Самые мощные языковые модели 7 (LLM) и Vision Language Models (VLM), преобразующие ИИ в 2023 году

В быстро развивающейся области искусственного интеллекта обработка естественного языка стала центром внимания как исследователей, так и разработчиков. Опираясь на фундамент Трансформаторная архитектура и Двунаправленное обновление BERT, в последние годы появилось несколько новаторских языковых моделей, расширяющих границы того, что машины могут понимать и генерировать.

В этой статье мы углубимся в последние достижения в мире крупномасштабных языковых моделей, изучая улучшения, представленные каждой моделью, их возможности и потенциальные приложения. Мы также рассмотрим модели визуального языка (VLM), которые обучены обрабатывать не только текстовые, но и визуальные данные.

Если вы хотите пропустить это, вот языковые модели, которые мы представили:

1. GPT-3 от OpenAI
2. ЛаМДА от Google
3. Палм от Google
4. Фламинго от DeepMind
5. BLIP-2 от Salesforce
6. LLaMA от Meta AI
7. GPT-4 от OpenAI

Если этот подробный образовательный контент будет вам полезен, вы можете подпишитесь на нашу рассылку исследований ИИ быть предупрежденным, когда мы выпустим новый материал. 

Самые важные модели больших языков (LLM) и модели визуального языка (VLM) в 2023 году

1. GPT-3 от OpenAI

Обзор 

Команда OpenAI представила GPT-3 в качестве альтернативы маркированному набору данных для каждой новой языковой задачи. Они предположили, что масштабирование языковых моделей может повысить производительность, не зависящую от задачи. Чтобы проверить это предположение, они обучили авторегрессионную языковую модель с параметрами 175B, которая называется GPT-3, и оценил его производительность на более чем двух дюжинах задач НЛП. Оценка при обучении с несколькими выстрелами, обучении с одним выстрелом и обучении с нулевым выстрелом показала, что GPT-3 достиг многообещающих результатов и даже иногда превосходил современные результаты, достигнутые с помощью точно настроенных моделей. 

Какая цель? 

• Предложить альтернативное решение существующей проблемы, когда для каждой новой языковой задачи нужен размеченный набор данных.

Как подойти к проблеме?

• Исследователи предложили масштабировать языковые модели, чтобы повысить производительность, не зависящую от задачи. 
• Ассоциация GPT-3 модель использует ту же модель и архитектуру, что и GPT-2, включая модифицированную инициализацию, предварительную нормализацию и обратимую токенизацию.
• Однако, в отличие от GPT-2, он использует чередующиеся плотные и локально полосатые узоры редкого внимания в слоях трансформатора, как в Редкий трансформатор.

Каковы результаты?

• Модель GPT-3 без точной настройки дает многообещающие результаты по ряду задач НЛП и даже иногда превосходит современные модели, которые были точно настроены для этой конкретной задачи:
  • На CoQA эталонный тест, 81.5 F1 в настройке нулевого кадра, 84.0 F1 в настройке одного кадра и 85.0 F1 в настройке нескольких кадров, по сравнению с результатом 90.7 F1, достигнутым с помощью точной настройки SOTA.
  • На ВикторинаQA эталонный тест, точность 64.3% в режиме нулевого выстрела, 68.0% в настройке одного выстрела и 71.2% в настройке нескольких выстрелов, что на 68% превосходит современные достижения (3.2%).
  • На ЛАМБАДА набор данных, точность 76.2% в настройке нулевого выстрела, 72.5% в настройке одиночного выстрела и 86.4% в настройке нескольких выстрелов, что на 68% превосходит современные достижения (18%).
• Новостные статьи, созданные с помощью модели GPT-175 с параметром 3B, трудно отличить от реальных, согласно человеческим оценкам (с точностью чуть выше вероятности ~ 52%). 
• Несмотря на замечательную производительность GPT-3, он получил смешанные отзывы от сообщества ИИ:
  • «Шумиха вокруг GPT-3 - это слишком много. Это впечатляет (спасибо за хорошие комплименты!), Но все же имеет серьезные недостатки и иногда допускает очень глупые ошибки. Искусственный интеллект изменит мир, но GPT-3 - это лишь очень ранний проблеск. Нам еще многое предстоит выяснить ». - Сэм Альтман, генеральный директор и соучредитель OpenAI.
  • «Я шокирован тем, насколько сложно создать текст о мусульманах из GPT-3, который не имеет ничего общего с насилием… или убийством…» - Абубакар Абид, генеральный директор и основатель Gradio.
  • «Нет. GPT-3 принципиально не понимает мира, о котором говорит. Дальнейшее увеличение корпуса позволит ему создать более достоверную стилизацию, но не исправит его фундаментальное непонимание мира. Демоверсии GPT-4 по-прежнему потребуют сбора человеческой вишни ». - Гэри Маркус, генеральный директор и основатель Robust.ai.
  • «Экстраполяция впечатляющих характеристик GPT3 в будущее показывает, что ответ на жизнь, вселенную и все остальное - всего лишь 4.398 триллиона параметров». - Джеффри Хинтон, лауреат премии Тьюринга.

