Помните, как на школьных уроках литературы иногда надо было развернуто ответить на вопрос о сюжетной линии героя или каком-то событии книги? Например, объяснить мотивацию и развитие Евгения Онегина. Чтобы ответить на этот вопрос на пятёрку, мало пролистать краткий пересказ романа — придётся прочитать его весь.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
2-3 абзаца — привычный размер входного текста для языковых моделей. Больше — тяжело, потому что вычислительная сложность растет квадратичным образом. Поэтому битва за удлинение контекста продолжается и постоянно возникают новые, общие или не очень, подходы. В этом обзоре мы расскажем о двух подходах, связанных с суммаризацией большого текста. Первый — LOCOST — направлен на длинные тексты (статьи и целые книги). Второй — SPECTRUM — на долгие диалоги.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
На любом этапе развития AI активно идут философские или около того рассуждения. Сейчас, например, мы спорим насчет того, что такое AGI или world model. Последняя концепция впервые появилась, наверное, несколько десятков лет назад, но на новый уровень её вывел Ян Лекун.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
LLM развились до того момента, когда человек стал для них ограничением. Точнее — человеческая обратная связь выходит слабым звеном. Чтобы развиваться дальше, AI нужно избавиться от человека — заголовок, достойный желтой прессы. Но если серьезно, об успешной попытке сделать это рассказали Meta и NYU.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Почти детективное расследование провели в Калифорнийском университете. Авторы взяли 12 разных LLM, включая GPT-3, и проверили их на датасетах, созданных в разное время — до и после обучения моделей. Обнаруженные артефакты указывают на то, что one-shot и few-shot задания улучшают работу модели просто потому, что она уже встречала эти данные в процессе обучения. Авторы назвали это загрязнением заданий, task contamination.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Основная часть параметров LLM относится к слоям прямого распространения (FF, feedforward). Но для выхода не нужны все нейроны этих слоев. В реальности на инференсе играет роль только небольшая доля нейронов FF. Отсюда возникает идея оптимизировать каким-то образом этот процесс и не тратить лишние вычисления на нейроны, которые потом никак не повлияют на выход. [Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Предобученные языковые модели генерируют качественный текст, сравнимый по качеству с человеческим (иногда даже превосходящий его). Но некоторые проблемы остаются даже у лучших LLM — сеть не понимает, что говорит. Может получаться хоть и виртуозный с точки зрения грамматики и лексики, но всё-таки неверный по смыслу результат. [Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Следом за накатившей волной LLM с их правилом “чем больше, тем лучше” сразу возникает естественный запрос добиться повышения эффективности не за счет увеличения размера модели. Похоже, что вторая волна будет (или уже есть) именно такая — наращивание размеров уже не так впечатляет, появляется всё больше “хитрых” подходов, которые делают ставку не на размер.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Когда в 2017 году появились трансформеры, популярные до этого RNN обрели слишком серьезного конкурента и отошли на второй план. Трансформеры допускали распараллеливание, а значит — ускоренное обучение, поэтому быстро захватили NLP. Преимущества трансформеров понятны, но с моделированием длинных последовательностей возникают проблемы даже у них. Для RNN это тоже непростая задача из-за исчезающих или взрывающихся градиентов. Но RNN с их линейной зависимостью от масштаба выглядят гораздо привлекательнее квадратичной сложности трансформеров. Идеальным вариантом было бы совместить преимущества тех и других.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]