Управление знаниями организации и большие языковые модели Российский журнал менеджмента

February 23, 2025

Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи. LLM с открытым исходным кодом представляют собой “песочницу для исследований и обучения” для индивидуальных разработчиков и любителей, позволяя им возиться с передовыми технологиями без финансовых барьеров. Для компаний выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает учет баланса между стоимостью, контролем, поддержкой и стратегической ценностью ИИ-решения в процессе цифровой трансформации. Текущее семейство больших языковых моделей Gemini 1.5 представлено несколькими версиями, каждая из которых оптимизирована под определенные сценарии использования.

Задачи языковых моделей

На этом уровне модель оперирует абстрактными смысловыми конструкциями, которые затем проецируются в целевой языковой домен. Для понимания текста LLM анализирует каждое слово и фразу в контексте всего предложения. Это позволяет ей понять значение каждого элемента, а также общую идею текста. ИИ не забывает при этом учитывать общий контекст — например, если речь идет о конкретной области знаний (медицине), то алгоритмы будут использовать свои знания об этой области для лучшего понимания текста.

В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов.
Известно, что сейчас для обучения российских языковых моделей, как правило, используют все доступные источники.
В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов.
Токенизация является фундаментальной частью языковой модели, она напоминает мне генеративную грамматику Ноама Хомского.

Осенью 2024 года вышла обновленная версия Claude 3.5 Sonnet, которая внедрила новые функциональные возможности. Система обрела усовершенствованную способность к аналитическим выводам и обработке масштабных текстовых данных. Важной инновацией стала интегрированная система верификации, позволяющая системе тщательно проверять генерируемый контент. Почти как человек, только модель не понимает смысла слов, как его понимаем мы. Компании, которые работают с большим объемом текстовых данных, всегда ищут пути автоматизации процессов. К таким организациям относятся банки, страховые компании, IT-компании, PR-агентства. Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов в чатах. В этой статье мы поговорим об одной из технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Помимо создания текста, LLM могут выполнять различные задачи, такие как перевод, обобщение, анализ данных и ответы на вопросы. 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. https://slakat.com/user/profile 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.

Лидеры в области LLM

Эта система использует более тысячи специализированных экспертных подсетей с динамической маршрутизацией запросов, что позволяет https://nvidia.com/en-us/research/ значительно увеличить эффективную емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат. Такой подход обеспечивает не только более точную обработку сложных запросов, но и снижает энергопотребление при решении типовых задач. «Аналогичные тесты проводят, чтобы проверить уровень фактических знаний LLM по различным темам (такой метод называется MMLU), решением задач по математике (Math), а также по биологии, физики и химии (GPQA). В данном случае речь идет о бенчмарке на знание российского культурологического контекста», — говорит эксперт. Исследование EPFL опровергает распространенную гипотезу о последовательном переводе в LLM.

Гайд по работе языковых моделей

Флагманская модель Gemini 1.5 Pro произвела революцию благодаря беспрецедентному контекстному окну в 1 миллион токенов, что эквивалентно примерно 700,000 слов. Разработка Gemini стала важной вехой в развитии искусственного интеллекта от Google. Это первая по-настоящему мультимодальная модель компании, созданная с нуля для комплексной обработки различных типов информации. https://www.metooo.es/u/67bb381c30e6081560d00c8e В отличие от предыдущих разработок, Gemini изначально проектировалась для одновременной работы с текстом, кодом, аудио, видео и изображениями. На этом этапе используются специально подготовленные наборы данных, которые помогают модели лучше справляться с конкретными задачами и соответствовать заданным стандартам качества и этики. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых модель предсказывает, какое слово может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Модели могут подмечать закономерности, которые невооруженным взглядом не увидит даже опытный диагност. Помимо индивидуальной помощи пациентам, большие языковые модели используются в исследованиях болезней и разработке лекарств. Большая языковая модель (Large language model, LLM) — продвинутая вычислительная модель, способная анализировать и генерировать тексты на любую тематику. Она работает по принципу нейронных сетей и может образовывать сложные шаблоны и взаимосвязи между изученными языковыми данными. LLaMA 2, по-прежнему с открытым исходным кодом и бесплатная для исследований и коммерческого использования, развивает наследие LLaMA, предлагая модели с параметрами 7B, 13B и 70B, включая чат LLaMA 2 с поддержкой https://microsoft.com/en-us/ai диалогов.