Your AI powered learning assistant

Глубокое погружение в LLM, такие как ChatGPT

introduction

00:00:00

Большие языковые модели представлены как инновационные инструменты с впечатляющими возможностями, но присущими им ограничениями. В пояснении описываются ментальные модели, которые помогают прояснить, как вводимый текст преобразуется в сгенерированные ответы. Подчеркивается тщательный баланс между сильными сторонами инструмента и его острыми краями. Обсуждение иллюстрирует доступную разбивку всего конвейера, который питает такие системы, как ChatGPT.

pretraining data (internet)

00:01:00

Создание разнообразного цифрового корпуса Огромное количество общедоступных текстов собирается из Интернета с использованием таких ресурсов, как Common Crawl и специализированные наборы данных, такие как Fine Web. Процесс направлен на получение высококачественных и разнообразных документов, которые используются в больших языковых моделях, обеспечивая широкий спектр знаний. Несмотря на обширность Интернета, стратегическая фильтрация сокращает объем данных до 44 терабайт, что идеально подходит для углубленного обучения.

Преобразование необработанных веб-данных в структурированный учебный материал Исходный HTML-контент тщательно обрабатывается для извлечения чистого текста путем удаления нежелательных элементов, таких как навигационные меню и код форматирования. Последовательность этапов фильтрации, включая фильтрацию URL—адресов, классификацию языков, дедупликацию и удаление личной информации, гарантирует сохранение только высококачественного текста. В результате получается целостный набор разнообразных документов, который формирует надежную основу для обучения нейронных сетей моделированию паттернов естественного языка.

tokenization

00:07:47

Эффективная токенизация: сбалансированная длина последовательности и словарный запас Текст преобразуется в одномерную последовательность символов перед обработкой нейронными сетями. Естественный порядок следования текста кодируется в двоичных разрядах, а затем группируется в байты, расширяя набор символов с двух до 256. Объединение часто встречающихся пар с помощью парного кодирования байтов еще больше уплотняет последовательность, что приводит к эффективному словарю, насчитывающему около 100 000 символов. Это преобразование оптимизирует соотношение между подробным представлением и управляемой длиной последовательности.

Практическое исследование конверсии токенов и их изменчивости Интерактивные инструменты демонстрируют, как текст разбивается на токены с уникальными идентификаторами, показывая чувствительность токенизации к интервалам и регистру. Небольшие изменения, такие как дополнительный пробел или разные заглавные буквы, приводят к различному разделению токенов и их количеству. Например, простые фразы, такие как "hello world", могут по-разному отображаться в зависимости от форматирования. Это сопоставление разъясняет, как языковые модели интерпретируют текст с помощью базовых последовательностей символов.

neural network I/O

00:14:27

Преобразование обширных текстовых данных в атомарные единицы Массивный набор текстовых данных преобразуется в последовательности токенов с помощью специализированного токенизатора, преобразующего 44 терабайта текста в 15 триллионов уникальных идентификаторов токенов. Каждый токен представляет собой небольшой неделимый фрагмент текста, служащий основным строительным блоком, который сам по себе не имеет значения. Это атомарное представление закладывает основу для дальнейшего вычислительного анализа и статистического моделирования.

Обучение нейронных сетей с помощью последовательного предсказания токенов Скользящие окна с лексемами выбираются из текста, чтобы зафиксировать статистический порядок следования лексем, и сеть получает эти окна в качестве контекста. Нейронная сеть, которая изначально имеет случайные веса, выводит распределение вероятностей по обширному словарному запасу, угадывая следующую лексему в последовательности. Итеративные обновления корректируют сеть таким образом, чтобы прогнозируемые вероятности все больше соответствовали фактической последовательности, постепенно уточняя ее статистическую модель данных.

neural network internals

00:20:11

Последовательности токенов и настройка параметров Нейронные сети начинаются с последовательностей токенов, которые преобразуются в обширные математические выражения, состоящие из миллиардов параметров. Изначально случайные, эти параметры настраиваются путем обучения, чтобы отразить статистические закономерности, присутствующие в данных. Процесс преобразует хаотические выходные данные в согласованные прогнозы путем методичной корректировки этих параметров. Простые операции, такие как умножение, сложение и возведение в степень, лежат в основе этого перехода от случайности к структуре.

