Метрики оценки качества моделей и анализ ошибок в машинном обучении Подробное руководство Хабр

February 23, 2025

Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Переводы неадаптированных LLM более естественные и гладкие, при этом больше искажают смысл. Поэтому, если мы хотим применять LLM на практике, нужно адаптировать базовую модель конкретно под задачу перевода и увеличить точность сохранения смысла. И также понятно, что цель нашего продукта — качественный перевод произвольных текстов, будь то статья из Википедии, субтитры к фильму или комментарий футбольного матча. Современная архитектура предлагает множество инновационных и успешных применений различных архитектурных стилей и технологий.

Учет случайности результатов

Как мы можем увидеть, начав генерировать персонажа для RPG-игры “воин”, модель и в дальнейшем соблюдала контекст этого персонажа, задавая реалистичные параметры персонажа, и даже его вещи сгенерировала правильно.
В таком случае отрицательное значение будет указывать на то, что кластеризация хуже, чем если бы метки были присвоены случайным образом.
Графовое представление текстов позволило получить более качественные по смысловому содержанию гипотезы при выполнении процедуры индукции за счет наличия информации о структуре текста.
Технически подобное обучение, как правило, реализуется с помощью обучения модели награды (reward model) и последующей RL-оптимизации (PPO и прочих), либо полностью off-policy-обучением в режиме contrastive learning.

Статья подготовлена в преддверии старта специализации, на которой можно научиться системному и бизнес-анализу. В рамках этого курса недавно прошел открытый урок, посвященный управлению изменениями требований. Участники обсудили, как организовать процесс управления требований и какие инструменты будут полезны. Если говорить конкретнее, в top-p семплировании учитываются только те токены с самыми высокими оценками, суммарная вероятность которых превышает заданный порог p, в то время как остальные токены отбрасываются. Для Confidence простая ML-модель классификации (по лингвистическим признакам) даёт быстрые числовые оценки, а LLM может расплывчато «оценивать» уверенность. Однако чрезмерная самоуверенность LLM без фактов может ввести в заблуждение, поэтому лучший вариант — комбинировать оба подхода.

Учет целей анализа

Изначально предназначавшаяся для избранной группы исследователей и организаций, она в результате утечки быстро оказалась в Интернете к началу марта 2023 года, став доступной для более широкой аудитории. https://vuf.minagricultura.gov.co/Lists/Informacin%20Servicios%20Web/DispForm.aspx?ID=10566534 В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. Ребрендинг Bard в Gemini в феврале 2024 года означал существенный сдвиг в сторону использования Google https://vectorinstitute.ai самой передовой технологии LLM. Это обусловлено также активным финансированием OpenAI, направленным на ускорение инноваций в области ИИ. Определите приоритеты ваших потребностей и попробуйте основные модели, чтобы понять, какая из них подходит лучше всего. Будь то интеграция в бизнес или личные эксперименты, понимание уникальных преимуществ и проблем каждой модели является ключом к использованию трансформационного потенциала LLM.

Современные исследовательские фреймворки для бенчмаркинга LLM

Неотрицательная матричная факторизация (NMF) — это метод анализа данных, который находит разложение неотрицательной матрицы на две также неотрицательные матрицы меньшей размерности. Этот метод оказывается полезным в тематическом моделировании, где матрицей может быть, например, матрица “слова-документы”, а разложение позволяет выявить скрытые темы и их связь с документами. Эта серия знаменует собой значительный скачок вперед в области языковых моделей искусственного интеллекта, опираясь на новаторскую работу своего предшественника GPT-3. http://humanlove.stream//index.php?title=lawrencereilly4309 GPT-4 еще больше расширяет возможности модели в понимании и генерации человекоподобного текста, демонстрируя значительные улучшения в точности, понимании контекста и способности обрабатывать специфические инструкции. Выбор подходящей архитектуры нейронной сети является одним из ключевых моментов для успешного завершения проекта в области машинного обучения. От выбора оптимальной архитектуры зависит эффективность работы нейронной сети, ее способность распознавать и обрабатывать данные, а также скорость обучения и прогнозирования. При этом, поскольку каждый раз исключается лишь один из небольших блоков, тестируемая модель обучается на большем объеме данных и получается ближе к итоговой, которую мы обучаем на всей выборке. Коэффициент обучения определяет скорость обновления параметров модели во время обучения. Слишком высокий коэффициент может привести к нестабильности модели, а слишком низкий может замедлить процесс обучения. Общая рекомендация — изменить либо температуру, либо top-p, но не то и другое одновременно. Эмбеддинги — кодирование текста в смысл в виде вектора длины для базовой модели (сам вектор представляет собой смысл); или иначе — векторное представление слов в виде набора токенов. ’, демонстрируя продвинутые возможности в области обработки естественного языка. Взаимная информация Mutual Information определяет меру различия между совместным распределением пары меток и произведением их маргинальных распределений. Кроме того, однотипные обучающие данные могут способствовать переобучению, поскольку во время обучения модель научится работать только с определённым подмножеством входных данных. Неправильная настройка параметров обучения, например, слишком большое количество шагов, также может привести к тому, что модель запомнит обучающую выборку. Переобучением модели называют обучение модели, при котором итоговая модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо — на тестовых. Недообучением модели называют обучение модели, которое ограничено потенциалом модели и/или обучающей выборки и/или самой процедурой обучения.