smilepine4

В этой главе читатель узнал, как настроить парсер вывода для работы с YAML с помощью LangChain. Используя Pydantic для определения моделей данных, читатель может создать эффективные и удобные для использования решения для генерации структурированных ответов. В дальнейшем рекомендуется изучить более обширное руководство по получению структурированного вывода для других связанных техник.

Глубинное обучение – введение

---

Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных. Наконец, обсудив, как готовить обучающие данные, перейдем к прародителю ChatGPT. Инструкционная модель — это та, которая обучена отвечать на пользовательские запросы в режиме zero-shot (а вообще, и few-shot, и любой человекочитаемый формат) с высоким качеством. Две картинки сверху демонстрируют FLAN- и https://techcrunch.com/tag/artificial-intelligence/ T0- подходы по созданию датасета, а картинка снизу — рост усреднённого качества модели после обучения на смеси.

Объяснение языковых моделей: как машины понимают и генерируют текст

FAISS возвращает список из 5 фрагментов, наиболее соответствующих запросу. После загрузки LLAMA2 и индексации документов с помощью FAISS, пользователи могут вводить запросы. Для этого примера мы выбрали модель «llama-2-7b-chat.Q6_K.gguf», которую можно скачать с сайта Hugging Face.

• Модели преобразуют текстовые фрагменты таким образом, что векторы текстов, схожих по смыслу, располагаются ближе друг к другу, а текстов с разным смыслом — дальше.
• А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной.
• Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь».
• Все места, где ты получаешь опыт называются в Метамодели территорией. https://abc.cbsuzr.ru/user/Organic-Wins/
• Поменяв температуру, способ сэмплирования или использовав разные чек-пойнты модели, возможно получить два разнообразных ответа и .
• Существует статья о способности декодеров моделировать RNN [5].

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 margin, который определяет, насколько сильно модель должна отделять хороший и плохой ответы друг от друга. Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. https://autovin-info.com/user/Traffic-Wins/ Модель обучается определять правильный порядок слов для формирования грамматически корректных предложений. Например, в английском языке типичный порядок — «подлежащее — сказуемое — дополнение», тогда как в русском языке порядок может варьироваться в зависимости от контекста.● Согласование. Например, в русском языке существительные и прилагательные должны согласовываться по родам, числам и падежам. В английском языке важным аспектом является согласование глаголов с подлежащим в зависимости от числа и времени.● Сложные структуры. Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU. В моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14]. Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному https://venturebeat.com/ai дообучению.