Grands modèles linguistiques (LLMs) Concepts

Le paysage de l'IA évolue rapidement, et les grands modèles de langage (LLM) sont à la pointe de cette évolution. Ce chapitre examine comment les LLMfont progresser le développement d'une intelligence artificielle semblable à celle de l'homme et transforment les industries grâce à leurs nombreuses applications. Vous explorerez les défis et la complexité associés à la modélisation linguistique.

Ce chapitre met l'accent sur la nouveauté des sites LLMet sur leurs capacités émergentes, tout en décrivant diverses techniques NLP pour la préparation des données. Vous découvrirez les défis de la formation sur LLMs et comment le réglage fin peut y répondre efficacement. Vous comprendrez également comment les techniques d'apprentissage N-shot permettent une adaptation efficace des modèles pré-entraînés lorsqu'ils sont confrontés à un nombre limité de données étiquetées.

Dans ce chapitre, vous découvrirez les éléments fondamentaux de la formation à l'adresse LLM, tels que les techniques de préformation. Vous acquerrez également une compréhension intuitive de concepts complexes tels que l'architecture des transformateurs, y compris le mécanisme d'attention. Ce chapitre traite d'une technique avancée de mise au point et résume le processus de formation pour compléter un site LLM.

Dans ce chapitre, nous nous penchons sur les principales considérations à prendre en compte lors de la formation de LLMs, telles que la disponibilité de grandes données, la qualité des données, l'exactitude de l'étiquetage et les implications des données biaisées. Vous examinerez également divers risques sur le site LLM, tels que la confidentialité des données, les préoccupations éthiques et l'impact sur l'environnement. Enfin, le chapitre se termine par une discussion sur les domaines de recherche émergents et sur l'évolution du paysage de LLMs.