Podcast
Questions and Answers
Үлкен тілдік модельдердің (LLM) мәтінді түсіну және жасау қабілетін қамтамасыз ететін негізгі технологиялық әдіс қалай аталады?
Үлкен тілдік модельдердің (LLM) мәтінді түсіну және жасау қабілетін қамтамасыз ететін негізгі технологиялық әдіс қалай аталады?
- Статистикалық талдау
- Терең үйрену (Deep learning) (correct)
- Символдық интеллект
- Машиналық оқыту (Machine learning)
LLM-дерді оқыту процесінде модельдің тілдік заңдылықтарды өздігінен үйренуіне мүмкіндік беретін әдіс қалай аталады?
LLM-дерді оқыту процесінде модельдің тілдік заңдылықтарды өздігінен үйренуіне мүмкіндік беретін әдіс қалай аталады?
- Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement learning)
- Бақыланатын оқыту (Supervised learning)
- Өзін-өзі бақылау (Self-supervised learning) (correct)
- Трансферлік оқыту (Transfer learning)
Transformer архитектурасындағы кодировщик (encoder) мен декодировщик (decoder) арасындағы негізгі айырмашылық неде?
Transformer архитектурасындағы кодировщик (encoder) мен декодировщик (decoder) арасындағы негізгі айырмашылық неде?
- Кодировщик тек қана сандармен жұмыс істейді, ал декодировщик мәтінмен жұмыс істейді.
- Кодировщик тілді аударады, ал декодировщик мәтінді қысқартады.
- Кодировщик кіріс мәтінін талдайды, ал декодировщик осы талдау негізінде жаңа мәтін жасайды. (correct)
- Кодировщик мәтінді жасайды, ал декодировщик оны талдайды.
LLM-дерді нақты қолдану жағдайларына бейімдеу үшін қолданылатын әдіс қалай аталады?
LLM-дерді нақты қолдану жағдайларына бейімдеу үшін қолданылатын әдіс қалай аталады?
LLM-дердің қандай шектеуі олардың шындыққа жанаспайтын ақпаратты ойдан шығаруына әкелуі мүмкін?
LLM-дердің қандай шектеуі олардың шындыққа жанаспайтын ақпаратты ойдан шығаруына әкелуі мүмкін?
Төменде көрсетілген LLM-дердің қайсысы Google компаниясымен жасалған және диалогтық модель болып табылады?
Төменде көрсетілген LLM-дердің қайсысы Google компаниясымен жасалған және диалогтық модель болып табылады?
LLM-дердің қай қолданылу саласы мәтінді автоматты түрде қысқартуға және негізгі идеяларды бөліп көрсетуге бағытталған?
LLM-дердің қай қолданылу саласы мәтінді автоматты түрде қысқартуға және негізгі идеяларды бөліп көрсетуге бағытталған?
LLM-дерді оқытудың қай әдісінде модель белгілі бір әрекеттер үшін марапатталады немесе жазаланады?
LLM-дерді оқытудың қай әдісінде модель белгілі бір әрекеттер үшін марапатталады немесе жазаланады?
LLM-дердің дамуымен байланысты қандай этикалық мәселелер туындауы мүмкін?
LLM-дердің дамуымен байланысты қандай этикалық мәселелер туындауы мүмкін?
Төменде көрсетілген LLM-дердің қайсысы мәтінді түсіну және жіктеу үшін көбінесе қолданылады?
Төменде көрсетілген LLM-дердің қайсысы мәтінді түсіну және жіктеу үшін көбінесе қолданылады?
Flashcards
Үлкен тілдік модельдер (LLM)
Үлкен тілдік модельдер (LLM)
Адам тіліндегі мәтінді түсіну, жасау және болжау үшін терең үйрену әдістерін қолданатын жасанды интеллектің бір түрі.
Transformer
Transformer
LLM-нің негізгі архитектурасы, 2017 жылы енгізілген және параллельді есептеуге мүмкіндік беретін өзін-өзі назар аудару механизмін қолданады.
Кодировщик (Encoder)
Кодировщик (Encoder)
Кіріс мәтінін сараптайды және оның мәнін түсінеді.
