Лучшие практики проектирования запросов для ИИ-приложений Советы и техники
Этот компромисс известен как дилемма качества и разнообразия. «В большинстве задач открытые модели незначительно уступают проприетарным по сухим метрикам. Так, например, в задаче ответов на вопросы или упрощения текстов пользователь далеко не сразу заметит разницу между LLaMA 2 70B и ChatGPT. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность. Используйте перепроверку через надёжные источники, запрашивайте у модели обоснования и не стесняйтесь уточнять детали.
Лидеры в области LLM
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.
- Но в этом направлении работают не только конкретные компании.
- На этапе Pretrain модель учится предсказывать следующее слово в предложении.
- ML-модели эффективны в вычислительном плане и легко масштабируются.
- Они спросили у чат-бота, как из товаров на полках хозяйственного магазина сделать взрывчатку.
- Различные техники дополнения и преобразования данных, а также измерения качества были тщательно изучены в статье [20].
Это помогает модели лучше понять ваши требования и дать более точные ответы. Эта техника особенно полезна https://humane-ai.eu для задач, требующих определённых шаблонов и стилей. 0-shot prompting предполагает предоставление LLM задачи или вопроса без каких-либо примеров. Модель использует свои существующие знания для формирования ответа. Эта техника эффективна для задач, где достаточно общего понимания модели. Пока это не так – она ошибается, пусть и достаточно редко. AUSLANDER EXPERT В определенном смысле сама нейросеть — это чистый лист, и все что она знает, она узнает в процессе обучения. Но вот что модель знает, чему она научилась, — мы знаем далеко не всегда. Нейросети помогают писать тексты и код, генерируют визуал, анализируют данные и делают переводы с любых языков. В результате её удаётся запустить даже на обычных домашних видеокартах типа GTX, RTX 3070–3090 от NVIDIA. Но при этом наблюдается падение качества её работы на 5–15% от исходного варианта (впрочем, в ряде случаев, это оказывается приемлемым)». Времена, когда считалось, что чем больше нейросеть — тем лучше, постепенно уходят в прошлое. Современные опенсорсные модели при очень скромных размерах работают не хуже гигантских проприетарных аналогов. Технический разбор данной архитектуры с картинками, схемами и программным кодом можно легко нагуглить и я в этой статье приводить его не буду. Если вы айтишник или около - то можете поставить себе LLM локально - прямо на компьютер или телефон. Есть веса моделей в свободном доступе в России, есть бесплатные приложения для запуска.Но это уже условно продвинутый уровень и оставим его для другой статьи.
Пошаговое объяснение задач и процессов
Поэтому мультиязычные модели не так удобны для русского языка, чем изначально русскоязычные. https://ai-global.org Так как у них токенизация хуже, и чтобы составить вам текст на 100 слов, они потратят не 130 токенов, а например, 300 токенов - что увеличивает стоимость и время вычислений. Кэширование K-V является важнейшим методом оптимизации для вывода LLM, особенно на этапе декодирования.
Метрики для оценки оптимизации вывода
Это может включать в себя указания на то, нужен ли вам список, резюме или краткое объяснение. Информацию можно не просто искать, но и сразу отображать в каком-то структурированном виде. Например, таким образом можно обработать объявления с Авито, чтобы вытащить полезную информацию. Будет больше пользы от поиска по какой-либо базе данных или какому-нибудь документу. И я думаю, что сейчас упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. Лучшие закрытые модели GPT-4 и Claude 100K могут воспринимать более 100 тысяч токенов за раз. Нейросети с открытым кодом пытаются догнать конкурентов по этому показателю. Поэтому именно с опенсорсными LLM часто работают стартапы. 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.