Создание небольшого, но продвинутого LLM Недавно построенный LLM, построенный в сентябре 2023 года, демонстрирует инновационные методы, такие как управляемое слияние, логическая цепочка рассуждений, повторяющиеся слои натяжения и отсев, применяемые на выходе. Его конструкция, состоящая из 24 разделителей внимания и скрытых слоев с 448 параметрами, масштабируется до 1 миллиарда параметров модели. Такой подход подчеркивает, что надежные возможности возникают из фундаментальных математических принципов, а не из совершенно новых инноваций.
Декодирование нейронных сетей с помощью матричного умножения Нейронные сети работают на основе тензоров, где все вычисления сводятся к умножению матриц. На каждом этапе — от ввода через скрытые слои до вывода — применяется арифметика для преобразования данных, обновляя массивы с каждой операцией. Библиотеки, подобные TensorFlow, упрощают эти операции, показывая, что сложность нейронных сетей основана на базовых вычислениях.
Преобразование неподготовленного кода в эффективный обучающий Сила LLM заключается не в его программном обеспечении, а в обучении его сотрудников с использованием огромных объемов данных. Обширные наборы данных, такие как данные из Hugging Face с массивными статьями в Википедии, предоставляют необходимую информацию для обучения с помощью сопоставления реальных данных. Этот процесс требует значительных вычислительных ресурсов, что подчеркивает тот факт, что высококачественные данные и вычислительная мощность являются ключом к эффективному обучению.
Стимулирование инноваций за счет объединения знаний в области искусственного интеллекта и физики Прорывы в области искусственного интеллекта тесно связаны с достижениями в физике, где математические принципы объединяют сложные концепции. Возможность решения квантовых задач и унификации теории относительности указывает на значительный научный прогресс в ближайшем будущем. Эта независимая, непредвзятая точка зрения подтверждает идею о том, что истинные инновации основываются на пересмотре и совершенствовании основополагающих научных законов.