Оптимизация запросов к нейросетям: стратегии и советы Хабр

Мы также рассмотрим другие тонкие настройки, оптимизирующие поведение моделей. Как и в случае с промпт-инжинирингом, правильная настройка параметров поможет вам добиться от модели 110% эффективности. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. 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.

Решение математических задач

• Эта техника особенно полезна для задач, требующих определённых шаблонов и стилей.
• Обратите внимание, что мы тут текст, над которым надо производить манипуляции, заключили в специальные символы.
• Причем, если одна группа ученых обучила персональный вариант специальным химическим знаниям, она может поделиться своей версией и с другими химиками.
• Модель можно специализировать на определенной области науки, например, химии, или на банковском деле, и такая специализация наверняка будет полезна специалистам.
• Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат.

Поэтому популярностью пользуются не претрейны, а варианты базовых моделей, прошедших дополнительную тонкую настройку, которую называют «файн-тюнинг» (fine tuning). — Опенсорсные модели позволили бизнесу использовать LLM практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. В большинстве LLM с открытым исходным кодом меньше параметров по сравнению со своими закрытыми конкурентами. Благодаря этому такие нейронки запускаются на слабом железе, даже на домашнем компьютере. Мы решили, что это могут быть магические растения, которые могут помочь нам найти новые способы использования магии. Лето в деревне было невероятно интересным и захватывающим. Мы жили в старинном доме, который напоминал о древних времен магии. Каждый день мы проводили в разных местах деревни, исследуя тайные уголки и открывая новые секреты.  https://aswaqmasr.net/user/profile Обычно на вход таким моделям подается одно или несколько предложений. По которым модель пытается понять, что от нее хотят и генерирует ответ.

Освоение языковых моделей: подробный разбор входных параметров

В основе этого процесса лежит отдельная reward-модель, которая оценивает качество ответов основной модели. Этот этап помогает превратить просто умную модель в модель‑ассистента. Обучение с подкреплением позволяет не просто выучить  «определённое поведение», но максимизирует удовлетворение пользователя от общения с моделью. На практике семплирование с использованием top-p обычно дает более качественные результаты, чем top-k. Так как эта методика работает с кумулятивной вероятностью, она адаптируется к исходному контексту, предоставляя более гибкий подход к отсечению мусорных результатов. Эта статья поможет вам научиться использовать параметры для решения проблемы выдачи неверной информации (галлюцинаций) и однообразия в результатах работы языковых моделей. Причем чем «точнее» вы сформулируете запрос тем качественнее получите результат. Веса или параметры меняются в зависимости от того, угадывает нейросеть нужный результат (при обучении он известен заранее) или ошибается. На вход подаются новые данные, и снова, в зависимости от ошибки, корректируются веса. И как ни странно, сеть постепенно ошибается все реже, а ее выход все точнее попадет в известный заранее правильный результат. Низкая температура означает более высокое качество, а высокая температура – увеличение разнообразия. А зачем вообще нам выбирать второй по оценке токен, третий или любой другой, если мы уже нашли самый подходящий? Data poisoning — влияние на обучающую выборку с целью изменения поведения модели. Может означать изменение или добавление лишней информации в набор обучающих данных. Также я бы рекомендовал присмотреться к модели Dolly от американской компании Databricks, хотя она и не является родственницей LLaMA (основана на семействе EleutherAI Pythia). Модель полностью открыта, и её можно использовать в любых целях, что является основным преимуществом». Она имеет версии с типоразмерами 7, 13, 33 и 65 миллиардов параметров. https://vsegda-pomnim.com/user/SEO-Trends/ В его основе — построение систем, состоящих из нескольких нейросетей-агентов, которые могут договариваться и взаимодействовать между собой для решения пользовательских задач. Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода.  https://vnseo.edu.vn/members/search-elevation.323272.html Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи. Но с LLM можно вести осмысленный диалог (до определенной степени). Технически реализация диалога заключается в https://aitimejournal.com   передаче всей предыдущей цепочки обсуждения вместе с новым сообщением. Шаблон в котором лучше всего подавать такую цепочку может отличатся для разных LLM.