Selles õpetuses saate õppida, kuidas suured keelemudelid (LLM-id) ja levitatsioonimudelid toimivad, eriti seoses Microsoft Copilot-iga. Need tehnoloogiad on olulised tekstide ja piltide genereerimisel ning neid kasutatakse erinevates tehisintellekti rakendustes. Nende tööriistade täieliku potentsiaali ärakasutamiseks on oluline mõista nende taga olevaid põhikontseptsioone.
Peamised teadmised
- Suured keelemudelid (LLM-id) genereerivad tekste suurest treenitud andmekorpusest.
- Levitatsioonimudelid loovad pilte ja õpivad pilt-tekst paaride töötlemise kaudu.
- Tokensidest tingitud piirangud on kesksed kontseptid LLM-idega töötamisel.
- Efektiivne ülesannete formuleerimine on oluline, et saada LLM-idelt kvaliteetseid vastuseid.
Samm-sammult juhend
Samm 1: Suurte keelemudelite (LLM-ide) põhialused
LLM-ide mõistmiseks peate teadma, et tegemist on keelemudelitega, mis on treenitud tohutul hulgal tekstidel. Need mudelid suudavad vastata küsimustele, eraldades asjakohaseid teavet õpitud tekstist. Oluline on meeles pidada, et selles kontekstis olete teie see arvuti, kes leiab teavet.
Te esitate küsimuse ja mudel otsib oma "mälust" vastavad sõnad välja, mis koosnevad treenitud andmetest. Siin on oluline, et esitaksite õiged küsimused - kontseptsioon, mis on tuntud kui "ülesannete formuleerimine".
Samm 2: Tokenid ja nende tähendus
LLM töötleb teksti jagades sõnad "tokeniteks", ehk väiksemateks üksusteks, mis esindavad sõnu. Näiteks vastab üks token keskmiselt umbes neljale tähele või kolmveerandile sõnale. Need tokenid on olulised, kuna iga mudel suudab korraga töödelda teatud arvu tokeneid, mida nimetatakse tokensideks piiranguks.
Tokenside piirangud võivad varieeruda: Näiteks on standardmudelil GPT-3.5 piirang 4000 tokenit, samas kui praegune mudel GPT-4 töötab isegi kuni 128 000 tokeniga. Oluline on märkida, et need piirangud võivad mõjutada suhtlust ja võimet teavet salvestada ja tagasi kutsuda.
Samm 3: Tokenite piirangutega töötlemine
Kuna igal keelemudelil on tokenside piirang, on oluline seda arvesse võtta, kui töötate LLM-idega. Kui piirang ületatakse, võib mudel "unustada", millest te rääkinud olete. Selles kontekstis aitab kokkuvõtete tegemine või suurte tekstide punktideks jaotamine kõige olulisema teabe haarata.
Samm 4: Levitatsioonimudelite mõistmine
Peale LLM-ide on olulised ka levitatsioonimudelid. Need mudelid loovad pilte, õppides neid pilt-tekst paaridega treenides. Pildile kantakse protsessi käigus järk-järgult "udu", kuni see pole enam nähtav. Treeningu käigus õpib mudel, millised pildid välja näevad, isegi kui seda enam otseselt ei näe.
See tehnik võimaldab mudelil tekstikirjeldusest genereerida pildi. Mida detailselt soovitud sisu kirjeldate, seda täpsemalt saab mudel pildi luua.
Samm 5: Kontseptsioonide rakendamine
Pärast LLM-ide ja levitatsioonimudelite toimimise mõistmist on oluline rakendada neid teadmisi praktiliselt. Microsoft Copiloti kasutamisel peaksite alati tähelepanu pöörama täpsete ja asjakohaste küsimuste esitamisele parimate tulemuste saavutamiseks.
Olenemata sellest, kas loote tekste või pilte, teie sisendi kvaliteet mõjutab otseselt väljundite kvaliteeti.
Kokkuvõte
Selles õpetuses olete õppinud LLM-ide ja levitatsioonimudelite põhikontsepte. Nüüd teate, kuidas need tehnoloogiad toimivad, millisel rollil on tokensid ja kui oluline on ülesannete formuleerimine tulemuste kvaliteedi jaoks. Nende kontseptsioonide mõistmine on oluline, et Microsoft Copiloti ja sarnaste KI-rakendustega tõhusalt töötada.
Korduma kippuvad küsimused
Mis on suured keelemudelid?LLM-id on keelemudelid, mis on treenitud suurte tekstimassiivide abil, et luua tekste ja vastata küsimustele.
Mis on levitatsioonimudelid?Levitatsioonimudelid on KI-mudelid, mis loovad pilte, "udustades" neid järk-järgult ja õppides, mis peitub udu taga.
Miks on tokensid olulised?Tokensid on keelemudelite poolt töödeldavate sõnade väikseimad üksused ning iga mudel suudab korraga töödelda teatud arvu tokeneid.
Kuidas saab ma ületada tokenite piiranguid?Mõned meetodid hõlmavad kokkuvõtete loomist või tekstide punktideks jaotamist.
Mis on ülesannete formuleerimine?Ülesannete formuleerimine viitab kunstile esitada efektiivseid ja täpseid küsimusi, et saada kvaliteetseid vastuseid LLM-idelt.
