Подробный гайд по большим языковым моделям: ChatGPT vs Claude vs. Gemini vs. LLama
Модель особенно эффективно показывает себя в задачах, требующих глубокого понимания контекста и сложных рассуждений. При этом версия 8B демонстрирует впечатляющую производительность даже на относительно скромном оборудовании, что делает технологии ИИ доступнее для широкого круга разработчиков. В основе архитектуры Gemini лежит усовершенствованная технология Mixture of Experts (MoE). Например, если компания работает в медицинской сфере, знание биологии или медицины может оказаться важнее, чем глубокие знания в IT. Потому что настройка и обучение специализированных моделей требуют понимания данных, которые она анализирует. Внутренний вектор, с которым работает модель, описывает связи между исходными данными и позволяет модели обрабатывать и генерировать текст. Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре под названием «трансформер». Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Это стратегическое расширение подчеркивает стремление Google внедрить ИИ в свою экосистему, предвещая новые возможности взаимодействия и вовлечения пользователей. В ходе расширения Gemini будет интегрирована в ключевые сервисы Google, включая Chrome для улучшения качества работы в браузере и платформу Google Ads, предлагающую новые стратегии привлечения рекламодателей. Включение Sora в технологический стек OpenAI является свидетельством стремления организации к AGI путем расширения возможностей ИИ по обработке и генерированию мультимодальных данных. Поскольку возможности GPT-5 продолжают раскрываться, его разработка знаменует собой значительный скачок на пути к реализации AGI, обещая новую эру ИИ, превосходящего человеческий интеллект в различных областях. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Особое внимание в новой версии уделено снижению предвзятости и улучшению безопасности. Meta внедрила систему динамического обновления знаний, которая помогает модели поддерживать актуальность информации и минимизировать ошибки в фактических данных. Исследователи применили метод Logit lens для анализа скрытых состояний в слоях моделей семейства Llama-2, чтобы понять, как происходит обработка инференса на разных языках. В будущем ожидается, что языковые модели будут играть все большую роль в нашей повседневной жизни. Они смогут помогать нам с рутинными задачами, улучшать качество работы, создавать новые возможности для бизнеса.
Процесс обучения
Многие современные нейросети также проходят обучение с человеческой обратной связью (RLHF), что помогает им генерировать более полезные и безопасные https://arxiv.org/list/cs.AI/recent ответы. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое. Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали.
Gemini 2.0 Flash
- Амбициозный путь OpenAI к созданию универсального искусственного интеллекта (AGI) сделает еще один мощный рывок с разработкой GPT-5, последней итерации в революционной серии Generative Pre-trained Transformer.
- Нейросеть должна увидеть максимально разнообразный язык, потому что только так она сможет генерировать текст в разной стилистике.
- С этой точки зрения программы, конечно, стараются развивать, но ждать от тех же голосовых помощников правильной реакции на специфические вопросы не стоит.
- Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ.
- Для понимания текста LLM анализирует каждое слово и фразу в контексте всего предложения. https://auslander.expert/
- В отличие от моделей, обученных с помощью обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), Клод использует генерируемую моделью систему ранжирования в соответствии с “конституционным” подходом к ИИ.
На основе подготовленных датасетов разработчики составили 400 вопросов и адресовали их десяти самым продвинутым языковым моделям с поддержкой русского языка. Ученые не стали их обучать на разработанных базах данных или как-то дорабатывать, поскольку задачей было именно проверить текущую осведомленность нейросетей. В результате исследователи получили ответов, проанализировали их и смогли выяснить, какие из выбранных алгоритмов лучше других разбираются в различных культурных аспектах. Развитие семейства больших языковых моделей ChatGPT началось с GPT-3, представленной в июне 2020 года. Эта разработка произвела революцию в сфере искусственного интеллекта и создала основу для развития современных нейросетей. С тех пор компания OpenAI разработала существенное число передовых решений. В разработке также используют сложные методы регуляризации и нормализации для предотвращения переобучения и улучшения обобщающей способности. Это обусловлено также активным финансированием OpenAI, направленным на ускорение инноваций в области ИИ. GPT-5 от OpenAI станет центром технологического прогресса, обещая превзойти своих предшественников по интеллекту, универсальности и возможностям. Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Различать их крайне важно, поскольку оно влияет на доступность, адаптивность и инновационный потенциал. Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов.