Šajā pamācībā uzzināsiet, kā darbojas lielie valodas modeļi (LLM) un difūzijas modeļi , īpaši Microsoft Copilot kontekstā. Šīs tehnoloģijas ir ļoti svarīgas teksta un attēlu ģenerēšanā, ko izmanto dažādās mākslīgā intelekta lietojumprogrammās. Lai pilnībā izmantotu šo rīku potenciālu, ir svarīgi izprast to pamatjēdzienus.
Galvenie secinājumi
- Lieli valodas modeļi (LLM) ģenerē tekstu, pamatojoties uz lielu apmācītu datu korpusu.
- Difūzijas modeļi ģenerē attēlus un mācās, apstrādājot attēlu un teksta pārus.
- Žetonu ierobežojums ir galvenais jēdziens darbā ar LLM.
- Lai no LLM iegūtu augstas kvalitātes atbildes, ir svarīga efektīva pamudinājumu inženierija.
Soli pa solim
1. posms: pamatzināšanas par lielajiem valodas modeļiem (LLM)
Lai izprastu LLM, ir jāzina, ka tie ir valodas modeļi, kas ir apmācīti, izmantojot milzīgu teksta apjomu. Šie modeļi spēj atbildēt uz jautājumiem, iegūstot attiecīgo informāciju no iemācītā teksta. Atcerieties, ka šajā kontekstā jūs esat dators, kas atrod informāciju.
Jūs uzdodat jautājumu, un modelis meklē atbilstošus vārdus savā "atmiņā", kas sastāv no apmācītajiem datiem. Šajā gadījumā ir svarīgi, lai jūs uzdotu pareizos jautājumus - šo koncepciju dēvē par "uzvedinošo inženieriju".
posms: Žetoni un to nozīme
LLM apstrādā tekstu, sadalot vārdus "žetonos", kas ir mazākas vienības, kuras apzīmē vārdus. Piemēram, vidēji žetons ir aptuveni četri burti jeb trīs ceturtdaļas vārda. Šie žetoni ir svarīgi, jo katrs modelis var apstrādāt noteiktu skaitu žetonu, ko sauc par žetonu limitu.
Žetonu limiti var atšķirties: Piemēram, standarta GPT-3.5 modelim ir noteikts 4000 žetonu limits, bet pašreizējais GPT-4 modelis apstrādā līdz pat 128 000 žetonu. Svarīgi atzīmēt, ka šie ierobežojumi var ietekmēt sarunu un iespēju saglabāt un iegūt informāciju.
Solis Nr. 3: žetonu ierobežojumu novēršana
Tā kā katram valodas modelim ir noteikts žetonu ierobežojums, ir ļoti svarīgi to ņemt vērā, strādājot ar LLM. Ja limits tiek pārsniegts, modelis var "aizmirst", par ko jūs runājāt. Šajā gadījumā ir lietderīgi izveidot kopsavilkumus vai sadalīt lielus tekstus punktos, lai fiksētu būtiskāko informāciju.
Solis Nr. 4: Izpratne par difūzijas modeļiem
Papildus LLM ļoti svarīgi ir arī difūzijas modeļi. Šie modeļi ģenerē attēlus, apmācot tos ar attēlu un tekstu pāriem. Attēlu pakāpeniski pārklāj ar "miglu", līdz tas vairs nav redzams. Apmācības laikā modelis iemācās, kā izskatās attēli, pat ja tas tos vairs nevar redzēt tieši.
Šī metode ļauj modelim ģenerēt attēlu no aprakstoša teksta. Jo detalizētāk aprakstīts vēlamais saturs, jo precīzāk modelis var ģenerēt attēlu.
5. posms: Konceptu piemērošana
Kad esat sapratuši, kā darbojas LLM un difūzijas modeļi, ir svarīgi šīs zināšanas pielietot praksē. Izmantojot Microsoft Copilot, vienmēr pārliecinieties, ka uzdodat precīzus un atbilstošus jautājumus, lai iegūtu vislabākos rezultātus.
Neatkarīgi no tā, vai ģenerējat tekstu vai veidojat attēlus, jūsu ievades kvalitāte tieši ietekmēs izejas kvalitāti.
Kopsavilkums
Šajā pamācībā esat iepazinuši LLM un difūzijas modeļu pamatjēdzienus. Tagad jūs zināt, kā šīs tehnoloģijas darbojas, kāda ir žetonu loma un kāda nozīme rezultātu kvalitātei ir tūlītējai inženierijai. Šo jēdzienu izpratne ir ļoti svarīga, lai efektīvi strādātu ar Microsoft Copilot un līdzīgām mākslīgā intelekta lietojumprogrammām.
Biežāk uzdotie jautājumi
Kas ir lielie valodas modeļi?LLM ir valodas modeļi, kas tiek apmācīti, izmantojot lielu teksta apjomu, lai ģenerētu tekstu un atbildētu uz jautājumiem.
Kas ir difūzijas modeļi?Difūzijas modeļi ir mākslīgā intelekta modeļi, kas ģenerē attēlus, tos pakāpeniski "miglojot" un mācoties, kas slēpjas aiz miglas.
Kāpēc ir svarīgi žetoni.žetoni ir vismazākās vārdu vienības, ko apstrādā LLM, un katram modelim ir noteikts ierobežojums, cik daudz žetonu tas var apstrādāt vienlaicīgi.
Kā apiet žetonu ierobežojumu?dažas metodes ietver kopsavilkumu veidošanu vai teksta sadalīšanu punktos.
Kas ir uzvedinošā tehnika?uzvedinošā tehnika ir māksla uzdot efektīvus un precīzus jautājumus, lai no LLM saņemtu kvalitatīvas atbildes.
