Секрет работы языковых нейросетей: как ИИ "думает" и генерирует тексты?

 

Языковые нейросети – это круто, но как они работают? Давайте разберемся без лишних слов, как их "тренируют".

1. Накопление знаний (Pretrain)

• Огромный набор данных: Тексты из интернета, отобранные поисковиками и очищенные от "мусора".
• Задача нейросети: Изучить язык, предсказывая следующее слово в предложении.
• На выходе: Базовая эрудиция, но без понимания запросов.

2. Dressura (Alignment/Finetune)

• Люди-тренеры: пишут примеры ответов на разные запросы.
• Нейросеть учится: понимать запросы, генерировать разные форматы текста (короткие, смешные, серьезные) и следовать этическим принципам.
• Теперь нейросеть: может общаться с людьми!

3. Доводка до совершенства (Reinforcement learning)

• Цель: улучшить качество ответов нейросети.
• Как:
  • Специалисты оценивают ответы нейросети на один запрос (от лучшего к худшему).
  • Обучают другую нейросеть (reward-модель): определять, какой ответ "хороший".
  • Reward-модель "награждает" основную нейросеть, и та учится генерировать более качественные ответы.

Кто за этим стоит?

• Data Scientists: собирают и обрабатывают данные для обучения нейросетей.
• Data Engineers: создают инфраструктуру для работы с данными.
• ML-инженеры: создают, обучают, оптимизируют и совершенствуют нейросети.
• AI-тренеры: пишут обучающие примеры и оценивают ответы нейросетей.

Нейросети уже в деле!

• 30% пользователей интернета в России уже используют генеративные нейросети.
• Новая профессия: промпт-инженер - специалист по составлению запросов для нейросетей, чтобы получать точные и релевантные результаты.

Важно: нейросети могут ошибаться, "галлюцинировать" и выдавать неверные сведения.

Будущее за нейросетями!