Artificial Intelligence
Modalan Cànain Mòr stèidhichte air Decoder: Iùl coileanta
Modailean mòra cànain (LLMn) air raon giollachd cànain nàdarra (NLP) atharrachadh le bhith a’ nochdadh comasan iongantach ann a bhith a’ gineadh teacsa coltach ri duine, a’ freagairt cheistean, agus a’ cuideachadh le raon farsaing de ghnìomhan co-cheangailte ri cànan. Aig cridhe nam modalan cumhachdach sin tha an ailtireachd cruth-atharrachaidh decoder a-mhàin, caochladh den ailtireachd cruth-atharrachaidh tùsail a chaidh a mholadh anns a’ phàipear adhartach “Is e an aire a tha a dhìth ort” le Vaswani et al.
Anns an stiùireadh coileanta seo, nì sinn sgrùdadh air obrachadh a-staigh LLMn stèidhichte air decoder, a’ sgrùdadh nam blocaichean togail bunaiteach, innleachdan ailtireil, agus mion-fhiosrachadh buileachaidh a tha air na modailean sin a ghluasad gu fìor thoiseach rannsachadh agus tagraidhean NLP.
Ailtireachd an Transformer: Ùrachadh
Mus tèid thu a-steach do mhion-fhiosrachadh LLMn stèidhichte air decoder, tha e deatamach gun tèid thu a-rithist air ailtireachd cruth-atharrachaidh, am bunait air a bheil na modalan sin air an togail. Thug an cruth-atharrachaidh a-steach dòigh-obrach ùr a thaobh modaladh sreath, le bhith an urra ri uidheamachdan aire a-mhàin gus eisimeileachd fad-ùine a ghlacadh anns an dàta, gun fheum air sreathan ath-chuairteach no connspaideach.
Transformers ailtireachd
Tha dà phrìomh phàirt anns an ailtireachd cruth-atharrachaidh tùsail: encoder agus decoder. Bidh an encoder a’ giullachd an t-sreath cuir a-steach agus a’ gineadh riochdachadh co-theacsail, a bhios an uairsin air a chaitheamh leis an decoder gus an t-sreath toraidh a thoirt gu buil. Chaidh an ailtireachd seo a dhealbhadh an toiseach airson gnìomhan eadar-theangachadh inneal, far am bi an encoder a’ pròiseasadh an t-seantans cuir a-steach sa chànan stòr, agus an decoder a’ gineadh an t-seantans co-fhreagarrach sa chànan amais.
Fèin-aire: An iuchair gu soirbheachas Transformer
Aig cridhe a ’chridhe Transformer na laighe an uidheamachd fèin-aire, dòigh chumhachdach a leigeas leis a’ mhodail fiosrachadh a thomhas agus a chruinneachadh bho dhiofar shuidheachaidhean san t-sreath cuir a-steach. Eu-coltach ri modalan sreath traidiseanta, a bhios a’ làimhseachadh comharran cuir a-steach ann an òrdugh, tha fèin-aire a’ toirt cothrom don mhodail eisimeileachd a ghlacadh eadar paidhir chomharran sam bith, ge bith dè an suidheachadh a th’ aca san t-sreath.
Ioma aire
Faodar an obair fèin-aire a bhriseadh sìos ann an trì prìomh cheumannan:
- Ceist, Prìomh, agus Ro-mheasaidhean Luach: Tha an t-sreath cuir a-steach air a ro-mheasadh ann an trì riochdachaidhean eadar-dhealaichte: ceistean (Q), iuchraichean (K), agus luachan (V). Gheibhear na ro-mheasaidhean sin le bhith ag iomadachadh an cuir a-steach le matrices cuideam ionnsaichte.
- Coimpiutaireachd Sgòr aire: Airson gach suidheachadh san t-sreath cuir a-steach, thathas a’ tomhas sgòran aire le bhith a’ toirt an toradh dot eadar an vectar ceist co-fhreagarrach agus a h-uile prìomh vectar. Tha na sgòran sin a’ riochdachadh iomchaidheachd gach suidheachadh don t-suidheachadh làithreach a thathar a’ giullachd.
