Лучшие практики проектирования запросов для ИИ-приложений Советы и техники

На этой схеме нас интересуют модели в закрашенных прямоугольниках. Это опенсорсные решения, о которых мы сегодня и будем говорить. Можно проследить их базовые модели и эволюцию до 2023 года. ИИ — это технология, позволяющая машинам имитировать человеческий интеллект, включая обучение и принятие решений. Есть и другие нишевые модели, но эти на конец 2024 года основные. Кроме того, при масштабировании до $m$ одновременных пользователей требования к ресурсам будут в $m$ раз выше. Таким образом, методы оптимизации имеют решающее значение для развертывания больших моделей в средах с ограниченными ресурсами. Интересно, что модели часто “срезают углы” — упрощают сложные темы или дают чересчур обобщённые ответы. Это похоже на разговор с человеком, который пытается объяснить квантовую физику, прочитав только википедию. Сумма подается функции активации (она, как правило, очень простая) f(X), и полученное значение передается в следующий слой нейронов. В современных нейросетях слоев нейронов много, иногда тысячи. LLM используются в разных сервисах, и многие пользователи активно их применяют, не особо вдаваясь в подробности, как эти генеративные модели работают, как обучаются, как отвечают на вопросы. Иногда пользователи смеются над нелепыми ошибками, которые допускают модели. Иногда негодуют, когда модели начинают придумывать несуществующие вещи или делают фактические ошибки. Многообразие ответов, но и количество несвязных, мусорных ответов и галлюцинаций. Одна из главных проблем LLM, определяющая их недостатки, — это особенности архитектуры трансформер. Решение ждут от стартапов, работающих с опенсорсными моделями, https://ai4all.org и экспериментирующими с их внутренним устройством. Кроме того, появление опенсорсных моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM. Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой. Без использования top-k семплирования модель будет рассматривать любой токен из своего словаря как потенциальное продолжение фразы. Значит, существует 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. Эта LLM имеет варианты на 7, 13 и 70 миллиардов параметров. Но в этом направлении работают не только конкретные компании. Отдельные open-source-сообщества пытаются создать единую систему оценки, способную объединить преимущества всех существующих лидербордов. Так был создан LLM-Leaderboard, проект Людвига Штумппа из Германии. Даже лучшие нейронки вроде GPT-4 охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. Улучшение существующих и создание новых архитектур нейросетей.

Оптимизация запросов к нейросетям: стратегии и советы

Основным критерием повышения эффективности от работы с большими языковыми моделями является корректная формулировка запроса – промта. ИИ — это область, направленная на создание систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как понимание языка и распознавание образов. ИИ (искусственный интеллект) https://eff.org/issues/ai - это технология, позволяющая компьютерам выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, обработка текста и принятие решений. http://lideritv.ge/index.php?subaction=userinfo&user=AEO-Authority ИИ, или искусственный интеллект, — это область компьютерных наук, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.

Искусственный интеллект в психотерапии

Мы также обрисуем ключевые формулировки проблем, которые будут направлять наше исследование методов оптимизации. Обзор вывода Большой языковой модели (LLM), ее значимость, проблемы и формулировки ключевых проблем. При длительных диалогах с языковой моделью периодически возвращайтесь к исходной задаче. Это естественная практика — даже в профессиональных дискуссиях о моделях участники могут увлечься интересной деталью и потерять основную цель обсуждения. Few-shot prompting подразумевает предоставление ИИ нескольких примеров того, что вы ищете. Для эффективной работы с самыми большими моделями ИИ подойдет NVIDIA H100 на 128 Гб. Промптинг (промптинг) — это процесс составления запросов (промптов), которые передаются модели для получения желаемого результата. https://setiathome.berkeley.edu/show_user.php?userid=11993807 Успех зависит от четкости, структуры и информативности запроса.