Построение RAG c большой языковой моделью LLM Llama 2 и FAISS: подробное руководство

Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1.

Массовая параллельная обработка: архитектуры, алгоритмы и будущее

Этот метод (синий график) по сравнению со стандартными few-shot-примерами (красный график) помог повысить качество и уменьшить разброс результата. Таким образом, оптимизировав всего 4 параметра, авторы существенно улучшили итоговый результат. Few-shot действительно полезен и помогает получать от модели нужный результат без обучения, но всё же https://futureai.guru   недостаточно хорошо.  http://footballzaa.com/out.php?url=https://auslander.expert/ Здесь на английском языке сформулировано задание и предлагается слово «cheese» перевести на французский.

Шаг 3: Загрузка модели Llama 2 и выполнение запросов

Работа с пользователями, их вопросы, их оценки на дальнейшее обучение готовой LLM прямо уже не влияют. Поскольку https://appliedai.com   LLM до начала обучения — это чистый лист, надо по возможности этот лист не завалить «грязной» информацией. А если без разбора брать все доступные в интернете данные – можно получить как раз непроверенную, ненадежную и сомнительную информацию. В процессе обучения они наносят все созданные ими суперслова на карту. Слова, чьи координаты — или местоположение — находятся ближе друг к другу, более близки по смыслу. Но суперслова могут существовать и между любыми двумя точками на карте, так же как вы можете посетить любое место между, скажем, 1-й и 2-й улицами, даже если этот конкретный адрес на сетке не отмечен.

• FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных.
• В этой статье я хотел бы поделиться своими заметками о том, как языковые модели (LMs) развивались в последние десятилетия.
• Расстояние и направление между этими местами отражают сложные отношения между словами и понятиями.
• Механизм внимания в архитектуре трансформеров позволяет модели сосредотачиваться на ключевых аспектах текста, что способствует созданию осмысленного ответа.
• На основе этих шагов, модель способна генерировать тексты разной длины, будь то короткий ответ или более развёрнутое объяснение. http://ezproxy.cityu.edu.hk/login?url=https://auslander.expert/
• BI-аналитика стремительно развивается с появлением генеративного AI и LLM.

Последнее скрытое состояние последнего слоя трансформера обычно используется для получения вероятностей следующего слова через LM-голову на выходе. Языковые модели на основе трансформера предварительно обучаются (англ. pre-training) в соответствии с парадигмой self-supervised обучения. При рассмотрении моделей декодера или энкодер-декодера задачей предварительного обучения является предсказание следующего слова в последовательности, аналогично предыдущим языковым моделям. Большая языковая модель — это специализированная нейронная система, обученная на анализе текста и предсказании слов для формирования логичных ответов. Примерами таких моделей служат ChatGPT и другие, которые создают текст, основываясь на предоставленном контексте. Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей. Акцент на ключевых терминах — модель выделяет значимые слова в цепочке. Трансформер, работающий с текстом даёт возможность анализировать текст вне зависимости от его объема. Гибкость и высокая точность — трансформеры подходят для многоязычного контента и сложных структур. Чтобы понять, как работают языковые модели, начнём с ключевых понятий и общих принципов, на которых они построены. Для различных задач собираем подводки и добавляем нейтральное слово N/A.