Uues keeleõppe (AI) keelemudelite arengus on taastusseotud keelemudelid (inglise keeles Retrieval-Augmented Language Models või REALM) revolutioniseerinud viisi, kuidas me teostame küsimustepõhiseid ülesandeid. REALM, mida tuntakse ka kui RALM, ühendab teksti taastamise ja keele töötlemise võimekus, et parandada keelemudelite võimekust.
REALMi tuum on eeltreeningu protsess, kus mudelit koolitatakse alguses ühe ülesande jaoks enne teise seotud ülesande või andmekogumi treenimist. See lähenemine annab märkimisväärse eelise nullist mudelite treenimise ees, sest see võimaldab mudelil ehitada olemasolevale teadmisele ja koguda laia maailma teadmisi. Kogutud teadmised osutuvad hindamatuks loomuliku keele töötlemise (NLP) ülesannete, nagu küsimustele vastamine, jaoks.
Üks oluline aspekt REALMi juures on selle arhitektuur, mis hõlmab semantilisi taasturi mehhanisme. Näiteks kasutab REALM teadmiste taastajat ja teadmistega täiendatud kodeerijat. Teadmiste taastaja aitab mudelil tuvastada asjakohaseid tekstisõite suurest teadmiskorpusest, samal ajal kui teadmistega täiendatud kodeerija taastab tekstist vajaliku teabe. See koosne taastamisprotsess võimaldab mudelil anda täpsed vastused kasutaja päringutele.
REALMi eelseadistamise programmidesse kuuluvad etapid hõlmavad algõppe, mudeli parameetrite määratlemist ja uue andmekogumi treenimist. Algõppe faas tutvustab mudelit erinevatele omadustele ja mustritele andmetes. Kui mudel on välja koolitatud, saab seda häälestada konkreetsete ülesannete jaoks. Eelseadistamise tavalised rakendused hõlmavad ülekandeteadmist, klassifikatsiooni ja tunnuste eraldamist.
REALMi eelnevalt koolitamise eelised hõlmavad selle kasutusmugavust, jõudluse optimeerimist ja põhjaliku koolitusandmete vajaduse vähendamist. REALM parandab märkimisväärselt NLP ülesannete, eriti küsimustele vastamise tõhusust. Siiski tuleks kaaluda potentsiaalseid puudusi, näiteks ressursinõudliku häälestusprotsessi ja eelkoolitatud mudeli riski kasutamine ülesande jaoks, mis kõrvalekaldeid liiga palju algsest koolitusest.
Kuigi REALM keskendub teksti taastamisele suurest korpusest, võimaldab teine sellega seotud lähenemine, mida nimetatakse taastamise suurendatud genereerimiseks (inglise keeles Retrieval-Augmented Generation või RAG), mudelitel pääseda juurde välistest teadmistest allikatena, nagu teadmistebaasid või internet. Mõlemad REALM ja RAG töötavad koos suurte keelemudelitega (LLM), mis tuginevad sügava õppe tehnikatele ja massiivsetele andmekogudele.
Kokkuvõttes lükatakse taastusseotud keelemudelite abil keelemodelleerimise piirid edasi, kasutades taastamismehhanisme ja eelõppe tehnikaid. Need mudelid avavad uusi võimalusi tehisintellekti rakenduste jaoks, pakkudes parendatud küsimustele vastamise võimekust ja suurenenud tõhusust NLP ülesannetes. Tänu selle valdkonna pidevatele edusammudele näib keelemudelite tulevik paljulubav.
KKK lõik põhineb põhilistel teemadel ja teabes, mis on esitatud artiklis:
K: Mis on taastusseotud keelemudelid (REALM)?
A: REALM ehk RALM on uuenduslik areng tehisintellekti keelemudelites. See ühendab teksti taastamise ja keele töötlemise võimekuse, et parendada keelemudelite võimekust.
K: Kuidas REALM töötab?