Где узнать больше об этом исследовании?

Где вы можете получить код реализации?

• Сам код недоступен, но некоторая статистика набора данных вместе с безусловными, нефильтрованными образцами токенов 2048 из GPT-3 публикуется GitHub.

2. LaMDA от Google

Обзор 

Laязык Mмодели для Dдиалог Aприложения (ЛаМДА) были созданы в процессе тонкой настройки группы нейронных языковых моделей на основе Transformer, специально разработанных для диалогов. Эти модели имеют максимум 137B параметров и были обучены использованию внешних источников знаний. Разработчики LaMDA преследовали три основные цели: качество, безопасность и обоснованность. Результаты показали, что точная настройка позволяет сократить разрыв в качестве до человеческого уровня, но производительность модели остается ниже человеческого уровня в отношении безопасности и заземления. 

Бард Google, выпустил в последнее время в качестве альтернативы ChatGPT работает на базе LaMDA. Несмотря на то, что Барда часто называют скучных презентаций, это можно рассматривать как свидетельство стремления Google уделять первостепенное внимание безопасности даже в условиях острой конкуренции между Google и Microsoft за установление господства в области генеративного ИИ.

Какая цель? 

• Создать модель диалоговых приложений с открытым доменом, в которых диалоговый агент может вести диалог на любую тему с ответами, которые будут разумными, специфичными для контекста, основанными на надежных источниках и этичными.

Как подойти к проблеме?

• ЛаМДА построен на трансформатор, архитектура нейронной сети, разработанная Google Research и опубликованная в 2017 году.
  • Как и другие большие языковые модели, включая BERT и GPT-3, LaMDA обучается на терабайтах текстовых данных, чтобы узнать, как слова соотносятся друг с другом, а затем предсказать, какие слова, скорее всего, будут следующими. 
  • Однако, в отличие от большинства языковых моделей, LaMDA был обучен диалогу, чтобы улавливать нюансы, которые отличают открытый разговор от других форм языка.
• Модель также настроена для повышения разумности, безопасности и специфичности ее ответов. Хотя такие фразы, как «это мило» и «я не знаю», могут иметь смысл во многих сценариях диалога, они вряд ли приведут к интересному и увлекательному разговору.
  • Генератор LaMDA сначала генерирует несколько ответов-кандидатов, которые оцениваются на основе того, насколько они безопасны, разумны, конкретны и интересны. Ответы с низкими показателями безопасности отфильтровываются, а затем в качестве ответа выбирается результат с наивысшим рейтингом.

Каковы результаты?

• Многочисленные эксперименты показывают, что LaMDA может участвовать в открытых беседах на самые разные темы.
• Серия качественных оценок подтвердила, что ответы модели, как правило, разумны, конкретны, интересны и основаны на надежных внешних источниках, но еще есть возможности для улучшения.
• Несмотря на весь достигнутый к настоящему времени прогресс, авторы признают, что модель по-прежнему имеет много ограничений, которые могут привести к генерированию неуместных или даже вредных ответов.

Где узнать больше об этом исследовании?

Где вы можете получить код реализации?

• Реализация PyTorch с открытым исходным кодом для архитектуры предварительного обучения LaMDA доступна на GitHub.

