16 подписчиков
Небольшой ликбез и история развития языковых моделей 🙌
Мы много говорим про нейросети и ИИ, но, мне кажется, не всегда понимаем, что это вообще такое и как работает. Сегодня хочу вас немного погрузить в определения, связанные с языковыми моделями и когда они появлялись.
Что такое языковое моделирование и как оно развивалось?
Языковое моделирование — это процесс, который помогает компьютерам понимать и обрабатывать человеческий язык. Это включает в себя создание текстов и представление языка в такой форме, чтобы машина могла его прочитать и понять. Давайте рассмотрим основные этапы развития языковых моделей.
🙌N-граммные модели
В 1980-1990-х годах популярными были n-граммные модели. Они предсказывали следующее слово в тексте, основываясь на предыдущих словах. Например, биграммная модель (N=2) использует два предыдущих слова для предсказания следующего. Однако, такие модели не всегда точны и нуждаются в специальных методах коррекции, таких как сглаживание.
🙌Нейронные сети
В 2000 году Йошуа Бенжио предложил использовать нейронные сети для улучшения языковых моделей. Вместо простого подсчета слов, нейронные сети строят сложные зависимости между словами. Это позволило моделям лучше понимать контекст.
🙌 Рекуррентные нейронные сети (RNN)
RNN могут учитывать всю последовательность слов для предсказания следующего. Это делает их более точными, особенно когда важно учитывать дальние связи между словами. Улучшенные версии RNN, такие как LSTM, ещё больше повысили их эффективность.
🙌 Трансформеры
В 2017 году были представлены трансформеры. Они заменили RNN благодаря своей способности обрабатывать текст быстрее и эффективнее за счёт параллельной обработки. Трансформеры используют механизм самовнимания, что позволяет им лучше понимать контекст и предсказывать слова.
🙌 Оценка качества моделей
Для оценки качества языковых моделей используется метрика "перплексия". Чем ниже перплексия, тем лучше модель предсказывает текст. Также применяются специализированные тесты, такие как MMLU и HumanEval, для оценки моделей, настроенных на выполнение конкретных задач.
🙌 Итоги
За последние десятилетия языковые модели прошли долгий путь: от простых n-грамм до мощных трансформеров.
И сейчас мы вкушаем уже не просто распознаватели текста, а программы, которые могут решать задачи и одновременно работать с разными типами данных. Интересно, что будет завтра.
1 минута
15 июля 2024