Сравнение больших языковых моделей

Сравнение языковых моделей

Практическое руководство по применению больших языковых моделей без лишней шумихи

Фото Gary Bendig на Unsplash

Если вы здесь, значит, как и я, вы были ошеломлены постоянным потоком информации и громкими сообщениями о больших языковых моделях (БЯМ).

Эта статья – моя попытка помочь вам разобраться в теме больших языковых моделей без лишней шумихи. Ведь это трансформационная технология, и я считаю важным понять ее, надеюсь, это вызовет ваше любопытство и заставит вас узнать еще больше и создать что-то с ее помощью.

В следующих разделах мы определим, что такое БЯМ и как они работают, конечно, рассмотрим архитектуру Трансформера. Мы также исследуем различные методы обучения БЯМ и завершим статью практическим проектом, в котором мы будем использовать Flan-T5 для анализа настроений с использованием Python.

Начнем!

БЯМ и генеративный искусственный интеллект: они одно и то же?

Генеративный искусственный интеллект – это подмножество машинного обучения, которое фокусируется на моделях, основная функция которых состоит в генерации чего-либо: текста, изображений, видео, кода и т. д.

Генеративные модели обучаются на огромных объемах данных, созданных людьми, чтобы изучать паттерны и структуру, позволяющие им создавать новые данные.

Примеры генеративных моделей включают:

  • Генерация изображений: DALL-E, Midjourney
  • Генерация кода: OpenAI Codex
  • Генерация текста: GPT-3, Flan-T5, LLaMA

Большие языковые модели являются частью генеративного ИИ-ландшафта, поскольку они берут входной текст и повторно предсказывают следующее слово, пока вывод не будет завершен.

Однако с увеличением размера языковых моделей они стали способны выполнять и другие задачи в обработке естественного языка, такие как резюмирование, анализ настроений, распознавание именованных сущностей, перевод и многое другое.

Имея это в виду, давайте теперь обратим внимание на то, как работают БЯМ.

Как работают БЯМ

Одна из причин, почему у нас сейчас есть большие языковые модели, заключается в важной работе Google и Университета Торонто, когда они опубликовали статью “Внимание – это все, что вам нужно” в 2017 году.