- Suim Luachan Meudaichte: Tha na sgòran aire air an gnàthachadh le bhith a’ cleachdadh gnìomh softmax, agus tha na cuideaman aire a thig às air an cleachdadh gus suim cuideam de na vectaran luach a thomhas, a’ toirt a-mach riochdachadh toraidh airson an t-suidheachaidh làithreach.
Tha aire ioma-cheann, caochladair den uidheamachd fèin-aire, a’ leigeil leis a’ mhodail diofar sheòrsaichean de dhàimhean a ghlacadh le bhith a’ coimpiutaireachd sgòran aire thar ioma-"cinn” aig an aon àm, gach fear le a sheata fhèin de cheist, iuchair, agus ro-mheasaidhean luach.
Caochlaidhean ailtireachd agus rèiteachaidhean
Fhad ‘s a tha prìomh phrionnsapalan LLM stèidhichte air decoder fhathast cunbhalach, tha luchd-rannsachaidh air grunn atharrachaidhean ailtireil agus rèiteachaidhean a sgrùdadh gus coileanadh, èifeachdas agus comasan coitcheannachaidh a leasachadh. Anns an earrainn seo, nì sinn sgrùdadh air na diofar roghainnean ailtireachd agus na buaidhean aca.
Seòrsan ailtireachd
Faodar LLMn stèidhichte air decoder a sheòrsachadh gu farsaing ann an trì prìomh sheòrsan: encoder-decoder, decoder adhbharach, agus decoder ro-leasachan. Tha gach seòrsa ailtireachd a’ nochdadh pàtrain aire sònraichte.
Ailtireachd Encoder-Decoder
Stèidhichte air modal vanilla Transformer, tha dà chruach anns an ailtireachd encoder-decoder: encoder agus decoder. Bidh an encoder a’ cleachdadh sreathan fèin-aire ioma-chinn cruachan gus an t-sreath cuir a-steach a chòdachadh agus riochdachaidhean falaichte a ghineadh. Bidh an decoder an uairsin a’ dèanamh tar-aire air na riochdachaidhean sin gus an t-sreath targaid a ghineadh. Ged a tha e èifeachdach ann an grunn ghnìomhan NLP, is e glè bheag de LLMn, leithid Flan-T5, gabh ris an ailtireachd seo.
Ailtireachd decoder adhbharach
Tha an ailtireachd decoder adhbharach a ’toirt a-steach masg aire aon-stiùiridh, a’ leigeil le gach comharra cuir a-steach a bhith a ’frithealadh dìreach comharran san àm a dh’ fhalbh agus e fhèin. Tha an dà chuid comharran cuir a-steach agus toraidh air an giullachd taobh a-staigh an aon decoder. Modailean ainmeil mar GPT-1, GPT-2, agus GPT-3 air an togail air an ailtireachd seo, le GPT-3 a’ taisbeanadh comasan ionnsachaidh iongantach ann an co-theacsa. Tha mòran de LLMn, a’ gabhail a-steach OPT, BLOOM, agus Gopher, air gabhail gu farsaing ri decoders adhbharach.
Prefix Decoder Architecture
Cuideachd aithnichte mar an decoder neo-adhbharach, bidh an ailtireachd decoder ro-leasachan ag atharrachadh uidheamachd falaich decoders adhbharach gus aire dà-thaobhach a chomasachadh thairis air comharran ro-leasachan agus aire aon-stiùiridh air comharran gineadh. Coltach ris an ailtireachd encoder-decoder, faodaidh decoders ro-leasachan an t-sreath ro-leasachan a chòdachadh gu dà-thaobhach agus ro-innse comharran toraidh gu fèin-ghluasadach a ’cleachdadh paramadairean co-roinnte. Tha LLMn stèidhichte air decoders ro-leasachan a’ toirt a-steach GLM130B agus U-PaLM.