A: REALM hõlmab eeltreeningu protsessi, kus mudelit koolitatakse alguses ühe ülesande jaoks enne teise seotud ülesande või andmekogumi treenimist. REALMi arhitektuur hõlmab semantilisi taasturimehhanisme, nagu teadmiste taastaja ja teadmistega täiendatud kodeerija, mis aitavad tuvastada tekstisõite ja tagastada täpseid vastuseid.
K: Millised on REALMi eeltreeningu eelised?
A: REALMi eeltreeningu eelised hõlmavad kasutusmugavust, jõudluse optimeerimist ja vähendatud vajadust põhjaliku koolitusandmete järele. See parandab märkimisväärselt NLP ülesannete, eriti küsimustele vastamise tõhusust.
K: Kas REALMi kasutamisel on mingeid puudusi?
A: Mõned kaalutavad puudused hõlmavad ressursinõudlikku häälestusprotsessi ja eelkoolitatud mudeli riski kasutamist ülesande jaoks, mis kõrvalekaldeid liiga palju algsest koolitusest.
K: Milline on erinevus REALMi ja taastusseotud genereerimise (RAG) vahel?
A: REALM keskendub teksti taastamisele suurest korpusest, samal ajal kui RAG võimaldab mudelitel juurde pääseda välistele teadmistele, nagu teadmistebaasid või internet. Mõlemad REALM ja RAG töötavad koos suurte keelemudelitega.
Oluliste mõistete või slängi definitsioonid, mida artiklis kasutatakse:
– Tehisintellekt (AI): Inimese intelligentsuse simuleerimine masinates, mis on programmeeritud mõtlemiseks ja õppimiseks nagu inimesed.
– Keelemudelid: Mudelid, mis õpivad keele mustreid ja struktuure, et luua inimlaadset teksti või abistada keelepõhistes ülesannetes.
– Taastusseotud keelemudelid (REALM): AI keelemudelid, mis ühendavad teksti taastamise ja keele töötlemise tehnikat, et parandada nende võimekust.
– Teksti taastamine: Protsess, mis võimaldab saada olulist teavet või tekstisõite suurest tekstikorpusest.
– Keele töötlemine: Arvutuslike meetodite uurimine inimkeele mõistmiseks ja genereerimiseks.
– Loodusliku keele töötlemine (NLP): Tehisintellekti alamvaldkond, mis keskendub arvutite ja inimkeele vahelisele interaktsioonile, sealhulgas teksti mõistmisele, analüüsimisele ja genereerimisele.
– Eeltreenimine: Mudeli koolitamise protsess suurel andmekogumil, millel ei ole konkreetsed ülesanded, võimaldades tal õppida üldisi keele mustreid ja teadmisi.
– Häälestamine: Eelseadistatud mudeli treenimise protsess konkreetse ülesande või andmekogumi jaoks, et parandada selle jõudlust selles valdkonnas.
– Teadmistekorpus: Suur tekstikogum, mis toimib keelemudelite teadmiste allikana.
– Ülekandeteadmine: Õppimismeetod, kus ühe probleemi lahendamisest saadud teadmised rakendatakse teistsugusele, kuid sellega seotud probleemile.
Soovitatud seotud lingid:
– DeepMind Research: DeepMindi ametlik veebisait teabe saamiseks nende tehisintellekti uurimistöö kohta, sealhulgas keelemudelite edusammud.
– Google AI Blog: Google AI blogi, mis pakub teavet ja uuendusi erinevate AI projektide kohta, sealhulgas keelemudelid ja loomuliku keele töötlemine.
– Hugging Face: Platvorm, kus on hoiustatud eelnevalt koolitatud keelemudelid ja mis pakub tööriistu ja raamatukogusid nendega töötamiseks.
– TensorFlow: Avatud lähtekoodiga masinõppe raamistik, sealhulgas tööriistad keelemudelite loomiseks ja koolitamiseks.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es