В этом учебнике вы узнаете, как работают большие языковые модели (LLM) и модели диффузии, особенно в контексте Microsoft Copilot. Эти технологии являются ключевыми для генерации текстов и изображений, которые используются в различных приложениях искусственного интеллекта. Для полного раскрытия потенциала этих инструментов важно понимать основные концепции, лежащие в их основе.
Основные выводы
- Большие языковые модели (LLM) генерируют тексты на основе обширного корпуса обучающих данных.
- Модели диффузии создают изображения и учатся на примерах вида изображение-текст.
- Ограничение по токенам является ключевым концептом при работе с LLM.
- Эффективная инженерия промптов важна для получения качественных ответов от LLM.
Пошаговое руководство
Шаг 1: Основное понимание больших языковых моделей (LLM)
Чтобы понять LLM, вам нужно знать, что это языковые модели, обученные на огромных объемах текста. Эти модели способны отвечать на вопросы, извлекая соответствующую информацию из изученного текста. Помните, что в данном контексте вы - компьютер, ищущий информацию.
Вы задаете вопрос, и модель ищет подходящие слова в своей "памяти", состоящей из обучающих данных. Важно задавать правильные вопросы - концепция, известная как "Инженерия промптов".
Шаг 2: Токены и их значение
LLM обрабатывает текст, разбивая слова на "токены", то есть на более мелкие единицы, представляющие слова. Например, один токен в среднем соответствует примерно четырем буквам или трем четвертям слова. Токены важны, поскольку каждая модель может обрабатывать определенное количество токенов, что называется ограничением по токенам.
Ограничения по токенам могут варьироваться: например, у стандартной модели GPT-3.5 есть ограничение в 4 000 токенов, тогда как текущая модель GPT-4 способна работать даже с 128 000 токенами. Важно отметить, что эти ограничения могут влиять на беседу, а также на способность сохранять и извлекать информацию.
Шаг 3: Работа с ограничениями по токенам
Поскольку каждая языковая модель имеет ограничение по токенам, важно учитывать это при работе с LLM. Если это ограничение превышено, модель может "забыть", о чем вы говорили. В этом помогает составление резюме или разбиение больших текстов на пункты для улавливания наиболее важной информации.
Шаг 4: Понимание моделей диффузии
Помимо LLM, важными являются модели диффузии. Эти модели создают изображения, обучаясь на примерах изображение-текст. При этом изображение постепенно покрывается "туманом", пока оно не станет невидимым. В процессе обучения модель узнает, как выглядят изображения, даже если не видит их напрямую.
Эта техника позволяет модели генерировать изображение из описательного текста. Чем более детально вы описываете желаемое содержимое, тем точнее модель может сгенерировать изображение.
Шаг 5: Применение концепций
После того как вы поняли принцип работы LLM и моделей диффузии, важно практически применить эти знания. При использовании Microsoft Copilot следует всегда задавать точные и соответствующие вопросы, чтобы добиться наилучших результатов.
Независимо от того, создаете ли вы тексты или изображения, качество ваших входных данных напрямую повлияет на качество результатов.
Итог
В этом учебнике вы познакомились с основными концепциями LLM и моделей диффузии. Теперь вы знаете, как работают эти технологии, какую роль играют токены и насколько важна инженерия промптов для качества результатов. Понимание этих концепций важно для эффективной работы с Microsoft Copilot и подобными приложениями искусственного интеллекта.
Часто задаваемые вопросы
Что такое большие языковые модели?LLM - это языковые модели, обученные на больших объемах текста для генерации текстов и ответов на вопросы.
Что такое модели диффузии?Модели диффузии - это модели искусственного интеллекта, создающие изображения, путем постепенного "затуманивания" и понимания, что скрывается за туманом.
Почему важны токены?Токены - это самые маленькие единицы слов, обрабатываемые LLM, и каждая модель имеет ограничение по количеству токенов, которое она может одновременно обрабатывать.
Как можно обойти ограничение по токенам?Некоторые методы включают создание резюме или разделение текстов на пункты.
Что такое Инженерия промптов?Инженерия промптов относится к искусству задавать эффективные и точные вопросы для получения качественных ответов от LLM.
