Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр

Когда текст разбит на фрагменты, следующим шагом является преобразование этих фрагментов в векторы. Векторы — это числовые представления текста, которые отражают его содержание. Чем ближе векторы друг к другу, тем больше текстовые фрагменты похожи. Для поиска используются SQL-запросы для выбора записей, соответствующих конкретным условиям. Например, поиск значений в определённом диапазоне или точное совпадение значений.

• Для первого варианта вам потребуется создать набор часто задаваемых вопросов и ответов (FAQ) по роману и обработать их.
• Одно и то же слово может иметь разные значения в зависимости от контекста.
• Но использование методов линейной алгебры позволяет моделям находить скрытые взаимосвязи и проводить анализ текстов.
• Интеграция и разработка LLM для бизнеса — это реальная возможность повысить эффективность.

Мультимодальная Retrieval-Augmented Generation (MM-RAG) улучшает работу с большими языковыми моделями (LLM) за счет включения не только текста, но и других типов данных, таких как изображения, аудио и видео. Каждый фрагмент данных преобразуется в числовые векторы (семантические эмбеддинги), которые отражают их смысл. Это улучшает точность поиска, особенно в случаях, когда одно понятие может быть выражено различными словами. Её главное преимущество — способность обрабатывать данные параллельно, а не последовательно, как это делают традиционные рекуррентные нейронные сети (RNN). Например, модель CLIP от OpenAI была обучена на 400 миллионах таких пар, что даёт ей возможность связывать визуальный контекст с текстом. Это значит, что такие модели могут не только распознавать текст, но и понимать его в контексте изображений, графиков или диаграмм.

Категории баз данных для работы с векторами

Это делает их особенно эффективными в обработке длинных текстов и понимании сложных контекстов.Развитие больших языковых моделей (LLM) — совместная работа лингвистов и дата-сайентистов. Дата-сайентистам необходимо хорошо владеть языком Python и иметь уверенный математический бэкграунд. Например, на курсе «Специалист по Data Science» студенты учатся работать с pandas, Scikit-learn, Catboost — библиотеками для Python, которыми ежедневно пользуются специалисты. Эта модель представляет собой простую нейронную сеть, которая предсказывает следующее слово на основе фиксированного числа предыдущих слов.  AUSLANDER.EXPERT FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных. Однако и эта модель имеет ограничения, так как может обрабатывать только фиксированное количество предыдущих слов.● Рекуррентные нейронные сети (RNN). Когда вы поймёте рабочую нагрузку, можно будет рассмотреть и локальное развёртывание. Системы на базе OCR + LLM обычно не требуют больших  ресурсов и легко разворачиваются. Мультимодальные модели, наоборот, более сложные и требуют мощного оборудования, особенно для обучения и настройки.

Гибридный подход RAG: как улучшить понимание запросов и взаимодействие с клиентами для ИИ-ботов?

Понимание этих различий поможет организациям максимально эффективно использовать ИИ-ботов для повышения продуктивности и улучшения пользовательского опыта. Несмотря на преимущества RAG, не всегда такое решение полностью закрывает задачи бизнеса. Как правило, помимо ответов на вопросы, бот выполняет различные сценарии. Например, когда клиента нужно идентифицировать и предоставить ему персональную информацию. В этом случае рекомендуется использовать гибридный подход, сочетающий традиционные методы NLU и RAG. Анализ крупномасштабных текстовых данных — это то, как языковые модели приобретают новые навыки. Представьте LLM, обученную на наборе данных, содержащем информацию о продуктах компании на момент 2022 года. В 2024 году компания выпускает новую линейку продуктов с обновлёнными характеристиками. Однако LLM, обученная в 2022 году, не сможет предоставить информацию о новых продуктах. LLM генерируют ответы на основе статистики, подбирая слова с учётом вероятностей. Кажется, что они действительно понимают, о чём говорят, но на самом деле — нет, они просто статистически определяют, что должно следовать за чем.

Методы генерации и выборки: создание связного текста

Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали. Использование распознавания текста и традиционных LLM для анализа документов раньше казалось надёжным вариантом, но этот подход больше не справляется со сложными задачами. Мультимодальные модели RAG и Vision-Language (VLM) обрабатывают текст, таблицы и изображения в комплексе, что позволяет получать более точные и быстрые ответы. Оценка качества языковых моделей в основном проводится путём сравнения с эталонными тестами, созданными людьми на основе типичных языковых задач. Другие, менее известные тесты качества исследуют внутренний характер языковой модели или сравнивают две такие модели. Позиционная языковая модель[17] оценивает вероятность того, что данные слова встречаются в тексте близко друг к другу, не обязательно непосредственно рядом. 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. Декодер создает контекст и создает окончательный вывод, используя выходные данные кодировщика. Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Тонкая настройка влечет за собой обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для намеченной цели. В результате они могут создавать текст, соответствующий стилю и содержанию обучающих данных. Мы обсудим базовые концепции машинного обучения, разберём архитектуру и этапы обучения языковых моделей, включая их настройку на выполнение инструкций и усиление через обратную связь с человеком. Также покажем, как именно LLM генерируют ответы и как они могут применяться в реальных задачах. Внутренний вектор, с которым работает модель, описывает связи https://allenai.org   между исходными данными и позволяет модели обрабатывать и генерировать текст. Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы. Мультимодальные модели одновременно обрабатывают и текстовые, и визуальные данные. Это значит, что одно и то же слово может иметь разные значения в разных контекстах, и модель это учитывает. Это возможно путем подсчета количества раз, когда слово присутствует в тексте. Количество слов позволяет сравнивать разные тексты и оценивать их сходство. Глубокое обучение, как подкатегория машинного обучения, работает с более сложными и плохо структурированными типами данных, такими как текстовая и визуальная информация. Этот подход основан на нейросетях, которые, благодаря многослойной структуре, способны выявлять сложные взаимосвязи между входными характеристиками и целевыми результатами. В процессе работы системы машинного обучения распознают шаблоны в больших массивах данных и обучаются на размеченных данных, создавая правила и выявляя закономерности.