Оптимизация запросов к нейросетям: стратегии и советы Хабр

Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. Чтобы сгенерировать токен, языковая модель присваивает каждому токену в своём словаре оценку правдоподобия, т.е. Модель оценивает, насколько подходящим является токен для продолжения заданного текста. При хорошем соответствии токен получает высокую оценку правдоподобия, при слабом соответствии — низкую. Сумма оценок правдоподобия для всех токенов в словаре модели всегда равна единице. Менять архитектуру полезно, но существует другой подход к повышению качества работы языковых моделей.

Большие языковые модели (LLM): просто о сложных технологиях

Без использования top-k семплирования модель будет рассматривать любой токен из своего словаря как потенциальное продолжение фразы. Значит, существует https://openreview.net   определенная, хоть и небольшая, вероятность того, что на выходе мы получим что-то вроде «Солнце встает на кухне». С применением же top-k семплирования модель отфильтровывает наименее подходящие токены и концентрируется только на выбранном количестве наиболее вероятных вариантов. Отсекая этот «хвост» некорректных токенов, мы уменьшаем разнообразие ответов, но значительно повышаем их качество. Помимо температуры существует много способов решения дилеммы качества и разнообразия. доп инфо

Учебник по оптимизации вывода большой языковой модели (LLM): 1. Предыстория и формулировка проблемы

Искусство промптинга заключается в умении составлять четкие, структурированные и информативные запросы, которые направляют модель к нужному результату. В этой статье мы рассмотрим основные элементы промпта, а также приведем примеры промптов для решения конкретных задач. Определить большие языковые данные (далее – LLM) можно как тип искусственного интеллекта, который имитирует работу интеллекта человека. В основе процесса их работы лежит использование передовых статистических моделей и методов глубокого обучения с целью обработки и понимания огромных объемов текстовых данных [1]. Благодаря этому мы получили такую форму искусственного интеллекта, которая способна улавливать статистические закономерности и лингвистические нюансы, присутствующие в обучающих данных.

• Это когда нейросеть уверенно отвечает на заданный вопрос, но ее суждение не имеет отношения к реальности.
• При выборе более высоких значений температуры модель демонстрирует большую креативность и разнообразие ответов.
• При этом использует информацию, полученную на этапе обучения.
• Пока это основные нейросети LLM с которыми вы скорее всего столкнетесь в доступе в России.
• Мощный фреймворк с открытым исходным кодом предназначен для создания приложений на основе больших языковых моделей и генеративных конвейеров, дополненных поиском (RAG).

Но для промптов, подразумевающих только один верный ответ, который вы хотите получить с первой попытки, наивысшая вероятность успеха достигается тогда, когда все эти параметры установлены на ноль. Эффективное взаимодействие с нейросетями зависит от многих факторов, включая правильную формулировку запросов, учёт специфики работы модели и оптимизацию использования параметров. Следуя предложенным рекомендациям, вы сможете получить более точные, релевантные и качественные ответы, что особенно важно при использовании нейросетей для рабочих задач. Попробуйте использовать эти стратегии в своей работе с нейросетями и протестируйте, как меняется результат. Но с LLM можно вести осмысленный диалог (до определенной степени). Технически реализация диалога заключается в передаче всей предыдущей цепочки обсуждения вместе с новым сообщением. Шаблон в котором лучше всего подавать такую цепочку может отличатся для разных LLM.

Семплирование с помощью параметров top-k и top-p

Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. «Золотой запрос» — это идеальный запрос, который последовательно дает высококачественные, релевантные и точные ответы от LLM. Он характеризуется хорошей структурированностью, ясностью и конкретностью. Это поможет модели понять объем ответа, который вам нужен. 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, https://lesswrong.com/tag/artificial-intelligence   они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей. 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. 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. На самом деле большие языковые модели это не толко наш компаньон для чата, написания текстов и генерации идей. Это может быть конкретная задача, которую необходимо выполнить, или формат ответа. Например, "Напиши короткое эссе о климатических изменениях" или "Переведи следующий текст на испанский язык". Вы также можете создавать профили для разных аудиторий, учитывая особенности обучения модели для каждого случая. Например, технический специалист потребует других параметров генерации, чем неподготовленный пользователь. Чем больше контекста предоставите, тем точнее будет подобран уровень детализации ответа.