Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно Хабр

March 25, 2025

Глубокое обучение, как подкатегория машинного обучения, работает с более сложными и плохо структурированными типами данных, такими как текстовая и визуальная информация. Этот подход основан на нейросетях, которые, благодаря многослойной структуре, способны выявлять сложные взаимосвязи между входными характеристиками и целевыми результатами. Мы обсудим базовые концепции машинного обучения, разберём архитектуру и этапы обучения языковых моделей, включая их настройку на выполнение инструкций и усиление через обратную связь с человеком. Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом. Если двигаться по карте в любом направлении, то можно встретить разные формы этого слова. Например, на карте языковой модели есть направление, соответствующее тому, чтобы быть актёром. Чем дальше вы продвигаетесь в этом направлении, тем больше вероятность того, что конструируемое вами слово относится к актёру. Самый прямолинейный способ создания синтетических данных с помощью языковой модели — это запросить у неё сразу весь набор данных нужного размера и структуры. В этом методе мы просто передаём модели параметры таблицы, включая названия колонок, возможные значения, ограничения и ожидаемый формат вывода.

Маловероятно, что языковая модель столкнулась бы с этим в процессе обучения, а значит, в её словаре вряд ли найдутся суперслова, представляющие Джека Николсона как фаната «Пэйсерс».
RNN работают, анализируя каждое входящее слово, отслеживая информацию из более ранних слов, что позволяет им создавать текст, который является связным и подходящим для контекста.
Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор.
Гибридный подход, который сочетает использование CPU и GPU, позволяет эффективно работать с моделями, которые не помещаются в VRAM.
Наиболее распространенная ассоциация с «языковым моделированием», благодаря Генеративному ИИ, тесно связана с процессом генерации текста.

Шаг 1: Предобработка документов: очистка данных и разбиение текста на фрагменты (chunks)

Разработка эффективной стратегии, чтобы обучить модели выполнять запросы, — это искусство предоставления полной картины. При настройке контрольных точек https://cohere.com важно создать детальное описание задачи и учитывать скорость обучения. Языковые модели (LLMs) от разных поставщиков часто имеют различные сильные стороны в зависимости от конкретных данных, на которых они обучены. Это также означает, что некоторые из них могут быть более «лучшими» и надежными при генерации вывода в форматах, отличных от JSON.

ИИ на стадии обучения программированию. https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Стоит ли?

Тогда, можно «заморозить» все параметры в модели, кроме этих токенов, и сэкономить на обучении. Если токенов 100 и каждый из них имеет размерность в 1024, то необходимо оптимизировать лишь 100 тысяч параметров вместо 175 млрд в случае обучения всей модели. Однако для применения таких решений остаётся проблема со стоимостью их обучения.

Развитие языковых моделей

Они используются чат-ботами и виртуальными помощниками для создания интерактивных диалогов, эффективного понимания и создания ответов, подобных человеческим. Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность. Процедура, известная как тонкая настройка, используется для настройки языковых моделей для конкретных действий https://anthropic.com или областей. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость особенно тщательной и тонкой настройки обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок. В остальном, структурно и концептуально, подход к обучению остается таким же. Важный этап обучения — Reinforcement Learning (RL) или обучение с подкреплением.