Faodar na trì seòrsaichean ailtireachd a leudachadh a’ cleachdadh an measgachadh de eòlaichean (MoE) innleachd sgèileadh, a bhios gu gann a’ cur an gnìomh fo-sheata de chuideaman lìonra neural airson gach cuir a-steach. Chaidh an dòigh-obrach seo a chleachdadh ann am modalan mar Switch Transformer agus GLaM, le àrdachadh san àireamh de eòlaichean no meud paramadair iomlan a’ nochdadh leasachaidhean coileanaidh cudromach.
Decoder-Only Transformer: Gabhail a-steach an Autoregressive Nature
Fhad ‘s a chaidh an ailtireachd cruth-atharrachaidh tùsail a dhealbhadh airson gnìomhan sreath-gu-sreath leithid eadar-theangachadh inneal, faodar mòran de ghnìomhan NLP, leithid modaladh cànain agus gineadh teacsa, a dhealbhadh mar dhuilgheadasan fèin-ghluasadach, far am bi am modail a’ gineadh aon chomharra aig an aon àm, le cumhachan air an comharran a chaidh a chruthachadh roimhe seo.
Cuir a-steach an cruth-atharrachaidh decoder a-mhàin, caochladair nas sìmplidhe de dh’ ailtireachd an cruth-atharrachaidh a chumas dìreach am pàirt decoder. Tha an ailtireachd seo gu sònraichte freagarrach airson gnìomhan fèin-ghluasadach, leis gu bheil e a’ gineadh comharran toraidh aon às deidh aon, a ’faighinn buannachd bho na comharran a chaidh a chruthachadh roimhe seo mar cho-theacsa cuir a-steach.
Tha am prìomh eadar-dhealachadh eadar an cruth-atharrachaidh decoder a-mhàin agus an decoder cruth-atharrachaidh tùsail na laighe anns an uidheamachd fèin-aire. Anns an t-suidheachadh decoder a-mhàin, tha an gnìomhachd fèin-aire air atharrachadh gus casg a chuir air a ’mhodail bho bhith a’ frithealadh comharran san àm ri teachd, togalach ris an canar adhbhar. Tha seo air a choileanadh tro dhòigh-obrach ris an canar “fèin-aire falaichte,” far a bheil sgòran aire a tha co-chosmhail ri dreuchdan san àm ri teachd air an suidheachadh gu Infinity àicheil, gu h-èifeachdach gan falach tron cheum gnàthachaidh softmax.
Co-phàirtean ailtireachd de LLMs stèidhichte air decoder
Fhad ‘s a tha prìomh phrionnsapalan fèin-aire agus fèin-aire falaichte fhathast mar an ceudna, tha LLMn ùr-nodha stèidhichte air decoder air grunn innleachdan ailtireil a thoirt a-steach gus coileanadh, èifeachdas agus comasan coitcheannachaidh a leasachadh. Feuch an dèan sinn sgrùdadh air cuid de na prìomh phàirtean agus dhòighean-obrach a thathas a’ cleachdadh ann an LLMn as ùire.
Riochdachadh a-steach
Mus tèid an t-sreath cuir a-steach a ghiullachd, bidh LLMn stèidhichte air decoder a’ cleachdadh dòighean tokenization agus freumhachadh gus an teacsa amh a thionndadh gu riochdachadh àireamhach a tha iomchaidh airson a’ mhodail.
stèidheachadh vector
Tòcaireachd: Bidh am pròiseas tokenization ag atharrachadh an teacsa cuir a-steach gu sreath de chomharran, a dh’ fhaodadh a bhith nam faclan, fo-fhaclan, no eadhon caractaran fa leth, a rèir an ro-innleachd tokenization a thathas a ’cleachdadh. Tha dòighean tokenization mòr-chòrdte airson LLMn a’ toirt a-steach còdachadh Byte-Pair (BPE), SentencePiece, agus WordPiece. Tha na modhan sin ag amas air cothromachadh fhaighinn eadar meud briathrachais agus granularity riochdachaidh, a’ leigeil leis a’ mhodail faclan tearc no taobh a-muigh briathrachais a làimhseachadh gu h-èifeachdach.
