Microsoft Copilot: Посібник з LLM та моделей дифузії

У цьому посібнику ти дізнаєшся, як працюють Великі Мовні Моделі (LLM) та Дифузійні моделі, особливо у контексті Microsoft Copilot. Ці технології є важливими для генерації текстів та зображень, які використовуються в різних застосунках штучного інтелекту. Щоб використати повний потенціал цих інструментів, важливо розуміти основні концепції, що стоять за ними.

Основні відкриття

• Великі Мовні Моделі (LLM) генерують тексти на основі великого корпусу навчених даних.
• Дифузійні моделі створюють зображення та навчаються через обробку пари зображення-текст.
• Обмеження через ліміти токенів є центральним концепцією при роботі з LLM.
• Ефективне інженерія запитів важлива для отримання якісних відповідей від LLM.

Поступова інструкція

Крок 1: Основне розуміння Великих Мовних Моделей (LLM)

Для розуміння LLM тобі потрібно знати, що це мовні моделі, які навчені на великій кількості текстів. Ці моделі можуть відповідати на питання, витягаючи інформацію з навчених текстів. Пам'ятай, що в цьому контексті ти - комп'ютер, який знаходить інформацію.

Ти задаєш питання, а модель шукає відповідні слова у своїй "пам'яті", яка складається з навчених даних. Тут важливо задавати правильні питання – концепція, відома як "інженерія запитів".

Крок 2: Токени та їх значення

LLM обробляють текст, розбиваючи слова на "токени", тобто на менші одиниці, що представляють слова. Наприклад, один токен у середньому еквівалентує близько чотирьох літер або чверть слова. Ці токени важливі, оскільки кожна модель може обробляти певну кількість токенів, що називається лімітом токенів.

Ліміти токенів можуть варіюватися: наприклад, стандартна модель GPT-3.5 має ліміт 4 000 токенів, тоді як поточна модель GPT-4 працює навіть зі 128 000 токенів. Важливо зауважити, що ці обмеження можуть впливати на розмову та здатність зберігати та витягати інформацію.

Крок 3: Робота з обмеженнями токенів

Оскільки у кожній мовній моделі є ліміт токенів, важливо враховувати це, працюючи з LLM. Якщо ліміт перевищується, модель може "забути" про що ви говорили. Тут корисно створити резюме або розділити великі тексти на пункти, щоб засвоїти найбільш важливу інформацію.

Крок 4: Розуміння Дифузійних моделей

Покрім LLM, важливі також Дифузійні моделі. Ці моделі створюють зображення, навчаючись зображеннями-текстами пар. Під час навчання модель у певний момент поступово закриває зображення "туманом", поки воно не стане невидимим. Під час тренування модель вчиться, як виглядають зображення, навіть якщо більше не бачить їх безпосередньо.

Ця техніка дозволяє моделі генерувати зображення з описового тексту. Чим детальніше ти описуєш потрібний вміст, тим точніше модель може створити зображення.

Крок 5: Застосування концепцій

Після розуміння роботи LLM та Дифузійних моделей важливо застосувати ці знання на практиці. Під час використання Microsoft Copilot завжди важливо ставити точні й актуальні запитання, щоб отримати найкращі результати.

Незалежно від того, чи генеруєш тексти, чи створюєш зображення, якість вашого вводу напряму впливатиме на якість виведених результатів.

Підсумок

У цьому посібнику ти дізнався основні концепції LLM та Дифузійних моделей. Ти тепер знаєш, як працюють ці технології, яку роль відіграють токени та як важливе Prompt Engineering для якості результатів. Розуміння цих концепцій важливе для ефективної роботи з Microsoft Copilot та подібними застосунками штучного інтелекту.