Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса Хабр

ДСМ-метод автоматического порождения гипотез является представителем логического подхода в интеллектуальном анализе данных. Преимуществом ДСМ-метода по сравнению со статистическими методами является прозрачность процесса логического вывода и хорошая интерпретируемость генерируемых гипотез [3]. ДСМ-метод реализует синтез трех познавательных процедур – эмпирической индукции, структурной аналогии и абдукции [1]. Вы можете пропустить этот раздел, если вам достаточно использования нулевой температуры, поскольку выбор следующих параметров при нулевой температуре никак не повлияет на ответы. Понимание параметров и требований к памяти больших языковых моделей имеет решающее значение для эффективного проектирования, обучения и развертывания этих мощных инструментов. Разбирая компоненты архитектуры Transformer и изучая практические примеры, такие как GPT, мы получаем более глубокое понимание сложности и масштаба этих моделей. Поскольку разбиение на обучающие и валидационные блоки происходит случайно, то результаты могут различаться при перезапусках. Это достигается инициализацией генератора случайных чисел фиксированным числом (random state, random seed). Если позволяют вычислительные ресурсы, можно перезапустить процедуру несколько раз с разной инициализацией, чтобы оценить влияние характера случайного разбиения на результат. Для этого размеченная выборка делится на K примерно равных групп объектов, называемых блоками (K-fold cross-validation). Данный подход также называется валидацией на отложенных данных (hold-out validation). Языковая модель назначает оценки правдоподобия для прогнозирования следующего токена в последовательности.

Оптимизация алгоритмов и структур данных

Это и любые задачи суммаризации текста, выделение из текста сущностей, перефразирование текста из одного стиля в другой или “умное” добавление ключевых слов в текст. Как можно заметить, данная метрика особенна полезна в случае, когда необходимо подобрать оптимальное количество кластеров, которое выбирается на основе максимального значения силуэта. Однако, следует учитывать, что значение силуэта может быть склонно к завышенным оценкам для выпуклых форм кластера и занижено для сложных форм, особенно для кластеров различного размера и плотности. Его основная проблема заключается в том, что он не учитывает количество признаков в модели. Другими словами,  имеет тенденцию к увеличению при добавлении в обучающий набор новых признаков, даже если они не улучшают качество модели. Таким образом, если ваша цель — задать один и тот же вопрос дважды и получить разные ответы, рекомендуется использовать только ненулевые значения температуры. Чтобы сгенерировать токен, языковая модель присваивает каждому токену в своём словаре оценку правдоподобия, т.е. https://auslander.expert/ Модель оценивает, насколько подходящим является токен для продолжения заданного текста. При хорошем соответствии токен получает высокую оценку правдоподобия, при слабом соответствии — низкую. Сумма оценок правдоподобия для всех токенов в словаре модели всегда равна единице. Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста.

Тщательное тестирование и сравнение различных моделей

И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике. Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. Если вам хочется попрактиковаться в создании фреймворка тестирования для LLM, то лучше всего попробовать реализовать всё с нуля. Однако у RNN есть некоторые недостатки, такие как проблема затухания градиента и ограниченная возможность моделирования длинных зависимостей. В целом, свёрточные нейронные сети являются мощным инструментом для работы с https://emnlp.org изображениями и другими визуальными данными, их преимущества часто превышают их недостатки, что делает их популярным выбором для многих задач машинного обучения. Глубинное обучение — подобласть машинного обучения, которая занимается изучением нейросетей с большим количеством параметров. Эти нейросети представляют особый интерес, так как увеличение числа параметров значительно улучшает качество их предсказаний и усиливает их способность к обобщению. При квантизации все числа в модели округляются и кодируются с использованием меньшего числа битов. Это позволяет снизить размер модели и ускорить ее работу за счет уменьшения количества операций, выполняемых при обработке данных. Производительность снижается ещё больше, когда требуется больше шагов для принятия решения (скрытых переходов). Порядок информации тоже имеет значение — модели работают хуже, когда ответ следует за ключевой информацией. Например, если p установлено равным 0,15, модель выберет такие токены, как «Юнайтед» и «Нидерланды», поскольку их вероятности составляют в сумме 14,7%, меньше 0,15, а «Чехию» уже проигнорирует (рис. 6). Чем ниже значение p, тем более стандартными являются ответы, генерируемые моделью.