Bun-stèidh Token: Às deidh tokenization, tha gach comharra air a mhapadh gu riochdachadh dùmhail vectar ris an canar neadachadh tòcan. Bithear ag ionnsachadh na h-inntrigidhean sin tron phròiseas trèanaidh agus a’ glacadh dàimhean semantic agus syntactic eadar comharran.
Gnàthachaidhean suidheachadh: Bidh modalan cruth-atharrachaidh a’ giullachd an t-sreath cuir a-steach gu lèir aig an aon àm, às aonais a’ bheachd ghnèitheasach de shuidheachadh comharran a tha an làthair ann am modalan ath-chuairteach. Gus fiosrachadh suidheachaidh a thoirt a-steach, thèid in-ghabhail suidheachadh a chur ris na h-ionadan comharran, a’ leigeil leis a’ mhodail eadar-dhealachadh a dhèanamh eadar comharran stèidhichte air an suidheachadh san t-sreath. Chleachd LLM tràth in-ghabhail suidheachadh stèidhichte stèidhichte air gnìomhan sinusoidal, agus tha modalan nas ùire air sgrùdadh a dhèanamh air in-ghabhail suidheachaidh ionnsachadh no dòighean còdaidh suidheachaidh eile leithid neadachadh suidheachadh rothlach.
Blocaichean aire ioma-cheann
Is e na prìomh bhlocaichean togail de LLMn stèidhichte air decoder sreathan aire ioma-chinn, a bhios a’ coileanadh an obair fèin-aire falaichte a chaidh a mhìneachadh na bu thràithe. Tha na sreathan sin air an càrnadh grunn thursan, le gach còmhdach a’ frithealadh toradh an t-sreath roimhe, a’ leigeil leis a’ mhodail eisimeileachd agus riochdachaidhean a tha a’ sìor fhàs iom-fhillte a ghlacadh.
Cinn aire: Tha gach còmhdach aire ioma-chinn a’ toirt a-steach grunn “cinn aire,” gach fear le a sheata fhèin de cheist, iuchair, agus ro-mheasaidhean luach. Leigidh seo leis a’ mhodail dèiligeadh ri diofar thaobhan den chur-a-steach aig an aon àm, a’ glacadh diofar dhàimhean agus phàtranan.
Ceanglaichean fuigheall agus gnàthachadh sreathan: Gus trèanadh lìonraidhean domhainn a dhèanamh comasach agus an duilgheadas caisead a tha a’ dol à bith a lughdachadh, bidh LLMs stèidhichte air decoder a’ cleachdadh cheanglaichean fuigheall agus dòighean gnàthachaidh còmhdach. Bidh ceanglaichean fuigheall a’ cur cuir a-steach còmhdach ris an toradh aige, a’ leigeil le caiseadan sruthadh nas fhasa nuair a bhios iad a’ gluasad air ais. Bidh gnàthachadh sreathan a’ cuideachadh le bhith a’ bunailteachadh gnìomhachd agus caiseadan, ag adhartachadh tuilleadh seasmhachd trèanaidh agus coileanadh.
Sreathan Feed-Air adhart
A bharrachd air sreathan aire ioma-chinn, tha LLMn stèidhichte air decoder a’ toirt a-steach sreathan feed-air adhart, a bhios a’ cur lìonra neural biadhaidh air adhart sìmplidh gu gach suidheachadh san t-sreath. Bidh na sreathan sin a’ toirt a-steach neo-loidhneach agus a’ toirt cothrom don mhodail riochdachaidhean nas iom-fhillte ionnsachadh.