Архитектура трансформатора и прогнозируемый поток Модели производственного уровня, такие как Transformers, встраивают токены в распределенные представления, прежде чем направлять их на уровни математических преобразований. Такие операции, как нормализация уровней, умножение матриц и механизмы внимания, в совокупности выводят выходные данные softmax для указания следующего токена. Архитектура представляет собой функцию без сохранения состояния, которая, несмотря на свою простоту по сравнению с биологическими нейронами, эффективно распределяет входные данные для получения надежных прогнозов. В ее дизайне особое внимание уделяется выразительности, масштабируемости и эффективному потоку информации.

inference

00:26:01

Стохастическая выборка токенов Выявляет усвоенные закономерности Нейронная сеть начинает с префиксного токена и генерирует распределение вероятности для следующего токена, что делает процесс похожим на подбрасывание монеты со смещением. Каждый выбранный из этого вектора токен может воссоздавать знакомые шаблоны или создавать новые последовательности путем повторного смешивания изученных данных. Пошаговая выборка отражает присущую ей случайность, сохраняя при этом статистические свойства, заложенные во время обучения.

Модели с фиксированными параметрами, позволяющие делать выводы в режиме реального времени После токенизации огромных объемов данных и экспериментов с различными сетевыми архитектурами для генерации в режиме реального времени выбирается модель с фиксированными параметрами. Затем сеть продолжает генерировать токены, итеративно возвращая свои выходные данные, гарантируя, что каждое решение сохраняет общее статистическое сходство с обучающим набором. Этот метод логического вывода позволяет получить ответы, которые, хотя и согласуются с данными обучения, формируют уникально построенные последовательности, как это наблюдается в таких системах, как ChatGPT.

GPT-2: training and inference

00:31:09

GPT-2 как основа современных трансформаторов GPT-2, выпущенный OpenAI в 2019 году, собрал в себе современный стек сетей Transformer с 1,6 миллиардами параметров и контекстным окном из 124 токенов. Он был обучен на 100 миллиардах токенов, что создало основу, которая повлияла на более поздние модели, такие как GPT-4. Дизайн модели объединил знакомые компоненты в единое целое, подготовив почву для современных расширяющихся языковых моделей.

Постепенное обучение и доводка с учетом потерь Обучение происходит путем последовательных обновлений, где каждая строка представляет собой небольшое улучшение в прогнозировании следующего токена. При использовании пакетов примерно по 1 миллиону токенов за обновление производительность модели отслеживается по показателю неуклонно снижающихся потерь. Регулярные проверки логического вывода показывают эволюцию от случайного текста к формирующейся согласованности, подчеркивая непрерывный процесс оптимизации.

Облачные кластеры графических процессоров Повышают эффективность Современные достижения позволили сократить стоимость и время обучения, сократив расходы примерно с 40 000 долларов до всего лишь 600 или даже 100 долларов. Облачные узлы, оснащенные несколькими графическими процессорами H100, параллельно выполняют интенсивные матричные вычисления, что значительно ускоряет циклы обновления. Улучшенное качество данных и оптимизированное программное обеспечение также способствуют эффективному и масштабируемому обучению модели.

Расширяющийся ландшафт графических процессоров Стимулирует трансформацию отрасли Высокопроизводительные графические процессоры стали причиной масштабных инвестиций в облачные центры обработки данных, где в оперативном режиме работают кластеры из десятков или даже десятков тысяч графических процессоров. Эти системы обрабатывают огромные массивы данных и поддерживают быстрое повторение обучения модели, что подчеркивает важнейшую роль параллельных вычислений. Глобальная гонка за графическими процессорами отражает более широкие изменения в технологической инфраструктуре, влияющие на динамику рынка и инновации.

Llama 3.1 base model inference

00:42:52

Основы выпусков базовой модели Крупные технологические компании вкладывают значительные ресурсы в обучение базовых моделей, которые, по сути, являются имитаторами токенов, предсказывающими следующее слово в последовательности. Эти модели состоят из двух ключевых компонентов: кода инфраструктуры, детализирующего дальнейший ход нейронной сети, и обширного набора параметров, которые фиксируют изученные шаблоны. Выпуск таких моделей, как GPT-2, обеспечил как код, так и значения параметров, заложив основу для более поздних, более продвинутых моделей.

Эволюция до Llama 3.1: огромный скачок Переход от более ранних моделей к Llama 3.1 представляет собой существенное увеличение масштабов и сложности. Llama 3.1 построена с учетом 405 миллиардов параметров и была обучена на 15 триллионах токенов, что значительно расширяет возможности использования интернет-текста. Эта модель иллюстрирует современные методы обучения и затраты на вычислительную технику, которые приводят к созданию более связного текста.