3. PaLM от Google

Обзор 

Paтак Language Mмодель (Пальма) — это 540-миллиардный параметр, языковая модель на основе Transformer. PaLM был обучен на 6144 микросхемах TPU v4 с использованием Pathways, новой системы машинного обучения для эффективного обучения на нескольких модулях TPU. Модель демонстрирует преимущества масштабирования при обучении за несколько шагов, достигая самых современных результатов на сотнях тестов понимания и генерации языка. PaLM превосходит точно настроенные современные модели в многошаговых логических задачах и превосходит среднюю человеческую производительность в тесте BIG-bench.

Какая цель? 

• Улучшить понимание того, как масштабирование больших языковых моделей влияет на обучение за несколько шагов.

Как подойти к проблеме?

• Ключевая идея — масштабировать обучение языковой модели с 540 миллиардами параметров с помощью системы Pathways:
  • Команда использовала параллелизм данных на уровне модуля в двух модулях Cloud TPU v4, используя стандартные данные и параллелизм моделей в каждом модуле.
  • Они смогли масштабировать обучение до 6144 чипов TPU v4, что является самой большой конфигурацией системы на основе TPU, используемой для обучения на сегодняшний день.
  • Модель достигла эффективности обучения на уровне 57.8% использования аппаратных FLOP, что, как утверждают авторы, является самым высоким из достигнутых показателей эффективности обучения для больших языковых моделей в этом масштабе. 
• Обучающие данные для модели PaLM включали в себя комбинацию английских и многоязычных наборов данных, содержащих высококачественные веб-документы, книги, Википедию, разговоры и код GitHub.

Каковы результаты?

• Многочисленные эксперименты показывают, что производительность модели резко возрастала по мере того, как команда масштабировалась до своей самой большой модели.
• PaLM 540B добился прорывной производительности при выполнении нескольких очень сложных задач:
  • Понимание языка и генерация. Представленная модель превзошла производительность предыдущих больших моделей в нескольких случаях в 28 из 29 задач, которые включают в себя задачи на ответы на вопросы, задачи на закрытие и завершение предложений, задачи на понимание прочитанного в контексте, задачи на рассуждение здравого смысла, задачи SuperGLUE и более. Производительность PaLM в задачах BIG-bench показала, что он может различать причину и следствие, а также понимать концептуальные комбинации в соответствующих контекстах.
  • аргументация. С помощью 8-кратной подсказки PaLM решает 58% проблем в GSM8K, эталоне из тысяч сложных математических вопросов школьного уровня, превосходя предыдущую максимальную оценку в 55%, достигнутую путем точной настройки модели GPT-3 175B. PaLM также демонстрирует способность генерировать явные объяснения в ситуациях, требующих сложного сочетания многошагового логического вывода, знания мира и глубокого понимания языка.
  • Генерация кода. PaLM работает наравне с доработанным Codex 12B, но при этом использует в 50 раз меньше кода Python для обучения, подтверждая, что большие языковые модели более эффективно переносят обучение как с других языков программирования, так и с данными на естественном языке.

Где узнать больше об этом исследовании?

Где вы можете получить код реализации?

• Неофициальная реализация PyTorch конкретной архитектуры Transformer из исследовательского документа PaLM доступна на GitHub. Он не масштабируется и публикуется только в образовательных целях. 

4. Фламинго от DeepMind

Обзор 

Flamingo — это передовое семейство визуальных языковых моделей (VLM), обученных на крупномасштабных мультимодальных веб-корпусах со смешанным текстом и изображениями. Благодаря этому обучению модели могут адаптироваться к новым задачам, используя минимальные аннотированные примеры, предоставленные в качестве подсказки. Flamingo включает в себя ключевые архитектурные достижения, предназначенные для объединения сильных сторон предварительно обученных моделей только для зрения и только для языка, обработки последовательностей визуальных и текстовых данных с переменным чередованием и беспрепятственного размещения изображений или видео в качестве входных данных. Модели демонстрируют впечатляющую адаптируемость к целому ряду задач с изображениями и видео, таких как визуальные ответы на вопросы, задачи с субтитрами и визуальные ответы на вопросы с несколькими вариантами ответов, устанавливая новые стандарты производительности с использованием подсказок для конкретных задач при обучении с использованием нескольких кадров.

