Revoliuciniu dirbtinio intelekto (DI) kalbos modelių paieškos pagrindžiami kalbos modeliai (angl. Retrieval-Augmented Language Models, toliau – REALM) keičia būdą, kaip atliekami užduočių pagrindžiami klausimai. REALM, taip pat žinomi kaip RALM, sujungia teksto paieškos ir kalbos apdorojimo galimybes, siekiant pagerinti DI modelių gebėjimus.
REALM esmė yra išankstinis mokymas, kai modeliui pradžioje mokoma viena užduotimi, o po to – kita susijusia užduotimi arba duomenų rinkiniu. Šis požiūris suteikia reikšmingą pranašumą palyginus su modelių mokymu iš naujo, nes leidžia modeliui remtis esamomis žiniomis ir perimti didžiulį kiekį pasaulinės žinios. Ši surenkamoji žinomoji žinios ištiesa yra nepakrauti vertinant natūralaus kalbos apdorojimo (NLP) užduotis, pvz., klausimo atsakymo.
Vienas svarbus REALM aspektas – tai jo architektūra, kuri apima semantinės paieškos mechanizmus. Pavyzdžiui, REALM naudoja žiniomis paremto paieškos mechanizmą ir žiniomis papildąkodį. Žinių suvedinimo priemonė padeda modeliui atpažinti reiklantį tekstinius fragmentus iš didelio žinių žiniyno, o žiniomis papildytas koduotuvas atrenka reikalingus duomenis iš teksto. Šis kombinuotas paieškos procesas leidžia modeliui teikti tikslius atsakymus naudotojo užklausoms.
Į REALM išankstinio mokymo programą įtraukiamų etapų sąrašas apima pradinį mokymą, modelio parametrų apibrėžimą ir mokymą nauju duomenų rinkiniu. Pradinio mokymo etape modelis susiduria su įvairiais duomenų rinkinio elementais ir šablonais. Kai modelis išmokomas, jį galima labiau sukonfigūruoti siekiant konkrečių užduočių. Išankstinis mokymas dažnai naudojamas perkeltinam mokymui, klasifikavimui ir elementų išgavimui.
REALM išankstinio mokymo pranašumai apima jo naudojimo paprastumą, veiklos optimizavimą ir sumažintą poreikį didžiuliam mokymo duomenų kiekiui. REALM ženkliai pagerina NLP užduočių efektyvumą, ypač atsakant į klausimus. Tačiau reikia atsižvelgti į potencialius trūkumus, tokius kaip resursų intensyvaus feintuningo proceso vykdymas ir pavojus naudoti išankstinęmokytą modelį užduočiai, kuri labai skiriasi nuo jo pradinio mokymo.
Nors REALM sutelkia dėmesį į teksto paiešką iš žinių rinkinio, kita susijusi vadinamoji paieškos pagrindžiama generacija (angl. Retrieval-Augmented Generation, toliau – RAG) leidžia modeliams pasiekti informaciją išoriniu būdu iš šaltinių, tokių kaip žinių bazės arba internetas. Tie pat RAG ir REALM veikia kartu su didelėmis kalbos modeliais (angl. large language models, toliau – LLM), kurie remiasi giluminio mokymosi technologijomis ir masiniais duomenų rinkiniais.
Išvaidose paieškos pagrindžiami kalbos modeliai išplečia kalbos modeliavimo ribas, pasitelkdami paieškos mechanizmus ir išankstinio mokymo technologijas. Šie modeliai atveria naujų galimybių DI taikymams, siūlydami patobulintus klausimo atsakymo gebėjimus ir pagerintą efektyvumą NLP užduotims. Nuolat tobulėjant šioje srityje, kalbos modelių ateitis atrodo pažadėti.
DUK skyrius, pagrįstas pagrindiniais straipsnyje pateiktais pagrindiniais klausimais ir informacija:
K: Kas yra paieškos pagrindžiami kalbos modeliai (REALM)?
A: REALM, taip pat žinomi kaip RALM, yra revoliucingas dirbtinio intelekto kalbos modelių plėtojimas. Jis siekia sujungti teksto paieškos ir kalbos apdorojimo technologijas, siekiant pagerinti DI modelių gebėjimus.
