Прорывные достижения в области искусственного интеллекта, в частности в отношении языковых моделей, таких как GPT-4, значительно увеличили нашу способность создавать, решать задачи и инновации, которые не могли быть предсказаны. Интеграция этих произведений искусства искусственного интеллекта в наши проекты может привести к революционным достижениям в многих областях. На основе познавательной беседы с гуру искусственного интеллекта, Джереми Ховардом, этот пост раскрывает дорожную карту хакера для освоения силы языковых моделей. Давайте отправимся в это увлекательное путешествие.
Что такое языковые модели?
В пантеоне искусственного интеллекта языковые модели (ЛМ) играют ключевую роль в понимании и прогнозировании языковых закономерностей. Они действуют как интеллектуальные цифровые аписи, предсказывая следующее слово или фразу в последовательности. Возьмем фразу «Момент, когда мои шаги раздались в…», и посмотрим, как ЛМ добавляют к ней больше, делая вывод о предстоящем ходе на основе своего обширного обучения использованию и пониманию языка.
Известные ЛМ, такие как GPT-4, которые питаются массовыми данными текста, обучены распознавать сложные закономерности использования человеческого языка, что позволяет им генерировать правдоподобный текст, близкий к человеческому. Эта способность генерировать текст проистекает из их метода предсказания каждого последующего токена в вероятностной последовательности.
Опыт работы с GPT-4 и другими языковыми моделями
Джереми Ховард в своей речи демонстрирует мастерство GPT-4, предлагая примеры его решения логических головоломок, создания кода и ответов на вопросы. Тем не менее, как и у полета Икара, у этой модели есть свои ограничения. Ее способности ослабевают, когда ее спрашивают о ее собственных функциях или направляют на предоставление информации, которая появилась после ее обучения.
Ховард проливает свет на «подготовку» GPT-4, технику, которая включает в себя точную настройку GPT-4 для создания последовательных и точных ответов. Эта настройка достигается путем предоставления точных инструкций о передаче информации. Это распространяется даже на его впечатляющие возможности анализа данных, которые создают сложный код и визуальные графики на основе только естественных языковых запросов.
Хотя GPT-4 требует финансовых вложений, OpenAI щедро предоставила бесплатный доступ к его менее крупному, но могущественному кузену — GPT-3.5. С помощью библиотеки Transformers и API OpenAI, можно окунуться в увлекательный мир ЯМ. Точная настройка здесь, как и в любом виртуозном выступлении, делает модель способной к выполнению конкретных задач.
Локальное выполнение языковых моделей
Если ваша рабочая станция оборудована графическим процессором, PyTorch и Transformers предоставляют вам возможность запускать модели локально. Квантование модели и вычисления половины точности выступают в качестве эффективных ускорителей. Кроме того, ретриевал-дополнение, процесс, который позволяет получать контекстосознанные ответы, предоставляя контекстные документы, повышает качество и точность ответов.
Гибкие инструменты, такие как Axolotl и Accelerate, обеспечивают вам возможность точной настройки моделей на персональных данных в течение нескольких часов. Такие маневры позволяют создавать настраиваемые модели, которые ориентированы исключительно на конкретные задачи.
Далее к стране чудес искусственного интеллекта
Мы стоим на пороге искусственного интеллекта, который только начинает развиваться. Могут возникнуть небольшие трудности, связанные с стабильностью и зрелостью некоторых инструментов, но онлайн-сообщества по искусственному интеллекту готовы предоставить помощь. Для хакеров, желающих попробовать свои силы в глубоком обучении, эта эпоха представляет собой уникальную возможность для экспериментов с языковыми моделями.
Словами Ренессансного универсала Леонардо да Винчи: «Меня впечатлила насущная необходимость действий. Знание недостаточно; нужно применять. Быть готовым недостаточно; нужно делать.» Чтобы действительно понять способности и потенциал языковых моделей, нужно взаимодействовать, вовлекаться и экспериментировать с ними. По мере того, как мы совершаем смелые шаги на этом пути, мы несем с собой мысли, мудрость и видение деятелей, таких как Стив Джобс, Альберт Эйнштейн и Мария Кюри, воплощая дух изобретательства, любопытства и решения проблем, которое привело к бесчисленным открытиям в истории человечества.
Тем не менее, в истинном духе хакера, мы продолжаем свои поиски, вдохновленные словами Пола Грэма: «Взлом и живопись имеют много общего. Фактически, среди всех различных типов людей, которых я могу представить, хакеры и художники наиболее похожи.» Будь то через искусство или код, мы стремимся формировать мир в соответствии с нашим видением, видя возможности не только в том, что есть, но и осмеливаясь представить, что могло бы быть. Эти личности служат выдающимся доказательством того, что, имея правильные инструменты и смелость их использовать, и мы можем изменить мир. Это зависит от нас воспользоваться этими непреcedентными временами — экспериментировать и учиться.