренду, цене и т. Выявление и разрешение случаев, когда один и тот же объект упоминается в разных частях текста. Этот шаг помогает модели понять контекст предложения, что приводит к связным ответам. Именованные объекты, такие как организации, места и люди в предложении, помечаются. Это упражнение помогает модели интерпретировать семантическое значение слов и фраз и дает более точные ответы.

My name is Reddy Hurst.
Nice to meet you