Языковые модели и мир будущего, или Путеводитель по ChatGPT. Руслан Акст

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ есть…", выходной слой может определить, что слова «яблоки», «шоколад» и «мороженое» имеют высокую вероятность быть следующим словом в этой фразе.

      Архитектура языковой модели определяет, как она будет обучаться и как будет генерировать текст. Выбор правильной архитектуры зависит от конкретной задачи, объема данных и требуемой производительности.

      Кроме того, языковые модели не просто механически генерируют тексты. Они «понимают» контекст. Например, если вы зададите им вопрос о финансах, ответ будет соответствующим.

      Они обучены на таком множестве данных, что могут учитывать нюансы, идиомы и специфику языка.

      Языковые модели – это инструмент, который в скором времени может стать неотъемлемой частью вашего бизнес-процесса.

      Они предлагают новые возможности, делая обработку и создание текста более эффективным, быстрым и инновационным.

      Первые шаги в области языковых моделей были сделаны десятилетия назад. Если бы мы могли назад во времени, к началам компьютерной эры, мы бы увидели, что первоначальные языковые системы были примитивными и ограниченными.

      Они основывались на простых правилах и шаблонах. Но, как и во многих сферах, прогресс не останавливался. В 1980-х годах были разработаны статистические языковые модели.

      Они использовали вероятностные подходы для предсказания следующего слова в последовательности. Это был большой шаг вперед, но все же далек от совершенства.

      С приходом 2000-х, благодаря увеличению вычислительных мощностей и доступности больших объемов данных, началась эра глубокого обучения.

      Именно в этот период мы начали видеть реальные прорывы в области языковых моделей. Сети, такие как LSTM (долгосрочная память краткосрочного хранения) и трансформеры, реализовали новые подходы к обработке языка.

      Важным моментом стало создание модели BERT в 2018 году компанией Google. Эта модель была способна понимать контекст слова в предложении, что считалось революционным достижением.

      Но еще больший резонанс вызвало появление моделей GPT и особенно GPT-3 и GPT 4 от американского стартапа OpenAI.

      С ее способностью генерировать качественные тексты на основе заданного контекста, она представляла собой настоящую революцию в области языковых моделей.

      Каждый этап в истории языковых моделей нес в себе уроки и вызовы. Но общий тренд был ясен: от простых правил к сложным алгоритмам, от ограниченных моделей к системам, способным «мыслить» и «создавать».

      Вспоминая этот путь, мы можем лишь удивляться тому, как далеко мы зашли. Но, как и в любом деле, ключ к успеху лежит в понимании прошлого, чтобы лучше видеть будущее и разобраться как они работают.

      Когда мы, люди, учимся чему-либо новому, мы опираемся на наш опыт, знания и понимание мира. А что, если Языковые модели учатся похожим образом, но в гораздо более масштабном и ускоренном режиме?

      Давайте представим, что каждая книга, статья или блог, СКАЧАТЬ