Gnìomhan Gnìomhachaidh: Faodaidh an roghainn gnìomh gnìomhachaidh anns na sreathan beathachaidh air adhart buaidh mhòr a thoirt air coileanadh a’ mhodail. Fhad ‘s a bha LLMn na bu thràithe an urra ri gnìomhachd ReLU a chaidh a chleachdadh gu farsaing, tha modalan nas ùire air gabhail ri gnìomhan gnìomhachaidh nas ionnsaichte leithid Aonad Sreathach Mearachd Gaussian (GELU) no gnìomhachd SwiGLU, a tha air coileanadh nas fheàrr a nochdadh.
An aire gann agus cruth-atharraichean èifeachdach
Fhad ‘s a tha an uidheamachd fèin-aire cumhachdach, tha e a’ tighinn le iom-fhillteachd àireamhach ceithir-cheàrnach a thaobh fad an t-sreath, ga dhèanamh daor gu àireamhachd airson sreathan fada. Gus dèiligeadh ris an dùbhlan seo, chaidh grunn dhòighean a mholadh gus riatanasan coimpiutaireachd is cuimhne fèin-aire a lughdachadh, a’ comasachadh giullachd èifeachdach de shreathan nas fhaide.
An aire gann: Bidh dòighean aire gann, mar an tè a tha air a chleachdadh sa mhodail GPT-3, a’ frithealadh gu roghnach air fo-sheata de shuidheachaidhean anns an t-sreath cuir a-steach, seach a bhith a’ cunntadh sgòran aire airson a h-uile suidheachadh. Faodaidh seo lùghdachadh mòr a thoirt air iom-fhillteachd àireamhachd fhad ‘s a chumas e coileanadh reusanta.
An aire uinneag sleamhnachaidh: Air a thoirt a-steach ann am modal Mistral 7B, tha aire uinneig sleamhnachaidh (SWA) na dhòigh sìmplidh ach èifeachdach a tha a’ cuingealachadh farsaingeachd aire gach comharra gu meud uinneag stèidhichte. Tha an dòigh-obrach seo a’ luathachadh comas sreathan cruth-atharrachaidh gus fiosrachadh a tharraing thairis air ioma-fhilleadh, gu h-èifeachdach ag àrdachadh an raon aire às aonais iom-fhillteachd ceithir-cheàrnach làn fèin-aire.
Cache Buffer Rolling: Gus tuilleadh lughdachadh a thoirt air riatanasan cuimhne, gu sònraichte airson sreathan fada, tha am modal Mistral 7B a’ cleachdadh tasgadan bufair leantainneach. Bidh an dòigh seo a’ stòradh agus ag ath-chleachdadh an iuchair àireamhaichte agus vectaran luach airson meud uinneag stèidhichte, a’ seachnadh àireamhachadh gun fheum agus a’ lughdachadh cleachdadh cuimhne.
Ceist Buidheann An aire: Air a thoirt a-steach ann am modal LLaMA 2, tha aire ceist cruinnichte (GQA) na chaochladh den uidheamachd aire ioma-cheist a bhios a’ roinn cinn aire gu buidhnean, le gach buidheann a’ roinn iuchair chumanta agus matrix luach. Tha an dòigh-obrach seo a’ faighinn cothromachadh eadar èifeachdas aire ioma-cheistean agus coileanadh fèin-aire àbhaisteach, a’ toirt seachad amannan co-dhùnaidh nas fheàrr fhad ‘s a chumas iad toraidhean àrd-inbhe.
Buidheann - aire ceist
Meud modail agus sgèile
Is e aon de na feartan comharraichte aig LLMn an latha an-diugh an sgèile mhòr aca, leis an àireamh de pharamadairean a’ dol bho bhilleanan gu ceudan de bhilleanan. Tha àrdachadh meud a’ mhodail air a bhith na fheart deatamach ann a bhith a’ coileanadh coileanadh ùr-nodha, leis gum faod modalan nas motha pàtrain agus dàimhean nas iom-fhillte a ghlacadh anns an dàta.
