ᐈ Примеры дообучение большой языковой модели LLM

Авторами показано, что для повышения качества интеллектуального реферирования необходимо осуществлять итерационное использование разных методов обучения (настройки) LLM. При этом важное значение имеет первоначальный отбор текстов для обучения, который производится пользователем с опорой на собственные знания предметной области. Промпт-инжиниринг представляет собой ключевой аспект взаимодействия человека с языковыми моделями, такими как ChatGPT. Он включает в себя процесс создания, настройки и оптимизации текстовых запросов, которые направляются в модель для генерации ответов. Важность этой профессии обусловлена тем, что качество получаемого ответа напрямую зависит от того, насколько точно и ясно сформулирован промпт.

Анализ задачи

• Оптимизация RAG критически важна для улучшения производительности LLM и обеспечения реального времени в специализированных областях, таких как медицинская диагностика, где точность и своевременность необходимы.
• Техники Retrieval-Augmented Generation (RAG) сталкиваются с существенными вызовами в интеграции актуальной информации, уменьшении галлюцинаций и улучшении качества ответов в больших языковых моделях (LLM).
• Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода.
• Кроме того, было изучено влияние донастройки генератора с учетом соответствующих и несоответствующих контекстов для улучшения производительности.
• Можно ли повысить качество ответов языковых моделей с помощью более продуманных промтов?

Эти и другие негативные обстоятельства также заметно усиливаются вследствие общедоступности большинства LLM и недостаточной пока квалификации большинства категорий пользователей, включая государственных служащих. Одной из самых распространенных ошибок при создании промптов является неопределенность запроса, которая может привести к неясным или недостаточно информативным ответам.  официальный сайт Когда запрос формулируется слишком расплывчато, модель не может сосредоточиться на конкретных аспектах, что часто приводит к размытым и в общем-то бесполезным ответам. Например, запрос «Расскажи о климатических изменениях» не дает модели четкого направления для анализа и не уточняет, какова именно тема обсуждения. В этом случае лучше использовать более конкретные формулировки, такие как «Объясни влияние человеческой деятельности на глобальное потепление за последние 50 лет».

Задавайте прямые вопросы

От того, как вы выстраиваете диалог с ИИ и насколько подробно описываете контекст, зависит качество результата. Генеративный искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в мире технологий. Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. Отвечаем на все эти вопросы в нашем туториале по файн-тюнингу ruGPT3 на текстах Достоевского. 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. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода. MySQL - это система управления реляционными базами данных (СУБД), которая предоставляет мощные инструменты для хранения, организации и манипулирования данными. Она позволяет пользователям создавать и управлять базами данных, таблицами, индексами и запросами, обеспечивая эффективное хранение и извлечение информации. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода. С помощью внимательно разработанных подсказок можно успешно выполнить множество задач по написанию кода. На этот раз модель ответила "нейтральный", что является точной формулировкой, которую мы задали. Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть более конкретной в ответе. По мнению авторов, широкое распространение LLM неизбежно и дальнейшие работы по совершенствованию методик формирования промптов для сферы государственного и муниципального управления представляются весьма перспективными. Выявление новых ассоциаций является сложным процессом проявления не усматриваемых ранее пользователем связей между различными смыслами, образами или понятиями, содержавшимися в анализируемом текстовом или ином контенте. Важную роль тут играет неформализованный практический опыт пользователя, который помогает выявлять ассоциативные связи между анализируемыми объектами без явного осознания этого процесса. Весь процесс создания  итогового документа схематично представлен на Рисунке 4. И последующее использование полученного материала для формирования промпта, необходимого для создания текста. Prompt – это текстовый запрос, который пользователь вводит для взаимодействия с LLM. Правильная формулировка промта играет критически важную роль в получении точных и полезных результатов от модели. Улучшение промта позволяет достичь наилучших возможных ответов и решений от LLM. Chain-of-thought prompting включает руководство ИИ через серию последовательных шагов для достижения окончательного ответа. Эта техника полезна для сложных задач, требующих логического мышления или многократных шагов. В предлагаемом авторами подходе для повышения качества интеллектуального реферирования в сфере государственного и муниципального управления производится итерационное использование разных методов. Первоначальный отбор текстов производится https://paperswithcode.com   пользователем с опорой на свои знания предметной области. Затем проводится экстрактивное реферирование (сжатие) определенного количества предварительно отобранных текстов по выбранной тематике. Кроме того, ясность запроса позволяет модели лучше понять контекст и сосредоточиться на нужных аспектах, что значительно повышает качество генерации текста. Учитывая это, помимо актуальности вопроса, важно задавать его так, чтобы избежать двусмысленности и обеспечить необходимую структуру, что напрямую влияет на эффективность и результативность взаимодействия с языковыми моделями. Каждый год на международной конференции по переводу WMT в рамках трека-соревнования по базовому качеству перевода (WMT general translation task) сравниваются лучшие продакшен-системы, LLM и посылки участников трека. Среди сравниваемых систем также есть и «референсы» — переводы, сделанные профессиональными специалистами. Такой перевод, строго говоря, содержит некоторое количество ошибок и неточностей (в том числе смысловых), и полноценным идеалом его считать нельзя. Хотя существует ли идеальный во всех компонентах перевод — вопрос открытый, ведь часть текстов очень тесно переплетены с культурными особенностями и не имеют иноязычных аналогов. Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в Яндексе. Недавно мы впервые разработали модель документного перевода на основе YandexGPT и, используя различные оптимизации, уже применяем её в Поиске, Умной камере, а также в нейропереводчике Яндекс Браузера. Первичные гипотезы, которые с помощью больших языковых моделей верифицируются. При этом возможно возникновение правильных частичных решений, которые проверяются за нескольких пробных попыток. На практике чаще всего вы не можете предсказать, как будет выглядеть наиболее эффективное решение задачи. Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Приложение использует нейросеть для оптимизации текстовых инструкций к ChatGPT, Stable Diffusion, DALLE и Midjourney. Полученные промпты увеличивают вероятность получения релевантного результата от модели. Предоставьте простые инструкции по формату и содержанию, которое вы хотите получить. Это может включать в себя указания на то, нужен ли вам список, резюме или краткое объяснение.