Какая цель? 

• Чтобы добиться прогресса в обеспечении быстрого обучения мультимодальных моделей и выполнения новых задач на основе коротких инструкций:
  • Широко используемая парадигма предварительного обучения модели на большом количестве контролируемых данных с последующей ее тонкой настройкой для конкретной задачи является ресурсоемкой и требует тысяч аннотированных точек данных, а также тщательной настройки гиперпараметров для каждой задачи. 
  • Текущие модели, использующие контрастную цель, допускают нулевую адаптацию к новым задачам, но не подходят для более открытых задач, таких как субтитры или визуальные ответы на вопросы, потому что им не хватает возможностей генерации языка. 
  • Это исследование направлено на внедрение новой модели, которая эффективно решает эти проблемы и демонстрирует превосходную производительность в режимах с низким объемом данных.

Как подойти к проблеме?

• DeepMind представил Flamingo, VLM, предназначенные для быстрого обучения различным открытым зрительным и языковым задачам с использованием всего нескольких примеров ввода/вывода.
• Модели Flamingo — это визуально обусловленные авторегрессионные модели генерации текста, которые могут обрабатывать текстовые токены, смешанные с изображениями и/или видео, и генерировать текст в качестве вывода.
• Архитектура Flamingo включает в себя две взаимодополняющие предварительно обученные и замороженные модели:
  • Модель зрения, способная «воспринимать» визуальные сцены.
  • Большая языковая модель, предназначенная для выполнения основных рассуждений.
• Компоненты новой архитектуры интегрируют эти модели таким образом, чтобы сохранить знания, полученные во время их предобучения с интенсивными вычислениями.
• Кроме того, модели Flamingo имеют архитектуру на основе Perceiver, что позволяет им загружать изображения или видео с высоким разрешением. Эта архитектура может генерировать фиксированное количество визуальных токенов для каждого изображения/видео из широкого и переменного набора функций визуального ввода.

Каковы результаты?

• Исследование показывает, что, подобно LLM, которые хорошо учатся за несколько попыток, VLM могут учиться на нескольких примерах ввода/вывода для задач понимания изображений и видео, таких как классификация, субтитры или ответы на вопросы.
• Flamingo устанавливает новый эталон в обучении за несколько шагов, демонстрируя превосходную производительность в широком диапазоне из 16 мультимодальных языковых задач и задач на понимание изображений/видео.
• Для 6 из этих 16 задач Flamingo превосходит по производительности точно настроенные современные модели, даже несмотря на то, что он использует только 32 примера для конкретных задач — примерно в 1000 раз меньше обучающих данных для конкретных задач, чем текущие самые эффективные модели.

Где узнать больше об этом исследовании?

Где вы можете получить код реализации?

• DeepMind не выпускала официальную реализацию Flamingo. 
• Вы можете найти реализацию представленного подхода с открытым исходным кодом в Репозиторий OpenFlamingo Github.
• Доступна альтернативная реализация PyTorch здесь.

5. BLIP-2 от Salesforce

Обзор 

BLIP-2 — это эффективная и универсальная структура предварительного обучения для моделей зрения и языка, разработанная для того, чтобы обойти все более непомерно высокие затраты на предварительное обучение крупномасштабных моделей. BLIP-2 использует готовые замороженные предварительно обученные кодировщики изображений и замороженные большие языковые модели для запуска предварительного обучения языка зрения, включая облегченный Querying Transformer, предварительно обученный в два этапа. Первый этап инициирует обучение визуальному представлению языка с помощью кодировщика замороженных изображений, а второй этап продвигает генеративное обучение от видения к языку на основе модели замороженного языка. Несмотря на то, что у него значительно меньше обучаемых параметров, BLIP-2 превосходит современные методы, превосходя DeepMind Flamingo80B на 8.7% на нулевом выстреле VQAv2 с в 54 раза меньшим количеством обучаемых параметров. Модель также демонстрирует многообещающие возможности преобразования изображения в текст с нулевым выстрелом в соответствии с инструкциями на естественном языке.

Какая цель? 