Cunnt paramadair: Tha an àireamh de pharamadairean ann an LLM stèidhichte air decoder air a dhearbhadh gu sònraichte leis a’ mheud in-ghabhail (d_model), an àireamh de chinn aire (n_heads), an àireamh de shreathan (n_layers), agus meud a’ bhriathrachais (vocab_size). Mar eisimpleir, tha 3 billean paramadair aig a’ mhodail GPT-175, le d_model = 12288, n_cinn = 96, n_layers = 96, agus guth_size = 50257.
Modail Parallelism: Feumaidh trèanadh agus cleachdadh leithid de mhodalan mòra goireasan coimpiutaireachd agus bathar-cruaidh sònraichte. Gus faighinn thairis air an dùbhlan seo, chaidh dòighean modail co-shìnte a chleachdadh, far a bheil am modail air a roinn thairis air grunn GPUs no TPUn, le uallach air gach inneal airson cuibhreann de na h-àireamhaidhean.
Measgachadh-de-eòlaichean: Is e dòigh eile air LLM a sgèileadh an ailtireachd measgachadh-de-eòlaichean (MoE), a tha a’ cothlamadh grunn mhodalan eòlach, gach fear a’ speisealachadh ann am fo-sheata sònraichte den dàta no den ghnìomh. Tha am modal Mixtral 8x7B na eisimpleir de mhodail MoE a bhios a’ luathachadh an Mistral 7B mar a phrìomh mhodail, a’ coileanadh coileanadh nas fheàrr fhad ‘s a chumas e èifeachdas coimpiutaireachd.
Co-dhùnadh agus Gineadh Teacs
Is e aon de na prìomh chùisean cleachdaidh de LLMn stèidhichte air decoder gineadh teacsa, far a bheil am modail a’ gineadh teacsa ciallach agus nàdarrach stèidhichte air sgiobalta no co-theacsa sònraichte.
Còdachadh autoregressive: Rè co-dhùnadh, bidh LLMn stèidhichte air decoder a’ gineadh teacsa ann an dòigh fèin-ghluasadach, a’ ro-innse aon chomharra aig aon àm stèidhichte air na comharran a chaidh a chruthachadh roimhe agus an in-chur gu sgiobalta. Tha am pròiseas seo a’ leantainn gus an tèid slat-tomhais stad ro-shuidhichte a choileanadh, leithid a bhith a’ ruighinn fad sreath as àirde no a’ cruthachadh comharra deireadh sreath.
Ro-innleachdan Samplachaidh: Gus teacsa eadar-mheasgte agus reusanta a ghineadh, faodar diofar ro-innleachdan samplachaidh a chleachdadh, leithid samplachadh top-k, samplachadh top-p (ris an canar cuideachd samplachadh niuclas), no sgèileadh teothachd. Bidh na dòighean sin a’ cumail smachd air a’ mhalairt eadar iomadachd agus co-leanailteachd an teacsa a chaidh a chruthachadh le bhith ag atharrachadh cuairteachadh coltachd thairis air briathrachas.
Innleadaireachd sgiobalta: Faodaidh càileachd agus sònrachas an in-ghabhail luath buaidh mhòr a thoirt air an teacsa a chaidh a chruthachadh. Tha innleadaireachd sgiobalta, an ealain a bhith a’ ciùradh brosnachaidhean èifeachdach, air nochdadh mar phàirt dheatamach de bhith a’ faighinn buannachd bho LLMn airson diofar ghnìomhan, a’ toirt cothrom do luchd-cleachdaidh pròiseas ginealach a’ mhodail a stiùireadh agus na toraidhean a tha iad ag iarraidh a choileanadh.
Dì-chòdachadh Daonna-san-Lùb: Gus tuilleadh leasachaidh a dhèanamh air càileachd agus co-leanailteachd teacsa a chaidh a chruthachadh, tha dòighean mar Neartachadh Ionnsachadh bho Fios air ais Daonna (RLHF) air am fastadh. San dòigh-obrach seo, bidh luchd-measaidh daonna a’ toirt seachad fios air ais air an teacsa a chaidh a chruthachadh leis a’ mhodail, a tha an uairsin air a chleachdadh gus am modail a ghleusadh, ga cho-thaobhadh gu h-èifeachdach ri roghainnean daonna agus a’ leasachadh a thoraidhean.