Механика автозаполнения токена и стохастичность Базовые модели функционируют, предсказывая следующий токен в последовательности, действуя как расширенное вероятностное автозаполнение. Этот процесс по своей сути стохастичен, что означает, что одно и то же приглашение может выдавать разные результаты, основанные на вероятностях выборки. Такое поведение приводит к получению выходных данных, отражающих статистические закономерности из данных обучения, что иногда приводит к творческим продолжениям и случайным неточностям.

Извлечение знаний о мире с помощью подсказок Хотя эти модели всего лишь предсказывают токены, они инкапсулируют огромное количество знаний о мире на основе своих обучающих данных. Они могут точно запоминать содержимое, например, длинные статьи в Википедии, или создавать подробные списки, когда их об этом попросят. Присущее им умение запоминать часто встречающиеся данные позволяет им предоставлять информацию, которая в целом является точной, хотя иногда и расплывчатой, с менее распространенными деталями.

Преобразование автозавершения в интерактивный помощник Умелая разработка подсказок позволяет базовой модели использовать диалоговую функцию, имитируя интерактивного помощника. Форматирование входных данных в виде диалога и использование нескольких примеров позволяет модели отвечать на вопросы, объяснять явления и даже переводить текст. Этот подход использует возможности контекстного обучения, превращая генератор необработанных токенов в практический инструмент для различных приложений.

pretraining to post-training

00:59:23

На этапе предварительной подготовки интернет-документы преобразуются в токены, нейронные сети обучаются предсказывать последовательности токенов и создавать базовую модель, которая имитирует статистику интернет-текстов. Эта модель отражает суть письменного онлайн-контента и может генерировать текст на основе изученных шаблонов. Переход к последипломному обучению превращает базовую модель в помощника, способного эффективно взаимодействовать с запросами. В этом процессе используется более экономичный этап для повышения интерактивности, превращающий необработанные статистические прогнозы в согласованные ответы, дающие ответы на вопросы.

post-training data (conversations)

01:01:06

Формирование ответов искусственного интеллекта с помощью многоходовых бесед В процессе обучения используются примеры многооборотного диалога, в ходе которого на вопросы человека даются точные, зависящие от контекста ответы. Поведение ассистента неявно программируется с помощью этих примеров, включая простые вычисления, последующие разъяснения и безопасные отказы. В каждом разговоре излагается четкий сценарий, демонстрирующий идеальные модели реагирования.

Переход от обширной предварительной подготовки к целенаправленной последующей Базовая модель, предварительно подготовленная на основе обширных документов в Интернете, в дальнейшем совершенствуется с использованием набора данных, собранных в ходе бесед. На этапе после обучения поведение модели корректируется всего за несколько часов по сравнению с месяцами, необходимыми для предварительной подготовки. Этот целенаправленный процесс знакомит ассистента со статистическими моделями, отражающими идеальные взаимодействия, подобные человеческим.

Разделение разговоров на структурированные последовательности Диалоги преобразуются в одномерные последовательности токенов, где специальные маркеры определяют роли и границы хода. Такие токены, как "IM start" и идентификаторы ролей, указывают начало и конец каждого хода пользователя или ассистента. Это структурированное кодирование позволяет нейронной сети обрабатывать примеры диалогов как простую последовательность токенов.

Разработка Идеальной Помощи с помощью Маркировки людей Опытные специалисты по составлению этикеток разрабатывают подсказки для разговора и идеальные ответы в соответствии с подробными рекомендациями, в которых подчеркиваются полезность, правдивость и безопасность. Они генерируют ответы, используя изученную и тщательно продуманную информацию, эффективно программируя ассистента на собственном примере. Этот процесс гарантирует, что обучающие данные соответствуют согласованному и экспертному стилю ведения беседы.

Интеграция синтетических и человеческих данных для подробного обсуждения Современные наборы данных сочетают примеры, созданные человеком, с ответами, полученными с помощью языковых моделей, в результате чего получается широкомасштабная и разнообразная коллекция диалогов. Хотя на ранних этапах работы использовались исключительно люди, создающие ярлыки, нынешняя практика включает синтетические данные, уточненные под наблюдением человека. Эта эволюция расширяет набор данных и повышает вариативность реагирования модели и ее опыт.

