Повышение эффективности генерации сверточных текстовых моделей советы и рекомендации

В такой ситуации удобно рассматривать не абсолютную, а относительную ошибку на объектах. Отсюда может сложиться впечатление, что ROC-AUC является хорошей метрикой для задач ранжирования, однако не всё так просто, как может показаться на первый взгляд. Дело в том, что ROC-AUC не очень хорошо справляется с сильным дисбалансом классов, поскольку учитывает истинно отрицательные случаи (TN), что вытекает из расчётов FPR. Проще говоря, модель может показать высокий TPR, но при этом также иметь большое количество ложноположительных предсказаний (FPR).

Использование индексов и фильтров

Также LmSys ведёт таблицу рекордов, в которой приведены результаты различных крупных LLM на основании рейтингов MLE-Elo. Вот небольшой пример того, как можно легко оценить модель Mistral на задаче HellaSwag (задаче, оценивающей способности LLM к рассуждениям на основе здравого смысла). Очень простой пример — это F1-score, являющаяся гармоническим средним precision и recall. Все эти термины часто используются в сфере оценки LLM, поэтому крайне важно понять, что они значат. Если у используемой языковой модели имеются дополнительные параметры, не указанные выше, оставьте их значения по умолчанию. Чтобы разграничить эти типы разнообразия, назовем их «разнообразие в пределах ответа» и «разнообразие между ответами». Параметр температуры способствует увеличению как разнообразия в пределах ответа, так и разнообразия между ответами, в то время как штрафы за частоту/присутствие повышают только разнообразие в пределах ответа. Следовательно, когда нам нужно разнообразие, выбор параметров зависит от типа разнообразия, которого мы хотим добиться. А зачем вообще нам выбирать второй по оценке токен, третий или любой другой, если мы уже нашли самый подходящий? Разве мы не хотим видеть наилучшее продолжение (имеющее наивысшую оценку правдоподобия) при каждом ответе? Еще одним подходом к минимизации ложных ответов является инструктивное обучение, включая методы Supervised Fine-Tuning (SFT), Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), Direct Preference Optimization (DPO). В частности, модели явно обучают указывать, что она не знает ответа, если она не уверена в «своих знаниях». Галлюцинациями в контексте ИИ называют фактологические неверные ответы языковых моделей. Например, языковая модель может рассказать о несуществующем рассказе известного писателя, привести ложную статистику об обороте компании, либо дать неверный совет. В отличие от предыдущих фреймворков бенчмаркинга, ChatArena стремится решать задачу бенчмаркинга иначе. Эта платформа бенчмарков проводит анонимизированные и рандомизированные битвы различных LLM на конкретных промтах, а пользователи решают, какая LLM (анонимная) лучше справилась с работой. Существуют и более продвинутые способы перебора гиперпараметров, обеспечивающие за минимальное число проверок более быструю сходимость к наилучшей конфигурации (см. hyperparameter optimization). В связи с тем, что данные для дообучения были созданы на основе новостных изданий, то текст для демонстрации был выбран из новостного источника. Это достигается с помощью маскирования (треугольная матрица, где фиолетовые значения — нули), которое предотвращает появление информации о будущих токенах. Также на рисунке ниже представлено сравнение Self-Attention и masked Self-Attention. При температуре близкой к 0 модель стремится дать более точный результат, при близкой к 1 выводит слова, которые менее часто встречались в обучающей выборке.  https://compravivienda.com/author/traffic-warrior/ Контекстное окно — количество токенов, которые можно передать модели за раз (эквивалентно RAM в памяти компьютера).

Проверка гипотезы

В стремительно меняющемся ландшафте искусственного интеллекта термин "базовая модель" (Foundation Model, FM) представляет собой смену парадигмы в разработке систем ИИ. От незначительных изменений базового чекпоинта качество итоговой модели менялось радикально — вплоть до факта сходимости или развала модели. Подобная схема используется в различных вариациях обучения Learning from Human Feedback, также известного как LLM Alignment.

Преимущества LLM с открытым исходным кодом

Это позволяет ускорить генерацию сверточных текстовых моделей за счет распределения вычислительной нагрузки. Параллельные вычисления позволяют использовать несколько узлов для обработки данных одновременно. Это увеличивает производительность и позволяет ускорить работу с большими объемами данных.

• Освещение является одним из самых важных параметров, влияющих на реалистичность модели.
• Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста.
• Наконец, для повышения эффективности генерации текстовых моделей рекомендуется использовать техники transfer learning.
• В случае Full Fine-tune мы оптимизируем все параметры языковой модели, соответственно, разница между обучением с нуля и использованием LLM pretrain состоит исключительно в начальном приближении.
• Типичная архитектура сверточных текстовых моделей включает сверточные слои, слои пулинга и полносвязанные слои.

Контекстом может быть предыдущее сообщение в диалоге, тон беседы или дополнительная информация, уже упомянутая ранее. Интеграция контекста означает способность ответа учитывать эту дополнительную информацию, а не игнорировать её. Для Factual Correctness более надёжны ML-системы (и внешние базы данных), потому что LLM склонны выдумывать факты. При этом LLM может выполнять первичный анализ, но итоговую проверку часто делают классические ML-методы или ручные эксперты. LLM подходит для более гибкой оценки тонкостей смысла, но требует большего количества ресурсов. Так мы повысим качество итоговой модели, настраивая её, используя всю доступную информацию. Другой метод сжатия моделей — это прунинг, то есть удаление ненужных связей между нейронами. Прунинг позволяет удалить из модели неактивные или слабо активные связи, что снижает количество операций, выполняемых моделью, и ускоряет ее работу. Однако и здесь не всё так просто, поскольку расчёт PR-AUC также основан на методе трапеций, который, в свою очередь, использует линейную интерполяцию. Если интерполяцию между двумя точками в ROC-пространстве можно выполнить, просто соединив их прямой линией, то в PR-пространстве интерполяция может иметь более сложную связь.  https://vnseo.edu.vn/members/seo-hacks.323003.htmlhttps://ai-med.io   При изменении уровня Recall, метрика Precision не обязательно будет изменяться линейно, поскольку FP заменяет FN в знаменателе Precision. В таком случае линейная интерполяция является ошибочной и может давать слишком оптимистичную оценку качества модели.  https://farmuzon.net/user/Organic-Traffic/ Проще говоря, в случае PR-AUC такой подход может считать завышенную площадь под кривой. Это снижает вероятность частого использования одних и тех же токенов/слов/фраз и, как следствие, заставляет модель рассматривать более широкий спектр тем и чаще их менять. В свою очередь штраф за присутствие (presence penalty) является фиксированным и применяется единожды, если токен уже появлялся https://aibusiness.com   в тексте. Понимая эти компоненты, мы можем оптимизировать использование памяти во время обучения и вывода, обеспечивая эффективное распределение ресурсов и повышение производительности больших языковых моделей. Список задач, которые можно решать с помощью больших лингвистических моделей и правильных инструкций, может быть достаточно длинным.