Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей LLM для начинающих Хабр

February 23, 2025

Данная метрика полезна в тех случаях, когда нужно сделать акцент на больших ошибках и выбрать модель, которая допускает их в среднем меньше всего. С другой стороны, из-за квадрата разности в формуле выше, MSE чувствительна к выбросам и более сложна для восприятия по сравнению с MAE. Первое, что можно заметить, что, в целом, классификатор справился не очень хорошо. Следующим интересным наблюдением является то, что из-за сильного дисбаланса классов не все классы были спрогнозированы, поэтому метрики для некоторых классов помечены нулями. Для лучшего понимания рассмотрим пример с подсчётом наиболее популярных метрик на данных Red Wine Quality. Однако, перед этим стоит тщательно ознакомиться с матрицей ошибок (confusion matrix) и её компонентами, представленными на изображении ниже. Отметим, что несмотря на то, что и температура, и штрафы за частоту/присутствие добавляют разнообразие в ответы модели, это разнообразие отличается по типу. Штрафы за частоту/присутствие увеличивают разнообразие в пределах одного ответа, т.е. Но если вы подаете один и тот же промпт дважды, то вы вряд ли получите два разных ответа.

Оценка качества прогнозов для временных рядов

Недостатком отложенной валидационной выборки является то, что приходится обучать модель на подмножестве данных, а не на всех, поскольку часть данных резервируется на оценку качества (валидационную выборку). Валидационная выборка должна занимать существенную пропорцию от всех данных, чтобы репрезентативно представлять разнообразие новых наблюдений в будущем. Из-за этого тестируемая модель будет в общем получаться хуже, чем итоговая модель, которая обучается на всех данных. После того, как мы оценили качество модели на валидационной выборке, итоговая модель обучается на всех размеченных данных (и на обучающей, и на валидационной выборке).

Быстрое введение в мир существующих больших языковых моделей (LLM) для начинающих

Если говорить конкретнее, в top-p семплировании учитываются только те токены с самыми высокими оценками, суммарная вероятность которых превышает заданный порог p, в то время как остальные токены отбрасываются. Для Confidence простая ML-модель классификации (по лингвистическим признакам) даёт быстрые числовые оценки, а LLM может расплывчато «оценивать» уверенность. Однако чрезмерная самоуверенность LLM без фактов может ввести в заблуждение, поэтому лучший вариант — комбинировать оба подхода.

Техники оптимизации 3D моделей

Хотя совпадения слов упрощают задачу, они могут снизить производительность, если отвлекают в нерелевантных контекстах.
Для решения этой задачи мы решили использовать синтетические данные исправлений гладкости.
Основные параметры в 3D моделировании определяют внешний вид и поведение моделей.
Вот где анализ текстовых данных и тематическое моделирование приходят на помощь.
Это одна из причин почему Rand Index зачастую даёт слишком оптимистичную оценку.

В настоящей статье, являющейся второй в серии из трех статей, исследуются принципы обучения нейронных сетей разными моделями обучения (второго составного модуля моделей генерации текста). Методологиями исследования стали сравнительный анализ двух моделей обучения, лежащих в основе двух крупнейших нейросетей в мире, а также подробный разбор принципов работы каждой из моделей. Итогом проведенных исследований стало научное сравнение двух основных моделей обучения. В процессе исследования были собраны данные, на основании которых была сформирована таблица сравнительного анализа с присвоением числовых значений для описания параметров каждой из моделей. Так как сам пакет llama.cpp написан на C++, мы использовали его питоновскую обёртку llama‑cpp‑python. Несмотря на «LLaMa» в названии пакета, он поддерживает не только модели из этого семейства от Meta AI, но и другие LLM. Улучшение алгоритма отбора дало свои плоды, и мы смогли получить значения F‑меры 0,87 и 0,88 с микро‑ и макроусреднением соответственно. Здесь приведены рекомендации, которые помогут вам достичь оптимальных результатов. Освещение может быть естественным (например, солнечным светом) или искусственным (например, источником света). Или, например, запросить модель сгенерировать количество вещей у персонажа как число с помощью регулярного выражения, а затем, получив это число, использовать его в цикле для генерации динамического количества предметов. И это далеко не все возможности по управлению генерацией, поэтому использование этой библиотеки может решить многие проблемы в задачах обработки текста. Стоит отметить, что каждая модель в соответствии со своими сильными сторонами должна применяться в зависимости от количества данных для обучения https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/ и целей, требуемых от нейронной сети. К сожалению в работе с моделями, этот момент часто не учитывается, что приводит к получению неоптимальных результатов. В следующей статьях будет разобран оставшийся модуль модели генерации текста, а также взаимодействия между ними. https://medknigkiii-v-kemerovoo.ru/user/Rank-Easy/ BERT имеет куда более высокую точность(93% против 60%), в связи с построенной моделью обучения с пропуском слов. Кроме того, важно следить за развитием технологий и обновлять оборудование вовремя. Новые процессоры, оперативная память и другие компоненты могут значительно увеличить производительность системы и сократить время обработки данных. Для начала необходимо провести анализ текущей вычислительной мощности компании. Это позволит определить, насколько загружены сервера, рабочие станции и другие устройства. Также следует оценить эффективность использования ресурсов и выявить возможные узкие места. Если вы сейчас думаете, что здесь бы был очень полезен Harness или HELM, то вы и правы, и неправы одновременно. И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике. http://hikvisiondb.webcam/index.php?title=storgaardbranch8185 Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. Если вам хочется попрактиковаться в создании фреймворка тестирования для LLM, то лучше всего попробовать реализовать всё с нуля. https://www.metooo.io/u/67baf9032ce0a84dc7a82d3c Помимо ускорения генерации, применение предобученных моделей также позволяет улучшить качество сгенерированного текста. Предобученные модели обладают большим опытом обработки языка и могут генерировать более связные и грамматически корректные предложения. В зависимости от объема доступных данных, сложности решаемой задачи, можно выбрать следующий подход – замораживание первых нескольких слоев и тренировку только последних нескольких слоев. Более глубокая часть сетей изучает конкретные формы и части объектов, которые обучаются в этом методе. Подобный метод заключается в использовании нулевой или очень малой скорости обучения в начальных слоях и использовании более высокой скорости обучения для более глубоких слоев. Его размер может варьироваться от десятков тысяч до миллионов – все в зависимости от необходимых задач – качества, точности предсказания и прочего, требуемых от нейросети. Эти числовые наборы легко хранить в памяти компьютера, и компьютер может оценивать степень их сходства. Благодаря этим свойствам эмбеддинги позволяют оперировать данными на уровне их смысла. Например, с помощью эмбеддингов можно создавать системы поиска текстов или изображений по запросу, учитывающему их смысловую близость. Другое полезное свойство нейросетей — возможность дообучать их на новых данных.