Секреты обработки и оптимизации текста с помощью больших языковых моделей

Эти сложные алгоритмы, созданные для понимания и генерации человекоподобного текста, являются не просто инструментами, но и помощниками, повышающими креативность и эффективность в различных областях. https://siggraph.org   Однако по мере того, как растет список названий моделей, растет и сложность поиска информации в этом богатстве. С появлением BERT-like-моделей и decoder-only-моделей возникли автоматические метрики (машиннообученные под оценки людей). Корреляция таких метрик куда выше, чем у rule-based, но их проблема — в низкой робастности к переводам систем, не похожих на системы из train-выборки этих метрик. Каждый способ имеет определённые свойства и подходит под определённый вид зависимости. Например, в экономике зачастую используют линейные модели, которые описывают пропорциональное изменение выходной величины (количество товара) при изменении входной величины (цены/спроса и т. д.). С помощью валидационной выборки или кросс-валидации подбирают наилучшие гиперпараметры модели. Чаще всего гиперпараметры модели настраивают полным перебором по сетке значений (grid search) и выборов такой конфигурации, которая показывает наилучшее качество. Кроме того, недавно компания Hugging Face представила конкурента ChatGPT под названием HuggingChat, расширив свой набор инновационных инструментов искусственного интеллекта. Изначально компания специализировалась на обработке естественного языка, но в 2020 году переориентировалась на LLM, создав библиотеку Transformers. Предлагая Claude, Anthropic обеспечивает более безопасное и приватное использование моделей, уменьшая зависимость от внешних API и обеспечивая конфиденциальность данных. Разработчик продвигает Llama 3, нацеливаясь на улучшение генерации кода и продвинутых диалогов, стремясь сравняться с возможностями модели Gemini от Google.

Метрики регрессии

Также LmSys ведёт таблицу рекордов, в которой приведены результаты различных крупных LLM на основании рейтингов MLE-Elo. Вот небольшой пример того, как можно легко оценить модель Mistral на задаче HellaSwag (задаче, оценивающей способности LLM к рассуждениям на основе здравого смысла). Очень простой пример — это F1-score, являющаяся гармоническим средним precision и recall. Все эти термины часто используются в сфере оценки LLM, поэтому крайне важно понять, что они значат.

ReAct (Reason + Act): пошаговое взаимодействие LLM с агентами

Важной отличительной чертой галлюцинаций является их правдоподобность — зачастую неверный ответ модели сложно распознать. Полученное качество можно визуализировать в виде сравнительной таблицы качества работы разных моделей или одной и той же модели, но при разных значениях гиперпараметров. В случае кросс-валидации полезно добавлять информацию о стандартном https://aiindex.stanford.edu   отклонении (standard deviation) оценки, полученной по разным блокам кросс-валидации.

• В такой ситуации удобно рассматривать не абсолютную, а относительную ошибку на объектах.
• Кроме того, мы обсудили современные проблемы оценки LLM в сценариях использования в продакшене и рассмотрели практики, которые могут помочь решить распространённые проблемы продакшена и разворачивать LLM безопасным и надёжным образом.
• Все предыдущие метрики позволяют оценить качество модели только при определённом пороге классификации.
• Среди отличительных особенностей GPT-3 - понимание и генерация естественного языка (NLU / NLG), возможность генерировать код, возможности перевода, изучение языка и широкие возможности настройки.
• После использования всех инструментов такая модель при работе будет занимать ≈4.5GB обычной RAM памяти, а также иметь скорость примерно 1.2 токена в секунду при использовании на среднеценовом процессоре.

Одним из наиболее эффективных методов является распределение обработки данных на несколько вычислительных узлов. При таком подходе каждый узел получает часть данных для обработки, что позволяет сократить время выполнения задачи. Кроме того, параллельная обработка данных позволяет использовать вычислительные ресурсы более эффективно, так как задачи могут выполняться параллельно. https://auslander.expert/