• Чтобы получить современную производительность в задачах языка зрения, сократив при этом затраты на вычисления.

Как подойти к проблеме?

• Команда Salesforce представила новую среду предварительного обучения языку видения, получившую название BLIP-2. Bвысвобождение Lязык-Iмаг Pпереобучение с замороженными унимодальными моделями:
  • Предварительно обученные унимодальные модели остаются замороженными во время предварительного обучения, чтобы снизить стоимость вычислений и избежать проблемы катастрофического забывания.
  • Чтобы облегчить межмодальное выравнивание и преодолеть разрыв в модальности между предварительно обученными моделями зрения и предварительно обученными языковыми моделями, команда предлагает облегченный преобразователь запросов (Q-Former), который выступает в качестве информационного узкого места между кодировщиком замороженных изображений и замороженными моделями. LLM.
  • Q-former предварительно обучен новой двухэтапной стратегии:
    • На первом предтренировочном этапе осуществляется обучение зрительно-языковому представлению. Это заставляет Q-Former изучать визуальное представление, наиболее подходящее для текста.
    • На втором этапе предварительного обучения выполняется генеративное обучение от видения к языку путем подключения выходных данных Q-Former к замороженному LLM. Q-Former обучен таким образом, чтобы его выходное визуальное представление могло быть интерпретировано LLM.

Каковы результаты?

• BLIP-2 обеспечивает исключительные, современные результаты в различных задачах языка зрения, включая визуальные ответы на вопросы, субтитры к изображениям и поиск текста по изображению.
  • Например, он превосходит Flamingo на 8.7% на нулевом выстреле VQAv2.
• Более того, эта выдающаяся производительность достигается при значительно более высокой эффективности компьютера:
  • BLIP-2 превосходит Flamingo-80B, используя в 54 раза меньше обучаемых параметров. 
• BLIP-2 способен выполнять преобразование изображения в текст с нуля в ответ на инструкции на естественном языке, тем самым прокладывая путь для развития таких навыков, как визуальное мышление и визуальная беседа.
• Наконец, важно отметить, что BLIP-2 — это универсальный подход, который может использовать более сложные одномодальные модели для дальнейшего повышения эффективности предварительного обучения языку зрения.

Где узнать больше об этом исследовании?

Где вы можете получить код реализации?

Официальная реализация BLIP-2 доступна на GitHub.

6. LLaMA от Meta AI

Обзор 

Команда Meta AI утверждает, что меньшие модели, обученные на большем количестве токенов, легче переобучить и настроить для конкретных приложений продукта. Поэтому они вводят ЛАМА (LАРГЕ Laязык Mмодель Мета AI), набор базовых языковых моделей с параметрами от 7 до 65 миллиардов. LLaMA 33B и 65B были обучены на 1.4 триллиона токенов, а самая маленькая модель, LLaMA 7B, была обучена на одном триллионе токенов. Они использовали исключительно общедоступные наборы данных, не завися от проприетарных или ограниченных данных. Команда также внедрила ключевые архитектурные улучшения и методы оптимизации скорости обучения. Следовательно, LLaMA-13B превзошел GPT-3, будучи более чем в 10 раз меньше, а LLaMA-65B продемонстрировал конкурентоспособные характеристики с PaLM-540B.

Какая цель? 

• Продемонстрировать возможность обучения высокопроизводительных моделей исключительно на общедоступных наборах данных, не полагаясь на проприетарные или ограниченные источники данных.
• Предоставить исследовательскому сообществу меньшие и более производительные модели и, таким образом, позволить тем, у кого нет доступа к большому объему инфраструктуры, изучать большие языковые модели.

Как подойти к проблеме?

• Для обучения модели LLaMA исследователи использовали только общедоступные данные, совместимые с открытым исходным кодом.
• Они также внесли несколько улучшений в стандартную архитектуру Transformer:
  • Приняв методологию GPT-3, стабильность обучения была повышена за счет нормализации входных данных для каждого подслоя преобразователя, а не нормализации выходных данных.
  • Вдохновленные моделями PaLM, исследователи заменили нелинейность ReLU функцией активации SwiGLU для повышения производительности.
  • Вдохновленный Су и др. (2021), они исключили абсолютные позиционные вложения и вместо этого включили поворотные позиционные вложения (RoPE) на каждом уровне сети.
• Наконец, команда Meta AI улучшила скорость обучения своей модели за счет:
  • Использование эффективной реализации каузального многоголового внимания без сохранения весов внимания или вычисления замаскированных значений ключа/запроса.
  • Использование контрольных точек для минимизации повторных вычислений активаций во время обратного прохода.
  • Перекрытие вычисления активаций и связи между графическими процессорами по сети (из-за операций all_reduce).