Adhartasan agus stiùiridhean san àm ri teachd
Tha an raon de LLMn stèidhichte air decoder a’ fàs gu luath, le rannsachadh ùr agus adhartasan a’ sìor putadh crìochan na as urrainn dha na modailean sin a choileanadh. Seo cuid de na h-adhartasan ainmeil agus na stiùiridhean a dh’ fhaodadh a bhith ann san àm ri teachd:
Caochlaidhean Transformer Èifeachdach: Ged a tha aire gann agus aire uinneig sleamhnachaidh air adhartas mòr a dhèanamh ann a bhith ag adhartachadh èifeachdas LLMn stèidhichte air decoder, tha luchd-rannsachaidh gu gnìomhach a’ sgrùdadh ailtireachd cruth-atharrachaidh eile agus dòighean aire gus riatanasan coimpiutaireachd a lughdachadh fhad ‘s a tha iad a’ cumail suas no ag adhartachadh coileanadh.
LLM ioma-mhodhail: A’ leudachadh comasan LLM nas fhaide na teacsa, tha modalan ioma-mhodhail ag amas air ioma-mhodhan fhilleadh a-steach, leithid ìomhaighean, claisneachd, no bhidio, ann an aon fhrèam aonaichte. Bidh seo a’ fosgladh chothroman inntinneach airson tagraidhean leithid fo-sgrìobhadh ìomhaighean, freagairt cheistean lèirsinneach, agus gineadh susbaint ioma-mheadhain.
Ginealach a ghabhas smachdachadh: Tha a bhith a’ comasachadh smachd mionaideach air an teacsa a chaidh a chruthachadh na stiùireadh dùbhlanach ach cudromach dha LLMn. Tha dòighean leithid gineadh teacsa fo smachd agus gleusadh sgiobalta ag amas air barrachd smachd granular a thoirt do luchd-cleachdaidh air grunn fheartan den teacsa a chaidh a chruthachadh, leithid stoidhle, tòna, no riatanasan susbaint sònraichte.
Co-dhùnadh
Tha LLMn stèidhichte air decoder air nochdadh mar fheachd cruth-atharrachail ann an raon giollachd cànain nàdarra, a’ putadh crìochan na tha comasach le gineadh is tuigse cànain. Bhon toiseach tòiseachaidh iriosal aca mar atharrachadh nas sìmplidhe de ailtireachd cruth-atharrachaidh, tha na modailean sin air fàs gu bhith nan siostaman fìor adhartach agus cumhachdach, a’ faighinn buannachd bho dhòighean ùr-nodha agus innleachdan ailtireil.
Mar a chumas sinn oirnn a’ sgrùdadh agus ag adhartachadh LLMn stèidhichte air decoder, faodaidh sinn a bhith an dùil gum faic sinn euchdan eadhon nas iongantaiche ann an gnìomhan co-cheangailte ri cànan, a bharrachd air amalachadh nam modalan sin ann an raon farsaing de thagraidhean agus raointean. Ach, tha e deatamach gun tèid dèiligeadh ri cùisean beusanta, dùbhlain eadar-mhìneachaidh, agus claon-bhreith a dh’ fhaodadh èirigh bho bhith a’ cleachdadh nam modalan cumhachdach sin gu farsaing.
Le bhith a’ fuireach aig fìor thoiseach rannsachadh, ag àrach co-obrachadh fosgailte, agus a’ cumail suas dealas làidir a thaobh leasachadh AI cunntachail, is urrainn dhuinn làn chomas LLMan stèidhichte air decoder fhuasgladh fhad ‘s a nì sinn cinnteach gu bheil iad air an leasachadh agus air an cleachdadh ann an dòigh shàbhailte, bheusach agus buannachdail do comann.
