Представьте, что вы читаете книгу и каждый раз, когда переворачиваете страницу, вы забываете, что произошло ранее. Было бы сложно понять историю, не так ли?
Но в реальной жизни, когда вы читаете книгу, вы помните события предыдущих страниц и используете эту информацию для понимания текущей страницы.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) работают аналогичным образом. Когда они обрабатывают слова в предложении или абзаце, они «помнят» предыдущие слова и используют эту информацию для понимания текущего слова.
Например, в предложении «Я люблю свою собаку, потому что она…» слово «она» относится к «собаке», и RNN это «помнит».
Вариации RNN, такие как LSTM и GRU, улучшены таким образом, чтобы «помнить» информацию даже лучше и на более длительные периоды времени.
Трансформеры: Это современная архитектура, которая использует механизмы внимания для обработки информации.
Модели на основе трансформеров, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer) и BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), показали выдающиеся результаты в задачах языкового моделирования.
Про эти две модели мы поговорим в следующих главах подробней, сравним их принцип действия и попробуем дать им свою оценку.
Выходной слой: Обычно это полносвязный слой, который преобразует скрытые состояния модели в вероятности следующего слова или токена в последовательности.
Представьте себе завод по производству конфет. На первых этапах производства ингредиенты смешиваются, обрабатываются и формируются в полуфабрикаты.
Но перед тем, как конфеты упаковываются и отправляются в магазины, они проходят через последний этап – контрольное устройство, которое проверяет каждую конфету и определяет, подходит ли она для продажи.
Выходной слой в нейронной сети работает аналогично этому контрольному устройству. После того как вся информация была обработана внутри модели, выходной слой преобразует её в конечный результат.
В случае языковой модели, он определяет вероятности того, какое слово или токен будет следующим в последовательности.
Так, если модель читает фразу «Я люблю есть…", выходной слой может определить, что слова «яблоки», «шоколад» и «мороженое» имеют высокую вероятность быть следующим словом в этой фразе.
Архитектура языковой модели определяет, как она будет обучаться и как будет генерировать текст. Выбор правильной архитектуры зависит от конкретной задачи, объема данных и требуемой производительности.
Кроме того, языковые модели не просто механически генерируют тексты. Они «понимают» контекст. Например, если вы зададите им вопрос о финансах, ответ будет соответствующим.
Они обучены на таком множестве данных, что могут учитывать нюансы, идиомы и специфику языка.
Языковые модели – это инструмент, который в скором времени может стать неотъемлемой частью вашего бизнес-процесса.
Они предлагают новые возможности, делая обработку и создание текста более эффективным, быстрым и инновационным.
Первые шаги в области языковых моделей были сделаны десятилетия назад. Если бы мы могли назад во времени, к началам компьютерной эры, мы бы увидели, что первоначальные языковые системы были примитивными и ограниченными.
Они основывались на простых правилах и шаблонах. Но, как и во многих сферах, прогресс не останавливался. В 1980-х годах были разработаны статистические языковые модели.
Они использовали вероятностные подходы для предсказания следующего слова в последовательности. Это был большой шаг вперед, но все же далек от совершенства.
