Що відбувається з великою мовною моделлю (LLM) після навчання
Перегляньте всі сеанси Smart Security Summit за запитом тут.
Великі мовні моделі (LLM) або системи, які розуміють і генерують текст, нещодавно стали гарячою темою в галузі ШІ. Випуск LLM такими технологічними гігантами, як OpenAI, Google, Amazon, Microsoft і Nvidia, а також спільнотами з відкритим кодом демонструє потужний потенціал галузі LLM і є серйозним кроком вперед у її розвитку. Однак не всі мовні моделі однакові.
У цій статті ми розглянемо основні відмінності між підходами до використання LLM після їх створення, включаючи продукти з відкритим кодом, продукти для внутрішнього використання, платформи продуктів і продукти над платформами. Ми також заглибимося в складність кожного підходу та обговоримо, як кожен з них, імовірно, буде прогресувати в наступні роки. Але спочатку загальна картина.
Що взагалі таке чудові мовні моделі?Поширені програми LLM-моделей варіюються від простих завдань, таких як відповіді на запитання, розпізнавання тексту та класифікація тексту, до більш творчих завдань, таких як генерація тексту чи коду, дослідження можливостей ШІ та людиноподібних чат-ботів. Творче покоління, безперечно, вражає, але найдосконаліші продукти на основі цих моделей ще попереду.
Використання LLM різко зросло за останні роки, коли розробляються нові та більші системи. Однією з причин є те, що одну модель можна використовувати для різних завдань, таких як створення тексту, завершення речення, класифікація та переклад. Більше того, вони, здається, здатні робити обґрунтовані прогнози, якщо навести лише кілька позначених прикладів, що називається «навчання за кілька штрихів».
ПодіяСаміт Smart Security за запитом
Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та практичні приклади для окремих галузей. Дивіться сеанси за запитом сьогодні.
ПослухайтеДавайте детальніше розглянемо три різні шляхи розробки, доступні для моделей LLM. Ми оцінимо можливі недоліки, з якими вони можуть зіткнутися в майбутньому, і подумаємо про можливі рішення.
відкрите джерелоПрограми магістратури з відкритим кодом створюються як відкрите програмне забезпечення для співпраці з вихідним вихідним кодом і шаблонами, доступними для розповсюдження та модифікації. Це дозволяє науковцям ШІ працювати та використовувати високоякісні можливості моделей (безкоштовно) у власних проектах, а не обмежувати розробку моделі вибраною групою технологічних компаній.
Кілька прикладів: Bloom, Yalm і навіть Salesforce, які надають середовища, які сприяють швидкій і масштабованій розробці AI/ML. Незважаючи на те, що розробка з відкритим кодом за визначенням відкрита для учасників, вона спричинить високі витрати на розробку. Хостинг, навчання та навіть налаштування цих моделей...
Перегляньте всі сеанси Smart Security Summit за запитом тут.
Великі мовні моделі (LLM) або системи, які розуміють і генерують текст, нещодавно стали гарячою темою в галузі ШІ. Випуск LLM такими технологічними гігантами, як OpenAI, Google, Amazon, Microsoft і Nvidia, а також спільнотами з відкритим кодом демонструє потужний потенціал галузі LLM і є серйозним кроком вперед у її розвитку. Однак не всі мовні моделі однакові.
У цій статті ми розглянемо основні відмінності між підходами до використання LLM після їх створення, включаючи продукти з відкритим кодом, продукти для внутрішнього використання, платформи продуктів і продукти над платформами. Ми також заглибимося в складність кожного підходу та обговоримо, як кожен з них, імовірно, буде прогресувати в наступні роки. Але спочатку загальна картина.
Що взагалі таке чудові мовні моделі?Поширені програми LLM-моделей варіюються від простих завдань, таких як відповіді на запитання, розпізнавання тексту та класифікація тексту, до більш творчих завдань, таких як генерація тексту чи коду, дослідження можливостей ШІ та людиноподібних чат-ботів. Творче покоління, безперечно, вражає, але найдосконаліші продукти на основі цих моделей ще попереду.
Використання LLM різко зросло за останні роки, коли розробляються нові та більші системи. Однією з причин є те, що одну модель можна використовувати для різних завдань, таких як створення тексту, завершення речення, класифікація та переклад. Більше того, вони, здається, здатні робити обґрунтовані прогнози, якщо навести лише кілька позначених прикладів, що називається «навчання за кілька штрихів».
ПодіяСаміт Smart Security за запитом
Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та практичні приклади для окремих галузей. Дивіться сеанси за запитом сьогодні.
ПослухайтеДавайте детальніше розглянемо три різні шляхи розробки, доступні для моделей LLM. Ми оцінимо можливі недоліки, з якими вони можуть зіткнутися в майбутньому, і подумаємо про можливі рішення.
відкрите джерелоПрограми магістратури з відкритим кодом створюються як відкрите програмне забезпечення для співпраці з вихідним вихідним кодом і шаблонами, доступними для розповсюдження та модифікації. Це дозволяє науковцям ШІ працювати та використовувати високоякісні можливості моделей (безкоштовно) у власних проектах, а не обмежувати розробку моделі вибраною групою технологічних компаній.
Кілька прикладів: Bloom, Yalm і навіть Salesforce, які надають середовища, які сприяють швидкій і масштабованій розробці AI/ML. Незважаючи на те, що розробка з відкритим кодом за визначенням відкрита для учасників, вона спричинить високі витрати на розробку. Хостинг, навчання та навіть налаштування цих моделей...
What's Your Reaction?