K: Kaip veikia REALM?
A: REALM apima išankstinio mokymo procesą, kai modelis pradžioje mokomas vienos užduoties, o po to kitos susijusios užduoties ar duomenų rinkinio. REALM architektūra apima semantines paieškos mechanizmus, tokias kaip žinių paieškos priemonė ir žinių papildąkodis, kurie padeda atpažinti reiklantį tekstą ir atrenka reikalingus duomenis tiksliems atsakymams.
K: Kokie yra išankstinio mokymo su REALM pranašumai?
A: Išankstinis mokymas su REALM suteikia naudojimo paprastumą, optimizuoja veiklos rezultatus ir mažina poreikį dideliam mokymo duomenų kiekiui. Jis ženkliai pagerina NLP užduočių efektyvumą, ypač atsakymams į klausimus.
K: Ar yra kažkokie trūkumai naudojant REALM?
A: Reikia atsižvelgti į trūkumus, tokius kaip resursų intensyvaus feintuningo proceso vykdymo sudėtingumas ir pavojus naudoti išankstinęmokytą modelį užduočiai, kuri labai skiriasi nuo jo pradinio mokymo.
K: Koks skirtumas tarp REALM ir paieškos pagrindžiamos generacijos (RAG)?
A: REALM sutelkia dėmesį į teksto paiešką iš žinių rinkinio, tuo tarpu RAG leidžia modeliams pasiekti išorinę informaciją iš šaltinių, tokio kaip žinių bazės ar interneto. Tie pat RAG ir REALM veikia kartu su didelėmis kalbos modeliais.
Terminų ar žargoninių išsireiškimų apibrėžimai, naudojami straipsnyje:
– Dirbtinis intelektas (DI): žmonių intelekto imitavimas mašinose, kurios yra programuotos mąstyti ir mokytis kaip žmonės.
– Kalbos modeliai: modeliai, kurie mokosi kalbos modelių ir struktūrų, generuodami teksto, panašų į žmogui, arba padedantys kalbos pagrindžiamose užduotyse.
– Paieškos pagrindžiami kalbos modeliai (REALM): dirbtinio intelekto kalbos modeliai, kurie derina teksto paieškos ir kalbos apdorojimo technologijas, siekiant pagerinti jų galimybes.
– Teksto paieška: procesas, kai iš didelio teksto žiniyno paieškoma reikšmingos informacijos ar teksto fragmentų.
– Kalbos apdorojimas: skaitmeninių kalbos apdorojimo metodų studijos, siekiant suprasti ir generuoti žmogaus kalbą.
– Natūralaus kalbos apdorojimas (NLP): dirbtinio intelekto poaibis, susijęs su kompiuterių ir žmogaus kalba sąveika, įskaitant tekstų supratimą, analizę ir generavimą.
– Išankstinis mokymas: modelio mokymo procesas dideliu duomenų rinkiniu, nedarančiu konkrečių užduočių, leidžiantis jam įgyti bendras kalbos struktūras ir žinias.
– Feintuningas: išankstinio mokymo modelio apmokymo specifinei užduočiai ar duomenų rinkiniui procesas, siekiant pagerinti jo veikimą šioje srityje.
– Žinių žiniynas: didelė teksto kolekcija, kuri tarnauja kaip žinių šaltinis kalbos modeliams.
– Perkeltas mokymasis: mokymosi technika, kuomet išspręsto vienos problemos išmoktos žinios taikomos kitai, tačiau susijusiai problemai.
Rekomenduojamos susijusios nuorodos:
– DeepMind tyrimai: DeepMind oficialioji svetainė su informacija apie jų dirbtinio intelekto tyrimus, įskaitant kalbos modelių tobulinimą.
– Google AI blogas: Google AI tinklaraštis, teikiantis žinias ir atnaujinimus apie įvairius dirbtinio intelekto projektus, įskaitant kalbos modelius ir natūralaus kalbos apdorojimą.
– Hugging Face: Platforma, kurioje talpinami išankstiniai mokymai kalbos modeliai ir teikiami įrankiai bei bibliotekos, skirtos dirbti su jais.
– TensorFlow: Atviro kodo pagrindas mašinose mokytis, įskaitant
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br