Построение RAG c большой языковой моделью LLM Llama 2 и FAISS: подробное руководство
В процессе обучения они наносят все созданные ими суперслова на карту. https://www.ppa.org.fj/author/google-seo/ Слова, чьи координаты — или местоположение — находятся ближе друг к другу, более близки по смыслу. https://gratisafhalen.be/author/google-wins/ Но суперслова могут существовать и между любыми двумя точками на карте, так же как вы можете посетить любое место между, скажем, 1-й и 2-й улицами, даже если этот конкретный адрес на сетке не отмечен. Основная задача, как обычно, следовать некой политике, которая лучшим образом отражает human feedback. Политика — наша итоговая модель, value-функция оценивает средний reward в текущем состоянии (обычно это та же самая модель с линейным слоем поверх). — некий https://fast.ai margin, который определяет, насколько сильно модель должна отделять хороший и плохой ответы друг от друга.
Шаг 1: Предобработка документов: очистка данных и разбиение текста на фрагменты (chunks)
- LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) используют механизмы управления потоком информации, что позволяет им лучше запоминать и использовать контекст при генерации текста.
- Этот подход к обучению языковой модели помогает получить многогранную оценку любой идеи или проекта с учетом аргументов обучения.
- Используя эту технику, ты можешь сконструировать в сознании модель, которая донесет до собеседника глубинный смысл твоих слов, а также узнать о его мыслях и чувствах в процессе диалога.
- При правильном обучении они могут обрабатывать практически любые запросы.
В этом параграфе мы расскажем, что такое языковые модели, как они устроены, как развивались, а также как изменились за последнее время. Способность вести осмысленный диалог, отвечать на практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности. В 2023 году ChatGPT стал самой узнаваемой языковой моделью машинного обучения во всём мире — причём как среди специалистов, так и среди обычных людей. Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей.
Метод 1: Простая генерация полного набора данных с помощью LLM
Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. 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. Интересно, что модели часто “срезают углы” — упрощают сложные темы или дают чересчур обобщённые ответы. Это похоже на разговор с человеком, который пытается объяснить квантовую физику, прочитав только википедию. Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. В этом коде YamlOutputParser используется для создания парсера, который будет работать с моделью Joke. Поменяв температуру, способ сэмплирования или использовав разные чек-пойнты модели, возможно получить два разнообразных ответа и . Не ограничивая общность, предположим, что, согласно некоторым предпочтениям, асессоры или пользователи установили, что первый ответ лучше второго. Существуют также техники ускорения обучения моделей и оптимизации использования памяти, но с этим предлагаем читателям ознакомиться самостоятельно. Получается, что можно оптимизировать подводку, или, другими словами, находить наиболее оптимальный промт, который лучше прочих решает поставленную задачу. http://topspeed.lv/user/Traffic-Tricks/