В последние годы в мире искусственного интеллекта (ИИ) произошла революция с появлением больших языковых моделей. Эти модели, такие как GPT-3 от OpenAI, продемонстрировали огромный потенциал ИИ в понимании и генерации текста, подобного человеческому. В этой статье мы углубимся в то, что такое большие языковые модели и как их развертывать для различных приложений.
Большие языковые модели — это класс моделей искусственного интеллекта, которые были обучены на огромных объемах текстовых данных для понимания, генерации и управления человеческим языком.
В этих моделях используются методы глубокого обучения, в частности тип нейронной сети, называемый преобразователем, для обработки и изучения шаблонов из текстовых данных. Результатом является модель, способная понимать контекст, семантику и синтаксис человеческого языка, что позволяет ей генерировать связный и контекстуально релевантный текст.
GPT-3 (Генераторный предварительно обученный преобразователь 3) компании OpenAI — один из наиболее ярких примеров большой языковой модели. Обладая 175 миллиардами параметров (обучаемых весов), GPT-3 может выполнять широкий спектр задач: от языкового перевода и генерации текста до завершения кода и диалога.
По теме: Что такое оперативное проектирование и как оно работает
Помимо LLM, многие разработчики теперь также экспериментируют с тонкой настройкой. В The Batch я описываю, как выбирать из растущего меню вариантов создания приложений с помощью LLM: подсказки, несколько шагов, точная настройка, предварительное обучение. https://t.co/NgPg0snzNt
– Эндрю Нг (@AndrewYNg) 17 августа 2023 г.
Развертывание большой языковой модели предполагает обеспечение ее доступности для пользователей через веб-приложения, чат-боты или другие интерфейсы. Вот пошаговое руководство по развертыванию большой языковой модели:
Выберите платформу. Выберите среду программирования, подходящую для развертывания больших языковых моделей. Обычно выбирают TensorFlow, PyTorch и библиотеку Hugging Face Transformers. Подготовьте модель. Если программисты используют предварительно обученную модель, такую как GPT-3, они должны убедиться, что у них есть доступ к параметрам и весам модели. Для других моделей может потребоваться тонкая настройка под конкретные задачи. Настройте интерфейс. Решите, как пользователи будут взаимодействовать с моделью. Это может быть через веб-интерфейс, чат-бот или инструмент командной строки. Интеграция интерфейса прикладного программирования (API) (для предварительно обученных моделей): при использовании предварительно обученной модели, такой как GPT-3, пользователи могут взаимодействовать с ней, используя API-вызовы. OpenAI предоставляет документацию по API и рекомендации по интеграции своих моделей в приложения. Реализуйте обработку пользовательского ввода: разработайте код для приема пользовательских данных и передачи их в модель. Модель генерирует ответы на основе входных данных и их контекста. Выходные данные постобработки. В зависимости от задачи пользователям может потребоваться постобработка выходных данных модели, чтобы сделать их более последовательными или удобными для пользователя. Масштабируемость и производительность: учитывайте масштабируемость развертывание. Большие языковые модели могут быть ресурсоемкими, поэтому убедитесь, что инфраструктура может обрабатывать одновременные запросы. Взаимодействие с пользователем. Разработайте удобный интерфейс, который поможет пользователям эффективно взаимодействовать с моделью. Это имеет решающее значение для положительного пользовательского опыта. Безопасность и конфиденциальность: внедрите меры безопасности для защиты пользовательских данных и предотвращения неправильного использования модели. Следует учитывать шифрование, контроль доступа и анонимизацию данных. Тестирование и оптимизация: тщательно протестируйте развертывание, чтобы выявить и исправить любые ошибки или проблемы. Оптимизируйте производительность модели для повышения скорости и точности. Мониторинг и обслуживание: настройте инструменты мониторинга, чтобы отслеживать производительность и использование модели. Регулярно обновляйте и поддерживайте модель, чтобы она оставалась актуальной и функциональной.
Универсальность больших языковых моделей позволяет использовать их в различных приложениях:
Чат-боты и виртуальные помощники. Большие языковые модели могут стать основой для интеллектуальных чат-ботов и виртуальных помощников, которые разговаривают с пользователями на естественном языке. Генерация контента: они могут создавать высококачественные статьи, описания продуктов, маркетинговые тексты и многое другое. Генерация кода: большие языковые модели могут помогают разработчикам создавать фрагменты кода, дополнять код и предоставлять пояснения, связанные с программированием. Языковой перевод: эти модели можно точно настроить для конкретных языков и использовать для задач перевода. Обобщение контента: большие языковые модели могут автоматически суммировать длинные статьи или документы. Персонализированный рекомендации: они могут предоставлять персонализированные рекомендации на основе предпочтений и поведения пользователей.
Связанный: Как выучить Python с помощью ChatGPT
ChatGPT может объяснить код JavaScript простым английским языком. Он «понял», что код вычисляет разницу в пикселях между предыдущим и следующим кадром. Действительно хорошо начинать посты в блоге с фрагментов кода! Эта функция используется в @screenrunapp для определения положения мыши в видео pic.twitter.com/a44r7z5Qoy
– Лоран Денуэ (@ldenoue) 28 января 2023 г.
Большие языковые модели представляют собой революционное достижение в области искусственного интеллекта, предоставляющее машинам возможности понимания и генерации языка, подобные человеческому.
Развертывание этих моделей требует тщательного планирования, написания кода, а также учета пользовательского опыта и безопасности. Погружение в мир больших языковых моделей откроет возможности для преобразования широкого спектра отраслей и приложений, беспрецедентным образом улучшая взаимодействие между людьми и машинами.
Соберите эту статью как NFT, чтобы сохранить этот момент в истории и продемонстрировать свою поддержку независимой журналистики в криптопространстве.
Источник: Сointеlеgrаph
Какая это была неделя. Возвращение Ревущей Китти в воскресенье вечером привело к торговому безумию: акции…
Предполагаемый бывший сотрудник Pump.fun вчера удалил из протокола Solana на сумму около 2 миллионов долларов.…
Вот вам и возрождение акций мемов GameStop, а также связанный с ними рост монет мемов.Поскольку…
Илон Маск, генеральный директор Tesla, SpaceX и Neuralink, объявил сегодня в твите, что Neuralink ищет…
Похоже, Ревущего Китти разочаровал его любимый магазин видеоигр.GameStop, компания, которую трейдер (он же Кит Гилл)…
Цена Биткойна выросла до самого высокого уровня со времени широко обсуждавшегося события 19 апреля, коснувшись…