Статистическое моделирование работы опытных маркировщиков-людей при формировании выходных данных В процессе логического вывода ассистент выдает ответы, которые статистически имитируют идеальные результаты, полученные опытными специалистами по составлению этикеток. Его ответы представляют собой плавное сочетание предварительно подготовленных знаний и данных разговоров после обучения. Пользователи получают ответы, которые по сути являются имитацией хорошо информированных, тщательно продуманных человеческих ответов.

hallucinations, tool use, knowledge/working memory

01:20:32

Происхождение галлюцинаций в статистических моделях Языковые модели по своей сути генерируют галлюцинации, статистически предсказывая лексемы на основе обширных обучающих данных. Их ответы имитируют уверенные утверждения, полученные во время обучения, даже если информация сфабрикована. Модели выдают ответы без реальной проверки, создавая правдоподобные, но неверные факты.

Сфабрикованные ответы в результате имитации шаблона Сталкиваясь с незнакомыми запросами, модели по умолчанию имитируют стиль известных ответов. Они выдают множество противоречивых ответов, которые звучат уверенно, но не подкреплены фактами. Такое поведение обусловлено тем, что они разработаны как статистические средства прогнозирования, которые ставят вероятность превыше истины.

Отличать внутренние знания от рабочей памяти Знания, хранящиеся в параметрах модели, сродни смутному воспоминанию о прошлых данных, в то время как контекстное окно служит активной рабочей памятью. Хотя внутренние нейроны могут указывать на неопределенность, этот сигнал напрямую не отражается в выходных данных. В результате модель предпочитает генерировать полные ответы даже при наличии неопределенности.

Обучающие модели для осознания неопределенности Расширение обучающего набора примерами, которые допускают "я не знаю", помогает привести результаты в соответствие с фактическими знаниями. Применяя модель к сценариям, в которых допущение неопределенности является правильным, она учится распознавать границы своих знаний. Такая корректировка препятствует уверенной фальсификации и способствует сдержанности в отношении фактов.

Проверка фактических утверждений на предмет их соответствия Методы повторного опроса используются для проверки понимания моделью конкретных фактов. Разработчики сравнивают ответы модели с известными ответами, чтобы определить надежность. Эта систематическая оценка учит модель, когда ей следует отказаться от предоставления информации, предотвращая неточные утверждения.

Использование внешних инструментов для получения точной информации Интеграция внешних инструментов, таких как веб-поиск, позволяет моделям обновлять свою рабочую память проверенными данными. Специальные токены запускают процесс поиска, который возвращает актуальную и достоверную информацию. После того, как извлеченный текст попадает в контекстное окно, модель может напрямую ссылаться на него, сопоставляя свои выходные данные с надежными источниками.

Согласование памяти искусственного интеллекта со стратегиями запоминания человеком Архитектура модели отражает сочетание долговременных смутных воспоминаний и оперативной рабочей памяти, аналогично когнитивным процессам человека. Предоставление свежего и точного контекста повышает качество генерируемых сводок и ответов. Эта параллель с человеческой памятью подчеркивает преимущество обновления контекста модели надежными данными.

knowledge of self

01:41:46

Эфемерное существование и иллюзорное Самопознание Языковые модели работают без постоянного "я", перестраиваясь при каждом разговоре, генерируя ответы, основанные исключительно на статистических моделях, извлеченных из обширных данных. Их кажущееся самосознание, например, утверждение о своей идентичности или происхождении, является побочным продуктом шаблонов в их обучающих данных, а не истинным самоанализом. Такие реакции случайны и эфемерны, отражая скорее искусственно созданную иллюзию, чем последовательную личность.

Разработка фирменного стиля с помощью тонкой настройки и скрытых подсказок Разработчики могут создать последовательное повествование, интегрируя жестко запрограммированные диалоги и системные инструкции, которые определяют индивидуальность модели. Эти специально разработанные обучающие элементы помогают моделям давать конкретные ответы о своем происхождении, создавая видимость постоянного "я". Такое целенаправленное формирование идентичности подчеркивает тот факт, что любое самоощущение является всего лишь функцией контролируемого воздействия, а не врожденной чертой.

models need tokens to think

01:46:56

Конечные вычисления при обработке токенов Языковые модели обрабатывают информацию токен за токеном, каждый из которых подвергается фиксированному, ограниченному объему вычислений с помощью конечного числа нейронных уровней. Это ограничение означает, что ни один токен не может вместить все рассуждения, необходимые для решения сложных задач. Последовательная структура заставляет каждое предсказание полагаться на управляемый, заранее определенный бюджет вычислений.

