Profile
Общаемся с базой знаний: как мы улучшили точность генеративных ответов LLM с помощью собственного RAG Хабр Однако не стесняйтесь продолжать пробовать с различными формулировками или перспективами. Методы смены ролей, управления беседой и постоянного анализа помогают раскрыть потенциал нейросетей максимально полно. Все эти приемы — не догма, а скорее отправная точка для ваших экспериментов. Промпт-инжиниринг — молодая и быстро развивающаяся область, где всегда есть место для новых находок и решений. Эти знания позволяют моделям генерировать информативный текст.● Исторические и культурные знания. Модели также осваивают основы истории и культуры, что позволяет https://huggingface.co им генерировать текст на темы, связанные с историческими событиями, культурными явлениями и традициями разных народов.● Обработка конкретных запросов. Благодаря эмпирическим знаниям модели могут отвечать на вопросы и выполнять задачи, требующие конкретной информации. Например, модели могут объяснить физическую концепцию или предоставить справочную информацию по геологии. Современные языковые модели, такие как YandexGPT, GPT-4 от OpenAI, PaLM 2 от Google и другие, представляют собой сложные нейросетевые архитектуры, состоящие из десятков и даже сотен миллиардов параметров. Они обучаются на огромных объёмах текстовых данных, что позволяет им улавливать тонкие нюансы языка. Как обучают нейросети сегодня Это простой и эффективный метод, однако он имеет значительные ограничения, так как не учитывает дальние зависимости и может быстро становиться вычислительно неэффективным при увеличении размера n.● Марковские цепи. В основе этих моделей лежит идея, что будущее состояние (следующее слово) зависит только от текущего состояния. Марковские цепи также страдают от недостатка учёта длинных контекстов, но они были основой для многих ранних систем обработки естественного языка. Оптимизация промтов для LLM, таких как ChatGPT, является ключевым шагом к получению качественных и полезных результатов. Правильная формулировка запросов, использование контекста и ключевых слов значительно повышают точность и релевантность ответов. Правильная формулировка промта играет критически важную роль в получении точных и полезных результатов от модели.SuperGlue - это набор задач, предназначенных для оценки общих способностей и обобщающей способности LLM.Они обучаются на мощнейших компьютерах и работают, используя огромные вычислительные мощности.Когда большая языковая система завершает этапы начального обучения и настройки, она способна не только предсказывать отдельные слова, но и формировать целостные, осмысленные ответы.Причем мы заранее не знаем, где именно такая галлюцинация может возникнуть.Она придумала нужные ему судебные прецеденты и даже правильно на них сослалась. Как обычно работает модель LLM? Эта разница в производительности подчеркивает важность выборки и типа задач, на которых обучаются модели, а также роль синтаксических https://stability.ai структур в понимании и генерации языка. Узнавание грамматических правил и зависимостей в последовательностях является неотъемлемой частью развития обобщающих способностей LLM, что открывает новые перспективы для их применения в более сложных языковых задачах. В мире искусственного интеллекта и машинного обучения, языковые модели (LLM) играют ключевую роль в генерации текста, обработки естественного языка и автоматизации различных задач. В этой статье мы рассмотрим, как можно оптимизировать ваш prompt для улучшения результатов, получаемых от LLM. Непрерывный прогресс в создании языков позволит получать более реалистичные и похожие на человека результаты, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели. Подходы к обобщению текста используют языковые модели для сжатия огромных объемов информации в краткие и полезные резюме. В результате они могут создавать текст, соответствующий стилю и содержанию обучающих данных. Благодаря параллельному интенсивному использованию процессов внутреннего внимания конструкция преобразователя позволяет модели изучать сложные корреляции между входными и выходными последовательностями. В будущем, с развитием технологий NLP, можно ожидать появления ещё более точных и производительных языковых моделей, которые смогут решать задачи на ещё более высоком уровне. Лучшими моделями для ведения диалога оказались YandexGPT, GigaChat и Saiga-Mistral-7b-Lora, благодаря их способности точно поддерживать контекст. Лучшими моделями для точных и кратких ответов на вопросы стали YandexGPT и Saiga-Llama3-8b. В этой статье мы показываем работающие кейсы и синергию подходов, реализованных нами в рамках разработки агента вопросно ответной системы - FractalGPT QA агента. В частности, с помощью алгоритма Fractal answer synthesis и интерпретируемого ИИ нам удается существенно снизить % галлюцинаций и стабильно сильно повысить точность и полноту ответов. FractalGPT QA агента доступен в закрытой бете, запрос на тест QA системы по базе знаний можно оставить тут. Также важно знать, что маленькие изменения в заданиях могут сильно изменить результат работа ChatGPT. LLM: выбор фреймворка и работа в облаке Для поиска универсальных законов необходимо разбить концепцию "интеллекта" на несколько ключевых измерений, таких как структуры, знание и логика. Аналогично методам, используемым в астрономии для открытия законов движения планет, в области языковых моделей мы должны собирать данные через множество контролируемых экспериментов. Этот подход помогает выявить закономерности и взаимосвязи, применимые к различным моделям, вне зависимости от их размеров или гиперпараметров. Таким образом, исследование универсальных законов в языковых моделях может привести к более глубокому пониманию их работы и улучшению их функциональности. Метод Automated Chain-of-Thought (CoT) prompting выделяется как один из перспективных методов, позволяющих структурировать вывод данных моделей таким образом, чтобы сделать его более прозрачным и точным. блог Создание прозрачных моделей ИИ представляет собой одну из ключевых целей современности. 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. Эти методы позволяют оценивать различные аспекты производительности LLM и помогают исследователям и разработчикам выбирать наиболее подходящие модели для своих задач.
Forum Role: Participant
Topics Started: 0
Replies Created: 0