Каковы результаты?

• LLaMA-13B превосходит GPT-3, несмотря на то, что он более чем в 10 раз меньше, а LLaMA-65B не уступает PaLM-540B.

Где узнать больше об этом исследовании?

Где вы можете получить код реализации?

• Meta AI предоставляет доступ к LLaMA академическим исследователям, лицам, связанным с правительством, гражданским обществом, академическими учреждениями и глобальными отраслевыми исследовательскими лабораториями на основе оценки отдельных случаев. Чтобы подать заявку, перейдите к следующему Репозиторий GitHub.

7. GPT-4 от OpenAI

Обзор 

GPT-4 представляет собой крупномасштабную мультимодальную модель, которая принимает изображения и текст на вход и генерирует текст на выходе. Из соображений конкуренции и безопасности конкретные подробности об архитектуре модели и обучении не разглашаются. С точки зрения производительности GPT-4 превосходит предыдущие языковые модели в традиционных тестах и ​​демонстрирует значительные улучшения в понимании намерений пользователя и свойствах безопасности. Модель также достигает результатов на уровне человека на различных экзаменах, в том числе набирает 10% лучших баллов на смоделированном экзамене на единую адвокатуру.

Какая цель? 

• Разработать крупномасштабную мультимодальную модель, которая может принимать изображения и текст на вход и создавать текст на выходе. 
• Разработать инфраструктуру и методы оптимизации, которые ведут себя предсказуемо в широком диапазоне масштабов.

Как подойти к проблеме?

• Из-за конкурентной среды и последствий для безопасности OpenAI решила не раскрывать подробности об архитектуре, размере модели, аппаратном обеспечении, обучающих вычислениях, построении набора данных и методах обучения.
• Они раскрывают, что:
  • GPT-4 — это модель на основе Transformer, предварительно обученная прогнозировать следующий токен в документе.
  • Он использует общедоступные данные и сторонние лицензированные данные.
  • Модель была доработана с использованием Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
• Неподтвержденная информация предполагает, что GPT-4 — это не единственная плотная модель, как ее предшественники, а мощная коалиция из восьми отдельных моделей, каждая из которых содержит ошеломляющие 220 миллиардов параметров.

Каковы результаты?

• GPT-4 достигает результатов на уровне человека на большинстве профессиональных и академических экзаменов, в частности, он входит в 10% лучших на смоделированном экзамене на униформу адвоката.
• Предварительно обученная базовая модель GPT-4 превосходит существующие языковые модели и предшествующие современные системы на традиционных тестах NLP без создания конкретных тестов или дополнительных протоколов обучения.
• GPT-4 демонстрирует существенное улучшение отслеживания намерений пользователя: его ответы предпочтительнее ответов GPT-3.5 в 70.2% из 5,214 запросов от ChatGPT и OpenAI API.
• Свойства безопасности GPT-4 значительно улучшились по сравнению с GPT-3.5: на 82% уменьшилось количество ответов на запросы запрещенного контента и на 29% увеличилось соответствие политикам конфиденциальных запросов (например, медицинские консультации и членовредительство).

Где узнать больше об этом исследовании?

Где вы можете получить код реализации?

• Кодовая реализация GPT-4 недоступна.

Реальные приложения больших (зрительных) языковых моделей

Самые значительные прорывы в исследованиях ИИ за последние годы связаны с большими моделями ИИ, обученными на огромных наборах данных. Эти модели демонстрируют впечатляющую производительность, и интересно думать, как ИИ может революционизировать целые отрасли, такие как обслуживание клиентов, маркетинг, электронная коммерция, здравоохранение, разработка программного обеспечения, журналистика и многие другие.

