Розкриття панелі керування: ключові параметри, що формують результати LLM

Великі мовні моделі (LLM) стали трансформаційною силою, яка значно вплинула на такі галузі, як охорона здоров’я, фінанси та юридичні послуги. Наприклад, нещодавнє дослідження автора McKinsey виявили, що кілька підприємств у фінансовому секторі використовують LLM для автоматизації завдань і створення фінансових звітів.

Крім того, магістратури можуть обробляти та генерувати текстові формати людської якості, безперешкодно перекладати мовами та надавати інформативні відповіді на складні запити, навіть у вузьких наукових областях.

У цьому блозі обговорюються основні принципи LLM і досліджується, як точне налаштування цих моделей може розкрити їхній справжній потенціал, стимулюючи інновації та ефективність.

Як працюють магістратури: передбачення наступного слова в послідовності

LLM – це потужні центри, що керуються даними. Вони навчаються на величезній кількості текстових даних, включаючи книги, статті, код і розмови в соціальних мережах. Ці навчальні дані відкривають LLM для складних моделей і нюансів людської мови.

В основі цих LLM лежить складна архітектура нейронної мережі під назвою a трансформатор. Розглянемо трансформатор як складну мережу зв’язків, яка аналізує зв’язки між словами в реченні. Це дозволяє LLM зрозуміти контекст кожного слова та передбачити найбільш імовірне слово, яке слідуватиме в послідовності.

Розгляньте це так: ви надаєте LLM речення на зразок «Кіт сів на...” На основі своїх навчальних даних LLM розпізнає контекст (“Кіт сів на“) і передбачає найбільш вірогідне наступне слово, наприклад “килимок.” Цей процес послідовного передбачення дозволяє LLM створювати цілі речення, абзаци та навіть творчі текстові формати.

Основні параметри LLM: Точне налаштування результату LLM

Тепер, коли ми розуміємо основні принципи роботи LLM, давайте вивчимо панель керування, яка містить параметри, які тонка настройка їхній творчий доробок. Налаштувавши ці параметри, ви можете спрямувати LLM на створення тексту, який відповідає вашим вимогам.

1. Температура

Уявіть температуру як циферблат, що контролює випадковість виходу LLM. Висока температура додає дозу креативності, заохочуючи LLM досліджувати менш ймовірні, але потенційно більш цікаві варіанти слів. Це може призвести до несподіваних і унікальних результатів, але також збільшує ризик безглуздого або нерелевантного тексту.

І навпаки, налаштування низької температури зосереджує LLM на найбільш імовірних словах, що призводить до більш передбачуваних, але потенційно роботизованих результатів. Головне – знайти баланс між креативністю та узгодженістю для ваших конкретних потреб.

2. Топ-к

Вибірка Top-k діє як фільтр, обмежуючи LLM від вибору наступного слова з усього всесвіту можливостей. Замість цього він обмежує варіанти K найімовірніших слів на основі попереднього контексту. Цей підхід допомагає LLM генерувати більш цілеспрямований і зв’язний текст, відволікаючись від абсолютно нерелевантних слів.

Наприклад, якщо ви доручаєте LLM написати вірш, використання вибірки top-k із низьким значенням k, наприклад, k=3, підштовхне LLM до слів, які зазвичай асоціюються з поезією, наприклад «любов, ""серце, "Або"мрія”, а не звертатися до непов’язаних термінів, таких як “калькулятор” чи “економіка”.

3. Топ-п

Вибірка Top-p використовує дещо інший підхід. Замість обмеження параметрів фіксованою кількістю слів він встановлює кумулятивний поріг ймовірності. Після цього LLM розглядає лише слова в межах цього порогу ймовірності, забезпечуючи баланс між різноманітністю та релевантністю.

Припустімо, ви хочете, щоб LLM написав допис у блозі про штучний інтелект (ШІ). Вибірка Top-p дозволяє встановити поріг, який охоплює найбільш імовірні слова, пов’язані з ШІ, наприклад «навчання за допомогою машини"І"алгоритми». Однак це також дозволяє досліджувати менш ймовірні, але потенційно глибокі терміни, такі як «етика"І"недоліки».

4. Ліміт жетонів

Уявіть лексему як одне слово або розділовий знак. Параметр обмеження токенів дозволяє контролювати загальну кількість токенів, які генерує LLM. Це важливий інструмент для забезпечення відповідності вашого створеного LLM контенту певним вимогам до кількості слів. Наприклад, якщо вам потрібен опис продукту з 500 слів, ви можете відповідно встановити ліміт маркерів.

5. Зупинити послідовності

Стоп-послідовності – це як чарівні слова для LLM. Ці попередньо визначені фрази або символи сигналізують LLM про припинення створення тексту. Це особливо корисно для запобігання застряганню LLM у нескінченних циклах або виходу з дотичних.

Наприклад, ви можете встановити послідовність зупинки як "END”, щоб наказати LLM припинити генерацію тексту, коли він зустріне цю фразу.

6. Блокуйте образливі слова

Параметр «блокувати образливі слова» є критично важливим запобіжним засобом, який запобігає створенню образливих або невідповідних слів LLM. Це важливо для підтримки безпеки бренду в різних компаніях, особливо в тих, які значною мірою покладаються на публічні комунікації, наприклад маркетингові та рекламні агенції, служби обслуговування клієнтів тощо.

Крім того, блокування образливих слів спрямовує LLM на створення інклюзивного та відповідального контенту, що стає пріоритетом багатьох компаній сьогодні.

Розуміючи та експериментуючи з цими елементами керування, компанії в різних секторах можуть використовувати LLM для створення високоякісного цільового контенту, який резонує з їх аудиторією.

Поза основами: вивчення додаткових параметрів LLM

У той час як параметри, розглянуті вище, забезпечують міцну основу для керування результатами LLM, існують додаткові параметри для точного налаштування моделей для високої релевантності. Ось кілька прикладів:

• Штраф за частоту: Цей параметр не заохочує LLM повторювати те саме слово чи фразу занадто часто, сприяючи більш природному та різноманітному стилю написання.
• Штраф за присутність: Це перешкоджає LLM використовувати слова чи фрази, які вже присутні в підказці, заохочуючи його створювати більш оригінальний вміст.
• Без повторення N-Gram: Цей параметр обмежує LLM генерувати послідовності слів (n-грамів), які вже з’являються в певному вікні згенерованого тексту. Це допомагає запобігти повторюваним візерункам і сприяє більш плавному потоку.
• Фільтрація Top-k: Ця передова техніка поєднує вибірку top-k і вибірку ядра (top-p). Це дозволяє обмежити кількість слів-кандидатів і встановити мінімальний поріг імовірності в цих варіантах. Це забезпечує ще точніший контроль над творчим напрямком LLM.

Експериментування та пошук правильної комбінації налаштувань є ключовим фактором для розкриття повного потенціалу LLM для ваших конкретних потреб.

LLM — це потужні інструменти, але їхній справжній потенціал можна розкрити шляхом точного налаштування основних параметрів, таких як температура, top-k і top-p. Налаштувавши ці параметри LLM, ви можете перетворити свої моделі на універсальних бізнес-помічників, здатних генерувати різні формати вмісту, адаптовані до конкретних потреб.

Щоб дізнатися більше про те, як програми LLM можуть розширити можливості вашого бізнесу, відвідайте Unite.ai.