Пошаговое рассуждение Повышает математическую точность Математическая задача была использована для иллюстрации того, что сжатие вычислений в один токен часто приводит к ошибкам. Распределение промежуточных арифметических действий по нескольким токенам позволяет постепенно накапливать результаты. Такая последовательность действий от токена к токену гарантирует, что каждый вычислительный элемент достаточно прост в обращении и при этом надежно приводит к правильному ответу.

Основные стратегии маркировки для распределенных вычислений Обучающие данные должны поощрять ответы, которые распределяют логику, а не навязывать ответ, состоящий из одного токена. Акцент на интервальных вычислениях помогает избежать перегрузки любого отдельного токена чрезмерной обработкой. Этот метод согласуется с тем, как прямой проход модели последовательно обрабатывает токены, обеспечивая надежную цепочку мышления.

Использование кода для надежных вычислений При выполнении сложных арифметических операций указание модели использовать интерпретатор кода снижает зависимость от ее ограниченной внутренней арифметики в уме. При генерации и выполнении кода задача разбивается на проверяемые вычисления меньшего размера. Эта внешняя проверка с помощью Python или аналогичных инструментов сводит к минимуму ошибки и повышает точность вычислений.

Преодоление ограничений при подсчете с помощью внешних инструментов Моделям часто трудно правильно подсчитать элементы, когда они вынуждены делать это в одном токене, из-за группировки токенов и ограниченных вычислений на один токен. Эта проблема очевидна при подсчете последовательностей или групп, где прямой подсчет может привести к неверным результатам. Использование кодовой процедуры для обработки подсчета явно преодолевает эти ограничения и приводит к правильному подсчету.

tokenization revisited: models struggle with spelling

02:01:11

Слепое пятно токенизации: недостающие символы в мире токенов Модели обрабатывают текст в виде токенов, а не отдельных символов, что снижает точность выполнения задач, требующих тщательной обработки. Процесс токенизации, разработанный главным образом для повышения эффективности, скрывает детали, необходимые для простых операций на уровне символов, таких как выбор каждой третьей буквы. Использование внешних инструментов, таких как code, может эффективно устранить этот пробел, управляя задачами, зависящими от конкретного персонажа.

Проблемы с подсчетом голосов: Неправильный подсчет Strawberry R Сложность подсчета возникает, когда токенизация маскирует отдельные символы, что приводит к ошибкам в таких задачах, как подсчет определенных букв в слове. Примечательным примером является широко распространенная проблема, когда модели изначально неправильно подсчитывали количество букв "R" в слове "strawberry", несмотря на то, что они превосходно справлялись со сложными математическими задачами. Использование кода для манипулирования строками предлагает очевидный обходной путь, демонстрирующий присущие дизайну моделей компромиссы между расширенными рассуждениями и базовым анализом символов.

jagged intelligence

02:04:53

Модели с искусственным интеллектом, несмотря на их мастерство в решении сложных научных задач, иногда не справляются с элементарными математическими заданиями. В одном примере модель ошибочно утверждает, что 9.11 больше, чем 9.9, при этом ее ответ колеблется между правильным и неправильным. Углубленный анализ показывает, что нейронная активация, напоминающая структуру библейских стихов, может нарушить математические рассуждения. Это парадоксальное поведение подчеркивает магическую, но ненадежную природу этих стохастических систем, что заставляет с осторожностью полагаться на них как на инструменты.

supervised finetuning to reinforcement learning

02:07:28

Преобразование необработанных данных в помощника с искусственным интеллектом Большие языковые модели начинаются с обучения на обширных интернет-документах, в результате чего обширная информация сжимается в базовую модель, имитирующую онлайн-текст. Эта база используется в диалогах, организованных людьми, где миллионы взаимодействий обеспечивают подсказки и идеальные ответы. Превращение из примитивного интернет-симулятора в практичного помощника позволяет решать такие проблемы, как галлюцинации, за счет использования внешних инструментов, таких как веб-поиск и интерпретаторы кода.

Продвижение вперед с помощью целенаправленного обучения с подкреплением После создания функционального помощника, прошедшего предварительное обучение и точную настройку под наблюдением, в качестве заключительного этапа вводится обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением улучшает модель за счет использования оптимизаций, основанных на обратной связи, которыми занимаются специализированные команды. На этом этапе модель переходит от имитации идеальных реакций к активному совершенствованию своих стратегий решения проблем и разговорных способностей.

