Публикации по теме 'llm'
Точная настройка LLM с эффективными параметрами: максимальная производительность при минимальном обновлении параметров
Изучение LoRA, настройки префиксов и QLoRA
Введение
В этом сообщении в блоге я буду обсуждать концепцию PEFT. Во-первых, я объясню, почему возникла необходимость в эффективных методах тонкой настройки параметров. Затем я расскажу о таких методах, как LoRA, Prefix Tuning и QLoRA. Этот блог является частью моей серии блогов о больших языковых моделях. Вы можете просмотреть предыдущую публикацию о RLHF и ChatGPT здесь Обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF): расширение..
LLM: ELI5
Как работают большие языковые модели, такие как GPT-3? Простая идея способствует языковому скачку ИИ
По своей сути большие языковые модели, такие как GPT-3, обучены предсказывать следующее слово в последовательности. Анализируя огромное количество текстовых данных, LLM изучают статистические закономерности того, как люди используют язык.
Эта простая идея предсказания следующего слова является ключом к приобретению сложных языковых навыков. Поскольку GPT-3 и другие LLM практикуются в..
Знакомьтесь, Gorilla 🦍 : языковая модель, которая может взаимодействовать с более чем 1600 API и превосходит GPT-4…
Gorilla — это проект с открытым исходным кодом, созданный Шиширом Патилом, аспирантом систем машинного обучения в Калифорнийском университете в Беркли.
Он основан на Falcon и MPT, двух мощных языковых моделях, которые были точно настроены для интеграции и использования API.
Gorilla может анализировать абстрактное синтаксическое дерево (AST) при написании кода, что приводит к семантически и синтаксически правильным вызовам API. Это означает, что он может значительно уменьшить..
Освоение ChatGPT: от нуля до героя (1/3)
В этом году произошел большой взрыв ряда продуктов, основанных на генеративном ИИ. Экспоненциальный рост производства этих продуктов потряс отрасль, так как все наши расчеты усилий и точности сбились с пути. По мере того, как машины прокладывают себе путь в область творчества, становится очевидным, что дни человеческой рабочей силы сочтены. Таков прогноз большей части отрасли, что приводит к страху и панике.
Раскрытие возможностей GPT-4: квантовый скачок в языковых моделях ИИ
14 марта состоялся долгожданный релиз GPT-4, захвативший сообщество ИИ и энтузиастов по всему миру. Эта новая итерация серии GPT обещала раздвинуть границы обработки естественного языка и поднять планку для языковых моделей ИИ. Однако, несмотря на ажиотаж, связанный с его выпуском, многие жаждали более подробной технической информации и понимания внутренней работы GPT-4.
Одной из областей, представляющих особый интерес, был предполагаемый размер модели GPT-4. Традиционно..
Семантический поиск с открытым исходным кодом
Используйте LLM для поиска документов в Elasticsearch
Семантический поиск был модной темой в недавней шумихе вокруг больших языковых моделей (LLM). Основная причина заключается в том, что в традиционном текстовом поиске используется лексический подход, имеющий известные ограничения. Он ищет буквальные совпадения (или их варианты, такие как версия с основой) слов запроса, введенных пользователем. Этот подход упускает контекст и не понимает, что на самом деле означает весь запрос...
Инфраструктура Rust и LLM AI: использование силы производительности
Создание инфраструктуры LLM или ИИ в Rust может дать несколько преимуществ, несмотря на доминирование Python в пространстве ИИ.
Производительность: Rust известен своей высокой производительностью и низкоуровневым контролем, что может иметь решающее значение для создания крупномасштабных систем ИИ. Языковые модели, особенно модели глубокого обучения, могут потребовать больших вычислительных ресурсов. Производительность Rust может привести к значительному повышению скорости по..
