Как большие языковые модели планируют свои ответы еще до их генерации Хабр

Модели также учатся определять отношения между разными сущностями в тексте, такими как люди, места, объекты и события. Например, в предложении «Пётр поехал в Москву» модель распознает Петра как человека, а Москву — как место назначения.● Прагматика и подтекст. Хотя языковые модели не всегда могут точно уловить и воспроизвести сложный подтекст, они обучаются базовым аспектам прагматики, таким как сарказм, юмор или тон речи.

Простой пример использования RAG с LangChain, FAISS и встраиваниями (embeddings) в AI

В обработке документов Self-Attention позволяет анализировать связи внутри текста, а Cross-Attention — сопоставлять текстовые описания с визуальными данными, такими как графики или изображения. Этот подход позволяет модели глубже анализировать структуру документа и обеспечивает более точное понимание контекста. В этом примере мы рассмотрим, как объединить векторную базу данных с моделью встраиваний (embeddings) и YandexGPT, чтобы создать систему с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот подход позволяет модели находить и использовать конкретные фрагменты текста из векторной базы данных. Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства.

Роль архитектуры Transformer в мультимодальной обработке документов

Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, включающая системы, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач, требующих логики и понимания. Например, если на вход дано предложение «сегодня хорошая погода», от хорошо обученной модели ожидается продолжение фразы вида «на улице тепло и солнечно». Если ваша компания работает с документами сложной структуры, переход на мультимодальные RAG и VLM — это важный шаг. Протестируйте решение на пилотных проектах, чтобы убедиться в его эффективности.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Изучая и обрабатывая эти данные, языковые модели учатся предвосхищать следующее слово во фразе, создавать хорошо организованные абзацы и даже вести интеллектуальные разговоры. Далее я использую инструментарий для обработки естественного языка, чтобы разбить текст на предложения. В нашем примере с обновлённой продуктовой линейкой RAG может обратиться к актуальной документации или базе данных прямо в процессе ответа. Если в 2024 году появились новые характеристики, RAG сразу сообщит о них, не дожидаясь повторного обучения модели. Каждый столбец соответствует определённому типу данных (например, числа, строки, даты), а строки представляют отдельные записи. Вместо того чтобы создавать сложные модели NLU с нуля, можно интегрировать готовые решения для извлечения информации, что значительно ускоряет процесс разработки. Кроме того, возможность адаптации к новым типам запросов без необходимости полного переобучения системы позволяет экономить время и ресурсы. Архитектура Transformer была адаптирована и для обработки изображений (например, Vision Transformer, ViT). Запишитесь к нам на демонстрацию, и мы расскажем, как быстро внедрить MM-RAG и VLM для интеллектуальной обработки документов и отчётов в вашем подразделении. Мультимодальные модели часто нуждаются в адаптации к вашим специализированным задачам. Например, если вы работаете с медицинскими или юридическими документами, потребуется точная настройка модели под ваши данные. Начните с облачных платформ, которые предлагают готовые решения для работы с мультимодальными моделями. Это поможет протестировать возможности системы и избежать больших затрат на первых этапах. И модель генерирует то, что будет дальше, прокладывая путь от этого места, руководствуясь тонким взаимодействием всех указателей, которые были до https://arxiv.org/list/cs.AI/recent этого. Гораздо более сложная версия вышеописанного — это, вероятно, слово, которое существует где-то в GPT-4, и на основе этого слова модель может составить список вероятных вещей, которые будут следующими. Языковые модели обращают внимание на любое слово в подсказке, которое может иметь отношение к последнему слову, и затем используют его для обновления своего понимания того, что это за последнее слово. Это задачи по распознаванию намерений, извлечению сущностей и анализу тональности текста. Использование локальных развертываний RAG может помочь обеспечить безопасность конфиденциальной информации. Это важно для компаний, которые должны соблюдать правила защиты данных и хотят сохранять контроль над своими данными. NLU помогает чат-боту понять, что спрашивает или выражает пользователь. Он разбивает текст на отдельные слова или фразы, помечая их грамматическими ролями, такими как существительные, глаголы и прилагательные. Затем эта информация используется для определения общей цели сообщения, например, для задачи вопроса, поиска информации или запроса услуги. Большие языковые модели (LLM) стали важным инструментом в обработке естественного языка, генерируя тексты так, что кажется, будто их пишет человек. https://pinshape.com/users/7178633-serp-science LLM, такие как ChatGPT, используют эмбеддинги для генерации текста и выполнения сложных задач, где требуется гибкость в понимании и создании контента. Из-за вероятностного характера LLM могут генерировать нестабильные результаты, но они незаменимы для задач, требующих понимания контекста и адаптации. Эти модели различаются по своим архитектурам, методам обучения и применению. Каждый раз, когда-нибудь обращается к Алисе, у неё запускаются сложные языковые модели (ЯМ). https://www2.hamajima.co.jp:443/~mathenet/wiki/index.php?bankestephenson175457 Их математический и лингвистический базис — то, что позволяет Алисе давать подходящий ответ. Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на предыдущие. Это требует от модели способности анализировать контекст и структурировать ответ. Сегодня технологии ИИ стремительно развиваются, и большие языковые модели (LLM) занимают центральное место в этом прогрессе.