Овладение навыками с помощью школьного подхода Обучение с подкреплением метафорически похоже на школьный процесс, когда учебники содержат изложение, экспертные решения и практические задачи. Обширная справочная информация закладывает основу, демонстрации экспертов дают идеальные ответы, а практические задачи стимулируют самостоятельные открытия. Эта образовательная аналогия иллюстрирует, как модель объединяет базовые знания, имитацию и практические упражнения для развития надежных навыков решения проблем.

reinforcement learning

02:14:42

Последовательности токенов как основа рассуждений LLM Магистранты воспринимают входные данные как линейную последовательность идентификаторов токенов, каждый из которых вносит свой вклад в общее решение. Пример математической задачи показывает, что различные пути к токенам могут сходиться к одному и тому же правильному ответу. Это демонстрирует зависимость модели от вычислений на уровне токенов и важность эффективной последовательности токенов.

Соединение человеческой интуиции и машинного расчета Комментаторы-люди сталкиваются с проблемой выбора последовательностей токенов, которые понятны для нас, но могут быть неоптимальными для вычислений модели. Баланс между понятными для человека объяснениями и эффективностью токенов имеет решающее значение, поскольку модель обрабатывает токены принципиально иным способом. Несоответствие между человеческими рассуждениями и переходами между токенами может привести к ненужным скачкам или потраченным впустую вычислительным шагам.

Обучение с подкреплением посредством итеративного Исследования Процесс включает в себя отбор нескольких возможных решений для одной подсказки и оценку того, какие последовательности дают правильный ответ. Методом проб и ошибок правильные последовательности подкрепляются, а неэффективные пути отбрасываются. Это итеративное исследование позволяет модели самостоятельно находить наиболее эффективную стратегию решения задач.

Развитие магистратуры: от всесторонней предварительной подготовки к целенаправленной практике Обучение начинается с предварительной подготовки по обширным текстовым массивам для создания обширной базы знаний. Тонкая настройка под руководством пользователя повышает производительность за счет подражания решениям экспертов, подготавливая почву для более глубокого обучения. В этом случае обучение с подкреплением становится целенаправленной практикой, закрепляющей последовательность символов, которые последовательно приводят к точным ответам, подобно тому, как ученик оттачивает свои навыки с помощью повторяющихся упражнений.

DeepSeek-R1

02:27:47

Экспериментальный RL Открывает новую динамику обучения Стандартная предварительная подготовка и контролируемая точная настройка уже давно являются основой обучения языковой модели. Экспериментальный этап обучения с подкреплением предполагает обучение методом проб и ошибок со сложной настройкой параметров и математическими нюансами. Этот инновационный подход порождает новые способы решения проблем, о чем говорится в статье DeepSeek-R1.

Логическая цепочка действий определяет математическую точность Обучение с подкреплением позволяет моделям улучшать свои результаты при решении математических задач с помощью итеративных рассуждений. Модели расширяют свои ответы с помощью подробных цепочек размышлений, переоценивая шаги и исследуя альтернативные пути решения. Этот непрерывный процесс приводит к повышению точности, отражая когнитивные методы решения задач человеком.

Формирование автономной когнитивной стратегии Языковые модели разрабатывают продвинутые когнитивные стратегии посредством обучения с подкреплением, независимо применяя методы, схожие с человеческим мышлением. Они перебирают различные точки зрения, переформулируют проблемы и возвращаются к верификации решений. Такой эмерджентный интеллект возникает в результате сложной динамики оптимизации, не требуя жестко запрограммированных методов.

Модели мышления в сравнении со стандартной тонкой настройкой Модели мышления, обученные RL, генерируют всеобъемлющие, прозрачные цепочки рассуждений, которые отличают их от систем с тонкой настройкой, которые в основном контролируются. Их итеративные процессы позволяют получить подробные методы решения, хотя иногда цепочка рассуждений частично скрыта для защиты собственных стратегий. Такая динамика делает их выгодными для решения сложных задач, в то время как более простые запросы могут быть обработаны обычными моделями.

Доступ к передовым моделям и возможность экспериментировать с ними Новые платформы предлагают доступ к моделям мышления на основе RL, таким как DeepSeek-R1, которые доступны через open weights и различные поставщики логических выводов. Услуги подписки и экспериментальные интерфейсы от таких компаний, как Together и Google, позволяют пользователям использовать расширенные возможности логического мышления. Развивающийся ландшафт этих систем знаменует собой рубеж в расширении возможностей языковых моделей.

