Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта Хабр

March 25, 2025

Это включает в себя задачи, такие как распознавание речи, семантический анализ, машинный перевод, извлечение информации, классификация текстов и многое другое. С помощью NLP компьютеры могут анализировать большие объемы текстовых данных, извлекать полезную информацию и принимать решения на основе этой информации. Большие языковые модели (LLM) — это результат объединения методов глубинного обучения и работы с текстовыми данными. В отличие от специализированных моделей машинного обучения, которые решают узкий круг задач, LLM применяются для работы с текстом, предсказывая последующие слова в предложении.

Очистка и нормализация текста

Поскольку Перплексия использует концепцию энтропии, интуиция, стоящая за ней, заключается в том, насколько неопределенной является конкретная модель в отношении предсказанной последовательности. Чем ниже перплексия, тем меньше неопределенность модели, и, следовательно, тем лучше она предсказывает выборку. 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. Одна из фундаментальных архитектур RNN была предложена Суцкевером и соавт. Эти сети могут выполнять различные задачи, такие как классификация текста, машинный перевод, автоматическое резюмирование и многое другое. Векторизация текста — это процесс преобразования текста в числовые векторы, что позволяет нейронным сетям и другим алгоритмам машинного обучения работать с текстовыми данными. Этот процесс может быть выполнен различными способами, от простых методов, таких как Bag of Words, до более сложных, включая различные вариации Embeddings. Обработка текста в нейронных сетях занимает центральное место в различных приложениях. Она помогает компьютерам понимать сложные языковые структуры и использовать эту информацию для выполнения разнообразных задач. От разговорных агентов и персональных помощников до автоматического перевода и анализа социальных медиа, обработка текста стала неотъемлемой частью современных технологий. Когда большая языковая система завершает этапы начального обучения и настройки, она способна не только предсказывать отдельные слова, но и формировать целостные, осмысленные ответы. Этот процесс заключается в пошаговом прогнозировании каждого следующего элемента, учитывая весь предшествующий контекст. Языковые модели используют глубокие нейронные сети для построения текста, обучаясь на миллиардных объемах данных, чтобы обрабатывать естественный язык. Эти умные алгоритмы стали движущей силой прорывов в области обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (ИИ). 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. Этот результат показывает список слов, наиболее семантически близких к “computer”, а также их степень схожести с “computer”. Устранение и смягчение этих предубеждений является серьезной проблемой в области ИИ и важным аспектом разработки этически обоснованных LLM. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Декодеру при обучении доступны на входе только предшествующие токены. Его важным свойством является авторегрессионное предсказание следующего токена на основе языковой каузальности. Это функционально напоминает рекуррентную нейронную сеть (RNN), но с менее сложной операцией обратного распространения ошибки.

Классификация текста

С их помощью компании могут автоматизировать создание описаний товаров, рекламных материалов и даже публикаций в социальных сетях, снижая затраты на контент. С помощью LangChain разработчики строят сложные чат-боты, которые могут обрабатывать запросы пользователей и адаптироваться к контексту общения. Фреймворк помогает бизнесу автоматизировать процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы с данными. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Изучая и обрабатывая эти данные, языковые модели учатся предвосхищать следующее слово во фразе, создавать хорошо организованные абзацы и даже вести интеллектуальные разговоры. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами.

Собранные данные проходят первоначальную обработку, которая включает в себя разделение и синтаксический анализ предложений, что делает их пригодными для дальнейших шагов.
На основе этого обучения они способны делать предсказания для новых, ранее не встречавшихся данных.
Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, что ожидаемым ответом на запрос «Сегодня хорошая погода» станет «Сегодня не жарко и идет дождь».
Преобразователи — это мощная глубокая нейронная сеть, которая может проверять связи в последовательных данных, таких как слова во фразе.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Кроме того, существует вопрос этики и безопасности при использовании ИИ и ЕЯ, так как системы могут быть использованы для создания и распространения недостоверной информации или для нарушения приватности. AI должен быть способен создавать качественные и грамматически правильные тексты, которые могут https://ai.google/discover быть понятными и информативными для человека. Это требует разработки алгоритмов, способных генерировать тексты с учетом структуры, стиля и целевой аудитории. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например, с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Интеграция БЯМ в чат-боты позволяет улучшить качество взаимодействия с пользователями, обеспечивая более естественные и информативные ответы. В будущем дальнейшие разработки будут сосредоточены на повышении надёжности и уменьшении ошибок, таких как «галлюцинации». С ростом их вычислительных мощностей LLM обещают ещё больше упростить нашу жизнь, став важным элементом в повседневных задачах. Если из слова «Джек» вычесть направление «актёр» и добавить направление «музыкант», то созданное вами суперслово с гораздо большей вероятностью будет обозначать «Джека Джонсона», чем «Джека Николсона». Вы также будете кодировать такие вещи, как часть речи, встречается ли это слово в живом общении или нет, и миллионы других деталей, которые мы с трудом можем выразить словами. Моя работа заключается в том, чтобы дать вам возможность испытать себя.