Обзор Больших Языковых Моделей

Академический обзор, посвященный большим языковым моделям (LLM), который охватывает их ключевые аспекты и развитие. В тексте подробно рассматриваются вопросы предварительного обучения, включая сбор и обработку данных, а также архитектурные особенности и методы оптимизации. Значительное внимание уделяется стратегиям адаптации и настройки, таким как обучение с инструкциями (instruction tuning) и обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), которые используются для улучшения согласованности моделей с человеческими ценностями. Кроме того, обзор анализирует различные методы использования LLM, включая контекстное обучение и методы рассуждений (Chain-of-Thought), а также проблемы оценки и эффективности, такие как галлюцинации и оптимизация инференса. 00:00 - Введение в обзор больших языковых моделей (БЯМ) 00:49 - Эволюция языковых моделей: от предсказания к задачам 1:02 - Четыре поколения языковых моделей и ускорение прогресса 1:47 - Рецепт создания БЯМ: три ключевых компонента 2:58 - Настройка и адаптация модели под человека (оттачивая интеллект) 3:56 - Как работает RLHF: сбор отзывов, модель наград и RL-настройка 4:20 - Как использовать БЯМ: техники промптинга и рассуждений 5:36 - Вызовы и будущее БЯМ: открытые вопросы и ключевые проблемы 6:08 - Финальный вопрос: понимают ли БЯМ или просто имитируют? Сайт: https://systems-analysis.ru
Wiki: https://systems-analysis.ru/wiki
X (Twitter): https://x.com/system_ru
Telegram: https://t.me/systems_analysis_ru
A Survey of Large Language Models Wayne Xin Zhao, Kun Zhou, Junyi Li, Tianyi Tang, Xiaolei Wang, Yupeng Hou, Yingqian Min, Beichen Zhang, Junjie Zhang, Zican Dong, Yifan Du, Chen Yang, Yushuo Chen, Zhipeng Chen, Jinhao Jiang, Ruiyang Ren, Yifan Li, Xinyu Tang, Zikang Liu, Peiyu Liu, Jian-Yun Nie, Ji-Rong Wen https://arxiv.org/abs/2303.18223
#БольшиеЯзыковыеМодели #БЯМ #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #Нейросети #ОбзорТехнологий #ЭволюцияИИ #RLHF #ChainOfThought #Промптинг #НаучнаяРабота #GPT #Трансформеры #llm #ОбработкаЕстественногоЯзыка