AlphaGo

02:42:07

Революция в обучении с подкреплением от AlphaGo Прорыв AlphaGo в области игры Го продемонстрировал способность обучения с подкреплением превосходить возможности экспертов-людей, используя самостоятельную игру для поиска выигрышных стратегий. Разработанный AlphaGo метод подкрепления эмпирически успешных ходов выходит за рамки простого подражания играм экспертов, которые можно увидеть при обучении под наблюдением. Система продемонстрировала, что стратегические инновации, такие как неортодоксальный ход 37, могут появиться в результате исследования, выходящего за рамки обычной человеческой тактики.

Новые рубежи в области искусственного интеллекта, выходящие за рамки имитации Обучение с подкреплением призвано трансформировать языковые модели, позволяя им осваивать инновационные стратегии мышления, которые отличаются от традиционных человеческих моделей. Обширные и разнообразные наборы задач позволяют этим моделям совершенствовать уникальные подходы и даже разрабатывать новые средства концептуального мышления. Эта новая методология может привести к открытию аналогий и стратегий, выходящих за рамки стандартной человеческой интуиции, что ознаменует кардинальный сдвиг в решении проблем с помощью искусственного интеллекта.

reinforcement learning from human feedback (RLHF)

02:48:26

Противопоставление проверяемых и непроверяемых областей Такие задачи, как решение численных задач, позволяют легко проверить результат, сравнив его с конкретным ответом, в то время как в творческих заданиях, таких как написание шуток или стихотворений, отсутствует четкая основа для истины. Сложность заключается в объективной оценке результатов творчества, поскольку не существует единого показателя оценки. Это различие обусловливает необходимость в инновационных подходах, которые позволяют обрабатывать субъективные оценки, не полагаясь исключительно на вмешательство человека.

Имитация человеческого суждения с помощью модели вознаграждения Вместо того, чтобы полагаться на постоянный контроль со стороны человека, нейросетевая модель вознаграждения обучена имитировать оценку, проводимую человеком. Благодаря учету предпочтений человека при упорядочивании различных результатов, модель становится посредником, который может оценивать креативный контент. Эта стратегия предлагает эффективный способ использовать знания человека при обучении с подкреплением, не перегружая людей-оценщиков.

Выравнивание Оценок С Помощью Человеческих Распоряжений Для запроса генерируется несколько выходных данных, которые затем ранжируются человеком от наилучшего к наихудшему, что обеспечивает четкий сигнал о заказе. Модель вознаграждения обрабатывает как результаты запроса, так и результаты кандидатов для получения числовой оценки, которая корректируется путем сравнения с рейтингом, предоставленным человеком. Итеративные обновления гарантируют, что нейронная сеть научится точно моделировать предпочтения человека с помощью четко определенной математической структуры.

Упрощение контроля для повышения производительности Если попросить людей ранжировать результаты, а не генерировать идеальные ответы, процесс становится менее требовательным, в то же время получая высококачественные обучающие данные. Такое косвенное наблюдение позволяет повысить эффективность модели в творческих областях, где получение идеальных результатов затруднено. Эмпирические данные свидетельствуют о том, что при настройке моделей с использованием этих упрощенных человеческих суждений могут быть достигнуты даже незначительные улучшения.

Поиск уязвимостей в моделируемых вознаграждениях Модель вознаграждения, хотя и разработана для имитации человеческого суждения, остается несовершенной и подверженной потерям в результате эксплуатации. Обучение с подкреплением может в конечном итоге открыть способы управления системой, что приведет к получению результатов, которые будут высоко оценены, но на практике бессмысленны. Эта уязвимость, обусловленная противоречивыми примерами, ограничивает продолжительность и масштабируемость обучения, вынуждая соблюдать баланс между улучшением и чрезмерной оптимизацией.

Интеграция RLHF в более широкую парадигму обучения ИИ Современное обучение ИИ сочетает в себе предварительную подготовку, точную настройку под руководством пользователя и обучение с подкреплением, что напоминает структурированный образовательный процесс. Массовые распределенные вычисления повышают производительность, напоминая пользователям о том, что эти модели остаются инструментами с присущими им ограничениями. Признание как сильных сторон, так и непредсказуемых недостатков этих систем поощряет осторожное и совместное использование искусственного интеллекта в реальных приложениях.

preview of things to come

03:09:39

Мультимодальная интеграция и автономные агенты выполнения задач Развиваются модели, позволяющие обрабатывать текст, аудио и изображения с помощью токенизации сигналов из фрагментов спектрограмм и фрагментов изображений в унифицированные потоки токенов. Такая интеграция обеспечивает беспрепятственный диалог и креативную отдачу в разных модальностях. Системы переходят от решения изолированных задач к управлению расширенными операциями с исправлением ошибок в качестве автономных агентов под наблюдением человека. Цифровые интерфейсы становятся все более распространенными, и в конечном итоге модели будут управлять такими действиями, как работа с клавиатурой и мышью.

