Полный гайд по работе с языковыми моделями
DeepSeek-R1-Zero демонстрирует значительный прогресс в процессе обучения, достигая уровней производительности в бенчмарке AIME 2024, сопоставимых с моделью OpenAI o и превосходя o1-mini уже после 8000 шагов обучения. Применение стратегии голосования по большинству (например, на основе 64 сгенерированных ответов) существенно повышает качество итоговых результатов. Заключение и перспективы YaRN устанавливает новый стандарт в расширении контекстного окна LLM. Его способность сохранять производительность на коротких контекстах, минимизировать затраты на дообучение и поддерживать экстраполяцию делает его универсальным инструментом для NLP-сообщества. В будущем метод может быть адаптирован для других типов позиционных эмбеддингов, а также интегрирован в frameworks обучения, такие как Hugging Face Transformers, что ускорит его внедрение в промышленность. Однако оба метода требуют значительных вычислительных ресурсов для дообучения (fine-tuning) — например, PI нуждается в 10–100 миллионах токенов. Конкуренция на этом рынке огромная, и представить, что ты на одном месте работы продержишься пять лет, если это какое-то очень крутое место, которое делает действительно фундаментальные изменения, очень трудно, потому что это очень тяжелая работа. С точки зрения работы в профессии, в NLP ситуация лучше, чем во многих других областях, потому что к нам приходит много лингвистов, где традиционно девочек как раз больше. С точки зрения работодателя, в целом по рынку никаких гендерных предпочтений нет, поскольку в любом случае профессионалы в IT очень востребованы и всем совершенно всё равно, кто вы. Мне кажется, что «бутылочное горлышко» приходится на этап образования, потому что девочки до сих пор проигрывают на стадии поступления в вуз. Всё находятся под несколькими слоями договоров о неразглашении, поэтому о том, что происходит, можно судить только по косвенным признакам.
Этические соображения и проблемы языковых моделей
- Сложно представить open-source-модель, которая шагнёт вперёд, — хотя лично мне хочется это изменить.
- На рисунке ниже — высокоуровневое представление модели трансформера с «LM‑головой» на выходе.
- Эти модели можно использовать для создания вопросов и подсказок, которые побуждают учащихся критически осмысливать прочитанное и написанное, анализировать и интерпретировать представленную им информацию.
- Ожидаемый результат для модели зависит от того, на чем конкретно ее обучали.
Мне кажется, один из больших трендов сейчас — это коммодификация научных данных, результатов всех научных работ, которые выложены в открытый доступ или на сайтах издательств. Тысячи компаний с легальным доступом к этим базам аккуратно парсят тексты, таблички, абстракты, гипотезы и потом на этом строят какие-то поисковые системы или сервисы. Уже достаточно много ассистентов (например, Elicit, Consensus, Scite.ai), которые с неплохим качеством могут делать содержательную агрегацию по ряду научных статей. http://eurasiaaz.com/index.php?subaction=userinfo&user=harborcrow9
ChatGPT
Этот процесс позволяет модели усвоить общие языковые структуры и знания из различных источников. Он позволяет модели взвешивать вклад каждого слова во входной последовательности при обработке, учитывая https://aiinstitute.org контекст. Это значит, что модель может «обращать внимание» на релевантные части текста, игнорируя менее важные. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете). https://www.northwestu.edu/?URL=https://auslander.expert/sozdanie-sayta-na-wordpress/ В рамках развития семейства моделей DeepSeek была разработана модель рассуждений DeepSeek-R1, построенная на основе базовой модели DeepSeek-V3-Base. Архитектура DeepSeek-R1 включает в себя DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, а также ансамбль из шести дистиллированных моделей меньшего размера. В статье представлен интересный анализ дистилляции из модели рассуждений (R1). Это улучшает качество, но также увеличивает среднюю длину ответа, требуя тщательного баланса в настройках. Нет сомнений, что в 2025 году искусственный интеллект продолжит стремительно развиваться и останется одной из главных технологий. Инструменты и компетенции для этого есть, а значит, что скоро мы заговорим с ИИ на одном, понятном для всех языке. Кроме того, стало известно, что в 2025 году Сбер начнет собирать «народный датасет» для обучения своих нейросетевых моделей GigaChat и Kandinsky. Предполагается, что это позволит ИИ получить полную информацию о небольших регионах, малых народах России и городской специфике. Думаю, что в целом тренд идёт на планирование, агентность — всё то, чего нам не хватает до наступления AGI (универсального искусственного интеллекта). Переход от речевых разговоров к текстовым разговорам во многом зависит от технологии искусственного интеллекта. Цифровой рынок заставляет писателей и создателей заниматься множеством задач. Ошибки — естественная часть любого языка, хотя английский — их родной язык. Использование инструмента преобразования искусственного интеллекта в человеческий текст обеспечивает профессиональные навыки письма. Можно ожидать дальнейшего улучшения их характеристик по мере того, как сообщество будет совершенствовать эти модели с помощью RL и других методов тонкой настройки. В основе разработки DeepSeek-R1 лежит усовершенствованный процесс обучения, структурированный на четырех последовательных этапах, каждый из которых играет ключевую роль в достижении желаемых характеристик модели. Разработчики целенаправленно отказались от использования нейросетевых RM из-за их уязвимости к манипуляциям (adversarial attacks), высокой ресурсоемкости и дополнительной сложности, связанной с обучением таких моделей. В качестве основы для DeepSeek-R1-Zero была использована модель DeepSeek-V3-Base. При обучении применялся алгоритм Group Relative Policy Optimization (GRPO) [17], ранее использованный в DeepSeek-V3 и DeepSeekMath. Использование GRPO позволило избежать необходимости в отдельной модели критика, которая в традиционных подходах сопоставима по размеру с моделью политики. Другой важной разработкой является использование предварительного обучения, когда языковая модель сначала обучается на большом наборе данных, а затем дорабатывается для конкретной задачи. Это оказалось эффективной методикой для повышения производительности при решении широкого круга языковых задач (Min et al., 2021). BLOOM — последнее пополнение этого семейства, разработанное сообществом BigScience https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/ и выпущенное в качестве проекта с открытым исходным кодом. В сравнении с предыдущей версией DeepSeek-V2 [13], в DeepSeek-V3 была увеличена доля данных, относящихся к математике и программированию, а также расширен языковой охват. Однако основную часть датасета по-прежнему составляют англоязычные и китайские тексты. В окончательный корпус включено 14,8 трлн токенов (против 8,1 трлн в DeepSeek-V2). В качестве метода токенизации использован byte pair encoding (BPE) со словарем объемом 128 тысяч слов. Она создаёт этот словарь, читая весь интернет и создавая суперслова из понятий, с которыми сталкивается. Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, в машинном обучении используют специальные модели — языковые. Они умеют воспринимать содержание текста, продолжать предложения и вести осмысленный диалог. Известно, что сейчас для обучения российских языковых моделей, как правило, используют все доступные источники. В том числе международные, из-за чего возникает риск, что эти данные будут сильнее влиять на результаты. В итоге может получиться как в примере, когда на просьбу показать картинку с жуками программа выдает фотографию популярной британской рок-группы, а «малиновую шестерку» представляет как цифру, состоящую из ягод.