Метрики оценки качества моделей и анализ ошибок в машинном обучении Подробное руководство Хабр
В отличие от упомянутых параметров, температура увеличивает разнообразие между ответами. Это значит, что если вы даёте модели один и тот же промпт несколько раз при более высокой температуре, вы получаете более широкий набор вариантов ответа. Одной из популярных вариаций top-k семплирования является top-p семплирование, также известное как ядерное семплирование. Top-p семплирование очень похоже на top-k, но для определения границы отсечения токенов в нем вместо отсечения по порядку в рейтинге правдоподобия используется отсечение по непосредственным значениям оценки правдоподобия.
Основы больших языковых моделей
- Top-k — выбор следующего токена из списка токенов с наибольшим k, которые отсортированы по их вероятности (рис. 7).
- Каждое число в таком наборе отвечает за определённую характеристику данных, а весь набор в целом описывает данные.
- С помощью таких методов разработчики и аналитики могут эффективно анализировать тексты и извлекать ценные знания из больших объемов информации.
Мое постоянное любопытство также привлекло меня к обработке естественного языка, области, которую я очень хочу исследовать дальше. Первые современные большие языковые модели с 2017 года строятся на архитектуре Transformer, которая остаётся актуальной и в наши дни. Трансформер (Transformer) — базовая архитектура для многих современных моделей обработки естественного языка. Таким образом, тематическое моделирование позволяет разложить тексты на "скрытые" темы и показать, какие слова наиболее характерны для каждой темы. Модель обучалась в течение трёх эпох, при этом значение функционала потерь на валидационной выборке перестало падать раньше, и чекпоинт для дальнейшего использования мы выбирали на основании этой метрики. Как можно https://artificial-intelligence.blog.gov.uk видеть по графику обучения, в целом модель достаточно быстро вышла на плато по качеству решения нашей задачи. Например, в 2014 году в статье Sequence to Sequence Learning with neural networks было описано, как обучить в режиме end-to-end модель генерации текстов на основе рекуррентной нейронной сети. Чуть позже для обработки длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). При независимом переводе блоков, в которых содержится лексическая когезия, перевод ключевых слов может получиться неконсистентным. В таком случае связность текста теряется, что также затрудняет восприятие смысла. Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. Кроме того, из одного и того же датасета документов можно получить значительно больше обучающих сэмплов предложений, чем сэмплов параграфов или бо́льших фрагментов. Если суммарно данных не так много, то обучение на предложениях — единственный вариант. Во-вторых, важно правильно настроить параметры модели, такие как размер окна свертки, количество фильтров и функция активации. Подбор этих параметров позволяет настроить модель для оптимальной генерации текста. Кроме того, стоит обратить внимание на использование ограничения длины предложений и введение механизмов сэмплирования, чтобы генерируемый текст не был слишком коротким или длинным. В целом, анализ текстовых данных с использованием тематического моделирования - это захватывающее исследование, которое открывает новые горизонты в понимании текстов и семантических связей между ними. Текстовые данные становятся все более значимыми и объемными, тематическое моделирование остается важным инструментом для извлечения смысла из этого океана информации.
Практические примеры применения
Недостатком отложенной валидационной выборки является то, что приходится обучать модель на подмножестве данных, а не на всех, поскольку часть данных резервируется на оценку качества (валидационную выборку). Валидационная выборка должна занимать существенную пропорцию от всех данных, чтобы репрезентативно представлять разнообразие новых наблюдений в будущем. AUSLANDER.EXPERT Из-за этого тестируемая модель будет в общем получаться хуже, чем итоговая модель, которая обучается на всех данных. После того, как мы оценили качество модели на валидационной выборке, итоговая модель обучается на всех размеченных данных (и на обучающей, и на валидационной выборке).
1 Основные понятия и параметры LLM
Каждое решение для бизнеса мы разрабатываем исходя из нашего понимания поставленной задачи и прогнозов по развитию продукта. Однако со временем потребности бизнеса меняются, появляются новые неожиданные вводные, требования и условия. Это приводит к необходимости адаптировать продукт к новым реалиям, чему могут препятствовать недостатки внедрённых ранее подходов. В 3D моделировании есть различные способы настройки освещения и теней, включая использование разных типов источников света, регулировку яркости и цвета света, а также настройку параметров теней.