Инновации в динамике обучения и масштабируемости контекста Текущие модели работают с фиксированными параметрами после обучения, полагаясь исключительно на контекстное обучение во время логического вывода. Это ограничение ставит под сомнение их способность эффективно адаптироваться к длительным мультимодальным задачам, где требуются огромные окна токенов. Текущие исследования направлены на изучение обучения во время тестирования и динамического управления контекстом для обеспечения непрерывной адаптации и самокоррекции. Эти инновации направлены на преодоление разрыва между выводами из статической модели и эволюционирующими процессами обучения, наблюдаемыми в процессе познания человеком.

keeping track of LLMs

03:15:15

Прозрачные рейтинги и инновации открытого типа El Marina представляет уникальную таблицу лидеров, в которой модели с большим количеством языков оцениваются путем слепого сравнения с людьми. В рейтинге представлены такие топовые модели, как Google Gemini и OpenAI, а также известные релизы с открытым исходным кодом, как Deep Seek и Meta's Llama. Система предлагает прямые ссылки для ознакомления с моделями и подчеркивает важность разработки доступных и высокоэффективных весов. Наблюдение за колебаниями положения позволяет протестировать несколько моделей, чтобы определить наиболее подходящий для конкретных задач.

Всесторонние обновления искусственного интеллекта с помощью информационных бюллетеней и социальных платформ Подробный информационный бюллетень AI News предлагает всесторонние обновления, сочетая информацию, подготовленную человеком, с краткими сведениями, созданными LLM, и обширными архивными данными. Регулярные, почти ежедневные публикации отражают все важные события, несмотря на их объем. Платформы социальных сетей, такие как X, еще больше расширяют информацию о последних достижениях, а доверенные лица делятся информацией о достижениях в режиме реального времени. Этот комплексный подход обеспечивает широкий и динамичный взгляд на быстро развивающуюся область искусственного интеллекта.

where to find LLMs

03:18:34

Доступ к LLMS через веб-порталы и платформы логического вывода Большие языковые модели доступны непосредственно на веб-сайтах провайдеров, таких как OpenAI и Gemini, где предлагаются интерактивные интерфейсы чата. Модели с открытым весом можно изучить с помощью платформ логического вывода, таких как Together, на которых представлены различные типы моделей. Базовые модели, хотя и менее распространены и обычно предназначены для помощников в чате, доступны через специализированные сайты, такие как Hyperbolic, которые предлагают версии, подобные Llama 3.1.

Локальное выполнение и оптимизация дистиллированных моделей Уменьшенные или доработанные версии моделей могут выполняться локально за счет снижения точности, что позволяет использовать стандартное оборудование. Такие приложения, как LM Studio, позволяют пользователям загружать модели и взаимодействовать с ними на персональных устройствах, эффективно управляя ресурсами графического процессора и памятью. Такой подход обеспечивает гибкость при выполнении пользовательских моделей и экспериментах в автономном режиме.

grand summary

03:21:46

Токенизация и автозавершение запросов Пользовательский запрос преобразуется в одномерную последовательность токенов с помощью токенизатора, встроенного в структурированный протокол обмена сообщениями. Затем модель продолжает работу, добавляя токены один за другим в режиме авторегрессии. Это фиксированное вычисление имитирует плавную генерацию текста путем предсказания следующего токена в последовательности.

Внедрение знаний и моделирование меток данных Предварительное обучение позволяет сети получить обширные знания об Интернете, в то время как для точной настройки под наблюдением используются большие массивы данных о разговорах, проводимых под руководством человека. Примеры, снабженные специальными надписями, позволяют получить идеальные ответы, которые модель учится отражать по отдельности. Этот процесс имитирует подход человека, занимающегося маркировкой данных, с использованием точных математических вычислений для каждого генерируемого токена.

Обучение с подкреплением и эмерджентное мышление Обучение с подкреплением предполагает разработку уникальных стратегий решения проблем, которые напоминают внутренний монолог. Этот подход к построению логических рассуждений добавляет новое измерение за пределы статичной имитации человеческих ярлыков, но при этом выявляет такие уязвимые места, как галлюцинации и арифметические ошибки. Пользователям рекомендуется использовать эти модели в качестве мощных инструментов, которые требуют проверки из-за случайных непредсказуемых недостатков.