Построение RAG c большой языковой моделью LLM Llama 2 и FAISS: подробное руководство

Такие языковые модели на основе FFNN могут обучаться на больших текстовых корпусах в режиме «без учителя» (т.е. не требуется явного размеченного набора данных). Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего, будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. А не связанные по смыслу слова вроде «солнце», «компьютер», «собака» будут находиться далеко друг от друга. Если ее обучали на текстах, где солнце, компьютер и собака упоминаются в одном контексте, она может распознать их как семантически близкие друг к другу слова. Веса или параметры меняются в зависимости от того, угадывает нейросеть нужный результат (при обучении он известен заранее) или ошибается. На вход подаются новые данные, и снова, https://aitrends.com   в зависимости от ошибки, корректируются веса. Например, модели могут объяснить физическую концепцию или предоставить справочную информацию по геологии. Современные языковые модели, такие как YandexGPT, GPT-4 от OpenAI, PaLM 2 от Google и другие, представляют собой сложные нейросетевые архитектуры, состоящие из десятков и даже сотен миллиардов параметров. Они обучаются на огромных объёмах текстовых данных, что позволяет им улавливать тонкие нюансы языка. Это делает их особенно эффективными в обработке длинных текстов и понимании сложных контекстов.Развитие больших языковых моделей (LLM) — совместная работа лингвистов и дата-сайентистов. FAISS создаёт индекс, который позволяет эффективно извлекать релевантные фрагменты на основе запросов пользователей. После предварительной обработки и разбивки на фрагменты наш следующий шаг заключается в векторизации и индексации, которые являются важными шагами при создании любой модели RAG. Для каждого фрагмента добавляем метаданные, такие как название или источник документа, что улучшит затем качество поиска и работы с несколькими файлами.

Как устроена нейросеть

Например, слова «дождь», «солнце», «ветер», скорее всего будут находиться рядом в векторном пространстве, потому что все они описывают погоду. Языковые модели, настроенные на выполнение инструкций, рассматриваются как универсальные решатели задач. Следовательно, Перплексия может не быть лучшей мерой качества, так как она оценивает качество таких моделей косвенно. Подходы к обобщению текста используют языковые модели для сжатия огромных объемов информации в краткие и полезные резюме.

Grok 3 от xAI в GPTunneL

Нейронные сети представляют собой слои взаимосвязанных элементов, обрабатывающих входные сигналы для предсказания результата. Глубокие нейросети состоят из множества уровней, что позволяет им выявлять высокоуровневые закономерности в данных. Наконец, обсудив, как готовить обучающие данные, перейдем к прародителю ChatGPT. Инструкционная модель — это та, которая обучена отвечать на пользовательские запросы в режиме zero-shot (а вообще, и few-shot, и любой человекочитаемый формат) с высоким качеством. Две картинки сверху демонстрируют FLAN- и T0- подходы по созданию датасета, а картинка снизу — рост усреднённого качества модели после обучения на смеси. В этом параграфе мы расскажем, что такое языковые модели, как они устроены, как развивались, а также как изменились за последнее время. Способность вести осмысленный диалог, отвечать на практически любые вопросы и быть применимыми без дообучения в большом спектре задач с высоким качеством — вот залог их популярности. В 2023 году ChatGPT стал самой узнаваемой языковой моделью машинного обучения во всём мире — причём как среди специалистов, так и среди обычных людей. Зависимость в математике выражается с помощью понятия функции — уравнения, в котором один показатель выражается через один или несколько других показателей. Для того, чтобы научить компьютер решать эту задачу, нужно понять, какие предсказания мы хотели бы получать от него. Необязательно заходить на сайт OpenAI, чтобы понять на практике, что такое языковая модель — на самом деле, мы сталкиваемся с ее работой каждый день. Каждый раз, когда мы вводим что-то с помощью клавиатуры смартфона, языковая модель предлагает нам следующее слово или, говоря научно, моделирует наш язык. Чем больше контекста предоставите, тем точнее будет подобран уровень детализации ответа.

• В процессе она «запоминает» синтаксические, грамматические и семантические структуры языка, а также получает общее понимание многих тем и понятий.
• Большие языковые модели (LLM) значительно повышают эффективность поиска и анализа документов благодаря технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Здесь она вбирает базовую эрудицию и знания о естественном языке, но пока еще умеет понимать запросы и не может на них отвечать.
• Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова.
• Для этого используются модели встраивания (embedding), которые обучены на больших наборах данных и выявляют сложные взаимосвязи между словами и их контекстом.

Также покажем, как именно LLM генерируют ответы и как они могут применяться в реальных задачах. При тестировании различных способов генерации текста был выбран ChatGPT 4o, который показал отличные результаты в процессе обучения модели. В этой статье мы расскажем про обучение языковых моделей для получения максимально качественных ответов. Библиотека совместима с API OpenAI и работает на различном оборудовании, например NVIDIA и AMD GPU, Intel CPU и GPU.  тут В https://futurism.com/artificial-intelligence   моих экспериментах LoRA дает лучшие результаты на моделях с как минимум 7B параметрами, в то время как мои попытки дообучить модель GPT-2 с 1.5B и 774M не дали достойных результатов. Самое свежее исследование применения LoRA решает проблему дообучения больших языковых моделей Mixture-of-Experts (MoE), дополняя отдельную подстройку маршрутизационной части архитектуры MoE [18]. В 2021 году был опубликован алгоритм LoRA для дообучения языковых моделей [14]. Он приносит возможность дообучения небольшой части параметров модели, с незначительным падение точности, по отношению к полному дообучению.