Декодировщик (Decoder)
Декодировщик (Decoder)
Signup and view all the flashcards
Өзін-өзі бақылау (Self-supervised learning)
Өзін-өзі бақылау (Self-supervised learning)
Signup and view all the flashcards
Бақыланатын оқыту (Supervised learning)
Бақыланатын оқыту (Supervised learning)
Signup and view all the flashcards
Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement learning)
Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement learning)
Signup and view all the flashcards
LLM-ді баптау (Fine-tuning)
LLM-ді баптау (Fine-tuning)
Signup and view all the flashcards
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Signup and view all the flashcards
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Signup and view all the flashcards
Study Notes
- Үлкен тілдік модельдер (LLM) – адам тіліндегі мәтінді түсіну, жасау және болжау үшін тереңдетілген оқыту әдістерін қолданатын жасанды интеллектің (AI) бір түрі.
- LLM мәтіннің үлкен көлемінде үйретіледі, сондықтан олар "үлкен" деп аталады.
- Оқыту кезінде олар тілдің құрылымын, грамматикасын, семантикасын және тіпті нюанстарын үйренеді.
- LLM түрлі тапсырмаларды орындай алады:
- Мәтін жасау
- Тілді аудару
- Сұрақтарға жауап беру
- Мәтінді қорытындылау
- Кодты құрастыру
- LLM-дердің негізгі архитектурасы Transformer болып табылады, 2017 жылы енгізілген және параллель есептеуге мүмкіндік беретін өзін-өзі назар аудару (self-attention) механизмін пайдаланады.
- Transformer моделінде екі негізгі бөлік бар:
- Кодировщик (Encoder): Кіріс мәтінін талдайды және оның мәнін түсінеді.
- Декодировщик (Decoder): Кодировщиктен алынған түсінік негізінде жаңа мәтін жасайды.
- LLM-ді үйретудің негізгі әдістері:
- Өзін-өзі бақылау (Self-supervised learning): Белгіленбеген мәліметтерді пайдаланып, модель мәтіндегі заңдылықтарды өзі үйренеді. Мысалы, мәтіндегі бос орындарды толтыру немесе келесі сөзді болжау.
- Бақыланатын оқыту (Supervised learning): Нақты тапсырмалар үшін белгіленген мәліметтер қолданылады, мысалы, сұрақтарға жауап беру немесе мәтінді жіктеу.
- Күшейту арқылы оқыту (Reinforcement learning): Модель белгілі бір әрекеттер үшін марапатталады немесе жазаланады, бұл оған ең тиімді стратегияларды үйренуге көмектеседі.
- LLM-ді баптау (Fine-tuning) – алдын ала үйретілген LLM-ді нақты тапсырмалар үшін қосымша оқыту процесі.
- Бұл әдіс модельдің өнімділігін айтарлықтай жақсартады және оны айқын қолдану жағдайларына бейімдейді.
- LLM қолдану салалары:
- Чат-боттар және виртуалды көмекшілер.
- Контент жасау (мақалалар, блогтар, әңгімелер).
- Тілдік аударма.
- Сұрақ-жауап жүйелері.
- Код жасау және автоматтандыру.
- LLM шектеулері:
- Үлкен есептеу ресурстарын қажет етеді.
- «Галлюцинацияларға» бейім (шындыққа жанаспайтын ақпаратты ойдан шығару).
- Этикалық мәселелер (жалған ақпарат тарату, трендтер).
- GPT (Generative Pre-trained Transformer) — OpenAI компаниясы жасаған LLM-дердің кең таралған отбасы.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — Google компаниясы жасаған LLM, көбінесе мәтінді түсіну және жіктеу үшін қолданылады.
- LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) — Google компаниясы жасаған диалогтық модель, адамдармен табиғи сөйлесуге бағытталған.
- LLM-дердің дамуы жасанды интеллект саласында үлкен қадам болып табылады, бірақ олардың қоғамға әсері мен қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін одан әрі зерттеулер мен этикалық бағалау қажет.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