Большие языковые модели имеют множество приложений в реальном мире. GPT-4 перечисляет следующее:

• Понимание и генерация естественного языка для чат-ботов и виртуальных помощников.
• Машинный перевод между языками.
• Резюме статей, докладов или других текстовых документов.
• Анализ настроений для исследования рынка или мониторинга социальных сетей.
• Генерация контента для маркетинга, социальных сетей или творческого письма.
• Системы вопросов-ответов для поддержки клиентов или базы знаний.
• Классификация текста для фильтрации спама, категоризации тем или организации документов.
• Индивидуальные инструменты для изучения языка и репетиторства.
• Генерация кода и помощь в разработке программного обеспечения.
• Медицинский, юридический и технический анализ документов и помощь.
• Инструменты специальных возможностей для людей с ограниченными возможностями, такие как преобразование текста в речь и речи в текст.
• Услуги распознавания речи и транскрипции.

Если добавить визуальную часть, то области возможного применения расширятся еще больше:

Очень интересно следить за недавними прорывами в области искусственного интеллекта и думать об их потенциальных применениях в реальном мире. Однако перед развертыванием этих моделей в реальной жизни нам необходимо устранить соответствующие риски и ограничения, которые, к сожалению, весьма значительны.

Риски и ограничения

Если вы спросите GPT-4 о его рисках и ограничениях, он, скорее всего, предоставит вам длинный список соответствующих проблем. После фильтрации этого списка и добавления некоторых дополнительных соображений я пришел к следующему набору ключевых рисков и ограничений, присущих современным моделям больших языков:

1. Предвзятость и дискриминация: эти модели учатся на большом количестве текстовых данных, которые часто содержат предвзятость и дискриминационное содержание. В результате сгенерированные результаты могут непреднамеренно закреплять стереотипы, оскорбительные выражения и дискриминацию по таким факторам, как пол, раса или религия.
2. дезинформация: большие языковые модели могут генерировать фактически неверный, вводящий в заблуждение или устаревший контент. Хотя модели обучаются на самых разных источниках, они не всегда могут предоставлять самую точную или актуальную информацию. Часто это происходит потому, что модель отдает приоритет генерации выходных данных, которые являются грамматически правильными или кажутся связными, даже если они вводят в заблуждение.
3. Недопонимание: Хотя эти модели, кажется, понимают человеческий язык, они работают в основном за счет выявления закономерностей и статистических ассоциаций в обучающих данных. У них нет глубокого понимания контента, который они генерируют, что иногда может приводить к бессмысленным или неуместным выводам.
4. Неподходящий контент: языковые модели иногда могут генерировать оскорбительный, вредный или неуместный контент. Хотя предпринимаются усилия по минимизации такого контента, он все же может возникать из-за характера обучающих данных и неспособности моделей распознавать контекст или намерения пользователя.

Заключение

Большие языковые модели, несомненно, произвели революцию в области обработки естественного языка и продемонстрировали огромный потенциал в повышении производительности в различных ролях и отраслях. Их способность генерировать человекоподобный текст, автоматизировать рутинные задачи и оказывать помощь в творческих и аналитических процессах сделала их незаменимыми инструментами в современном быстро меняющемся мире, управляемом технологиями.

Однако крайне важно признать и понять ограничения и риски, связанные с этими мощными моделями. Нельзя игнорировать такие проблемы, как предвзятость, дезинформация и возможность злонамеренного использования. По мере того, как мы продолжаем интегрировать эти технологии на основе ИИ в нашу повседневную жизнь, важно найти баланс между использованием их возможностей и обеспечением контроля со стороны человека, особенно в деликатных ситуациях и ситуациях с высоким риском.

Если нам удастся ответственно внедрить генеративные технологии искусственного интеллекта, мы проложим путь к будущему, в котором искусственный интеллект и человеческий опыт будут работать вместе, чтобы стимулировать инновации и создавать лучший мир для всех.

Наслаждайтесь этой статьей? Подпишитесь на дополнительные исследования ИИ исследований.

Мы сообщим вам, когда мы выпустим больше кратких статей, подобных этой.

Похожие страницы:

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://www.topbots.com/top-language-models-transforming-ai-in-2023/