Какие современные архитектуры языковых моделей известны ?
Спросят с вероятностью 14%
В последние годы разработка языковых моделей на основе искусственного интеллекта значительно продвинулась благодаря внедрению архитектур на основе трансформеров. Эти модели показали выдающиеся результаты во многих задачах обработки естественного языка (NLP). Вот несколько ключевых современных архитектур языковых моделей:
1️⃣BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
✅Разработан компанией Google в 2018 году.
✅Использует механизм внимания (attention), который позволяет модели одновременно учитывать контекст с обеих сторон входной последовательности (левой и правой).
✅Эта модель предобучается на задачах предсказания слов по контексту и определения следующего предложения.
✅Значительно улучшил результаты по сравнению с предыдущими моделями на широкий спектр задач NLP, включая вопросно-ответные системы, классификацию текстов и маркировку сущностей.
2️⃣GPT (Generative Pre-trained Transformer)
✅Разработана OpenAI, GPT и её последующие версии (GPT-2, GPT-3, GPT-4) стали известны благодаря своей способности генерировать текст, который трудно отличить от текста, написанного человеком.
✅Представляет собой модель с однонаправленным вниманием, что позволяет ей эффективно предсказывать следующее слово в последовательности, делая её особенно мощной для задач генерации текста.
✅Модели GPT обучаются на огромных объёмах текстовых данных и способны выполнять широкий спектр задач без специализированного обучения, используя технику под названием "zero-shot learning".
3️⃣Transformer-XL
✅Разработан для улучшения производительности моделей трансформеров на задачах, требующих более длительного контекста, например, для обработки очень больших документов или для понимания связей в длинных текстах.
✅Вводит механизмы для сохранения состояния предыдущих сегментов текста, что позволяет модели использовать гораздо более длинный контекст, чем это возможно в стандартных трансформерах.
4️⃣RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach)
✅Разработана Facebook, представляет собой итерацию и улучшение BERT.
✅Модифицирует ключевые аспекты BERT, такие как увеличение размера мини-пакетов, удлинение тренировочных данных и удаление этапа предобучения с предсказанием следующего предложения.
✅Эти изменения позволили RoBERTa достичь новых рекордных результатов на стандартных тестовых наборах NLP.
5️⃣ALBERT (A Lite BERT)
✅Это ещё одна вариация BERT, созданная с целью уменьшения потребления памяти и ускорения обучения.
✅Использует разделяемые между слоями параметры и факторизует матрицу внимания для уменьшения количества требуемых параметров, что делает его более эффективным с точки зрения использования ресурсов.
Эти модели и многие другие подобные архитектуры продолжают доминировать в области NLP, регулярно устанавливая новые стандарты качества в самых разных задачах, от автоматического перевода и суммаризации текстов до создания ответов на вопросы и интерактивного общения.
👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 207 вопроса на Data Scientist. Ставь 👍 если нравится контент
🔐 База собесов | 🔐 База тестовых
Спросят с вероятностью 14%
В последние годы разработка языковых моделей на основе искусственного интеллекта значительно продвинулась благодаря внедрению архитектур на основе трансформеров. Эти модели показали выдающиеся результаты во многих задачах обработки естественного языка (NLP). Вот несколько ключевых современных архитектур языковых моделей:
1️⃣BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
✅Разработан компанией Google в 2018 году.
✅Использует механизм внимания (attention), который позволяет модели одновременно учитывать контекст с обеих сторон входной последовательности (левой и правой).
✅Эта модель предобучается на задачах предсказания слов по контексту и определения следующего предложения.
✅Значительно улучшил результаты по сравнению с предыдущими моделями на широкий спектр задач NLP, включая вопросно-ответные системы, классификацию текстов и маркировку сущностей.
2️⃣GPT (Generative Pre-trained Transformer)
✅Разработана OpenAI, GPT и её последующие версии (GPT-2, GPT-3, GPT-4) стали известны благодаря своей способности генерировать текст, который трудно отличить от текста, написанного человеком.
✅Представляет собой модель с однонаправленным вниманием, что позволяет ей эффективно предсказывать следующее слово в последовательности, делая её особенно мощной для задач генерации текста.
✅Модели GPT обучаются на огромных объёмах текстовых данных и способны выполнять широкий спектр задач без специализированного обучения, используя технику под названием "zero-shot learning".
3️⃣Transformer-XL
✅Разработан для улучшения производительности моделей трансформеров на задачах, требующих более длительного контекста, например, для обработки очень больших документов или для понимания связей в длинных текстах.
✅Вводит механизмы для сохранения состояния предыдущих сегментов текста, что позволяет модели использовать гораздо более длинный контекст, чем это возможно в стандартных трансформерах.
4️⃣RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach)
✅Разработана Facebook, представляет собой итерацию и улучшение BERT.
✅Модифицирует ключевые аспекты BERT, такие как увеличение размера мини-пакетов, удлинение тренировочных данных и удаление этапа предобучения с предсказанием следующего предложения.
✅Эти изменения позволили RoBERTa достичь новых рекордных результатов на стандартных тестовых наборах NLP.
5️⃣ALBERT (A Lite BERT)
✅Это ещё одна вариация BERT, созданная с целью уменьшения потребления памяти и ускорения обучения.
✅Использует разделяемые между слоями параметры и факторизует матрицу внимания для уменьшения количества требуемых параметров, что делает его более эффективным с точки зрения использования ресурсов.
Эти модели и многие другие подобные архитектуры продолжают доминировать в области NLP, регулярно устанавливая новые стандарты качества в самых разных задачах, от автоматического перевода и суммаризации текстов до создания ответов на вопросы и интерактивного общения.
👉 Можно посмотреть Примеры как отвечают люди на этот вопрос, или перейти К списку 207 вопроса на Data Scientist. Ставь 👍 если нравится контент
🔐 База собесов | 🔐 База тестовых