1. Концепция моделей

В области искусственного интеллекта "модель" обычно относится к вычислительной модели, которая является абстрактным представлением реальных событий или данных. В машинном обучении и глубоком обучении модели идентифицируют образцы в данных и используют их для прогнозирования поведения или тенденций новых данных. Важность модели критична, поскольку она напрямую влияет на производительность и точность интеллектуальных систем.

Модель = Данные + Структура + Алгоритм обучения

Эта формула показывает, что модель состоит из трех основных компонентов: данные (откуда она учится), структура (ее внутреннее составление) и алгоритм обучения (как она учится из данных). Эффективное сочетание этих трех элементов может развивать модели, способные выполнять сложные задачи, такие как распознавание изображений и перевод языка.

В информатике функция - это блок кода, инкапсулирующий ряд операций. Она принимает входные параметры, обрабатывает их и производит вывод. Точно так же мы можем рассматривать модели OpenAI как специальный вид "функции". Эти модели, такие как GPT-4, можно рассматривать как функции с входами (запросами) и выходами (ответами). Разработчики предоставляют ввод, а модель, обученная на огромном объеме данных, обрабатывает входные данные, используя сложные алгоритмы и возвращает высоко релевантный вывод.

2. Модель генерации текста (GPT)

2.1 Введение в модель GPT

Модель GPT - это репрезентативная модель генерации текста, разработанная компанией OpenAI, наиболее известными из которых являются GPT-4 и GPT-3.5. Эти модели, обученные на огромных объемах данных, могут понимать естественный язык и даже формальные документы. При использовании такой модели мы предоставляем ей "запрос", и она генерирует текст на основе этого запроса. Например, если вы задаете вопрос GPT-4, он попытается предоставить точный и полезный ответ.

2.2 Применение модели GPT

Модель GPT может быть применена к широкому спектру задач, включая, но не ограничиваясь:

  • Генерация контента: Автоматическое создание новостных статей, блогов и любого типа оригинального контента.
  • Суммирование: Создание кратких резюме статей, отчетов или длинных текстов.
  • Беседы: Моделирование чата, предоставление поддержки клиентам или участие в виртуальных консультациях.

3. Ассистенты

Ассистенты обычно относятся к сущностям, которые могут выполнять задачи от имени пользователей. В API OpenAI эти ассистенты работают на основе больших языковых моделей, таких как GPT-4. Задачи, выполняемые ассистентами, зависят от встроенных инструкций в контекстное окно модели. Кроме того, ассистенты часто могут обращаться к инструментам, позволяющим выполнять более сложные задачи, такие как выполнение кода или извлечение информации из файлов.

Например, вы можете разработать ассистента для автоматического ответа на часто задаваемые вопросы в службе поддержки, или для краткого изложения ключевых моментов обширного отчета. Использование ассистентов может значительно повысить эффективность работы, позволяя людям сосредотачиваться на более креативных и стратегических задачах.

import openai

openai.api_key = 'Ваш API ключ'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # здесь используется версия модели GPT-4
  prompt="Это простой пример для иллюстрации использования ассистента. Можете ли вы помочь мне кратко изложить основную идею следующего абзаца? 'На сегодняшнем рынке диверсификация инвестиций является важной частью финансового планирования, и выделение активов по различным рынкам может эффективно балансировать риск и доход.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

В этом примере мы вызываем версию OpenAI API и создаем простой запрос, чтобы ассистент мог кратко изложить основное содержание текстового абзаца. На практике эта функциональность может быть расширена до различных задач обработки текста, таких как написание, редактирование, перевод и многое другое.

4. Векторные представления (Embeddings)

Векторные представления относятся к преобразованию данных (например, куска текста) в векторное представление с целью сохранения семантических и факторных аспектов данных. Через векторные представления блоки данных с похожим содержанием будут ближе друг к другу в векторном пространстве. OpenAI предоставляет модель векторных представлений текста, которая может принимать строку текста на ввод и генерировать вектор в качестве вывода. Векторные представления очень полезны для задач, таких как поиск, кластеризация, рекомендательные системы, обнаружение аномалий и классификация.

Например, мы можем использовать векторные представления для улучшения системы рекомендаций. Система может найти наиболее подходящие элементы, сравнивая расстояние между векторами представлений описаний, введенных пользователем, и описаний элементов.

Векторные представления обычно применяются в следующих сценариях:

  • Информационный поиск (поиск): Сравнение векторных представлений разных документов для поиска наиболее релевантных документов для запроса.
  • Текстовая кластеризация: Группировка документов или текстовых фрагментов на основе содержания или семантической схожести.
  • Системы рекомендаций: Анализ поведения пользователя и предпочтений для нахождения потенциально интересных элементов или контента путем сравнения векторных представлений.
  • Обнаружение аномалий: Идентификация необычных точек данных в векторном пространстве, которые могут указывать на ошибки или важные открытия.
  • Классификация: После вставки документов в векторы, для задач классификации машинного обучения могут быть использованы модели классификации, такие как SVM или нейронные сети.

Технология векторных представлений является ключевым концептом в областях обработки естественного языка и машинного обучения, особенно при работе с крупными текстовыми данными, так как она эффективно снижает размерность и извлекает полезную информацию о признаках.

5. Токены (Tokens)

Токены играют решающую роль в моделях обработки естественного языка. Вкратце, токены являются основными единицами для обработки моделью и понимания текстовой информации. В моделях OpenAI токены обычно представляют общие последовательности символов. Например, слово "компьютер" может быть разложено на два токена: "комп" и "ьютер". Этот процесс называется токенизацией.

В приложениях OpenAI также тарификация модели основана на токенах. Стоимость каждого запроса рассчитывается на основе количества обработанных токенов – то есть общего количества токенов в запросе и сгенерированном тексте. Это означает, что чем длиннее запрос, тем больше токенов потребляется, и, следовательно, выше стоимость.

6. Настройка модели (Model Fine-tuning)

6.1 Обзор Настройки

Настройка – это распространенная стратегия в области глубокого обучения. В приложениях на основе моделей GPT настройка означает дальнейшее обучение на исходной модели, но с использованием конкретных наборов данных для лучшей адаптации модели к определенным задачам или потребностям области.

6.2 Зачем нужна Настройка?

Хотя модель GPT, предоставленная OpenAI, является универсальной и способной к обработке различных текстовых задач, ее производительность может быть неудовлетворительной в конкретных сценариях. Например, компания может захотеть автоматизировать ответы на клиентские электронные письма, но стандартная модель может не полностью понимать профессиональные термины в отрасли или предсказывать конкретные запросы клиентов.

В таких случаях, через настройку компания может обучить модель, используя собранные данные электронной почты. В результате модель сможет научиться лучше представлять стиль компании в ответах на электронные письма и проявлять более высокую точность и эффективность при работе с аналогичными проблемами. В этом и заключается значение настройки – настройка модели для предоставления более точных и качественных результатов.