Ինչ է LLM (մեծ լեզվաբառարանային մոդել)?

info

Արտադրողական հոդվածների շարք AI-ի մասին
Այս հոդվածը առաջինն է չորս հոդվածների շարքում:

1. LLMs: հասկանալ, թե ինչ են դրանք և ինչպես են աշխատում (այս հոդվածը):
2. NLP: ուսումնասիրել բնական լեզվի մշակումը:
3. AI Agents: բացահայտել ինքնավար արհեստական բանականությունները:
4. Համեմատություն և AI Smarttalk-ի դիրքավորումը: ընդհանուր սինթեզ և տեսանկյուն:

Նկարացրեք վայրի ծաղիկների դաշտ, որը ձգվում է այնքան հեռու, որքան աչքը տեսնում է, որտեղ չափազանց մեծ մեղուների խումբ աշխույժ buzzing է անում: Նրանք թռչում են, հավաքում են ծաղիկներից փոշի և վերածում այն անհավատալիորեն բարդ մեղրի: Այդ մեղրը լեզու է: Եվ այս մեղուները LLMs (Մեծ Լեզվաբառարանային Մոդելներ) են, այդ հսկայական լեզվաբառարանային մոդելները, որոնք tirelessly աշխատում են մեծ քանակությամբ տեքստային տվյալները վերածելու կառուցվածքային, համահունչ և երբեմն նույնիսկ շատ ստեղծագործ բաների:

Այս հոդվածում մենք խորապես կ dive անենք LLMs-ի ծաղկուն մեղրատանը: հասկանալ, թե ինչպես են այս հսկայական մեղուները կառուցում և կատարելագործում իրենց մեղրատները (իրենց ճարտարապետությունը), ինչպիսի փոշի են հավաքում (տվյալները), ինչպես են համակարգվում մեղր արտադրելու համար (տեքստի ստեղծում), և վերջապես, ինչպես ուղղորդել և tame անել այս խումբը, որպեսզի նրանք մատուցեն քաղցր, լավ պատրաստված նեկտար, այլ ոչ թե պատահական նյութ:

Մենք կ覆盖 several key points:

• LLM-ի ծագումն ու սահմանումը
• Վարժեցման տեխնիկաներ և հետաքրքրություն-ի դերը
• Կոնկրետ օգտագործման դեպքեր և սահմանափակումներ
• Էթիկական, էներգետիկ և տեխնիկական մարտահրավերներ
• Prompt engineering-ը LLM-ից առավելագույնը ստանալու համար
• Մշակման և պահպանման տարբերակներ

Մենք մեղվի համեմատությունը բավականին հեռու կգնանք: Դուք կարող եք մեղվի պատկերն մեղմ և անվնաս գտնել, բայց հիշեք, որ վատ կառավարվող խումբը դեռ կարող է բավականին շատ խայթոցներ պատճառել: Նախքան ծխախոտը վառելը, որպեսզի նրանց հանգստացնենք, եկեք ուսումնասիրենք LLM-ի կառուցվածքը, որը այլևս շատ գաղտնիքներ չի պահի, երբ ավարտեք ընթերցումը:

Սկսելու համար, այստեղ կա պարզեցված գծանկար (առանց լրացուցիչ մեկնաբանությունների) այն ճանապարհի մասին, որը մի կտոր տեքստը անցնում է LLM-ի ներսում, մուտքից մինչև ելք, անցնելով բոլոր հիմնական քայլերով:

1. Ինչ է LLM-ը: Հավը, որը ավելի բարձր է buzzing քան մյուսները

1.1. Ծագում և գաղափար

Bir քանի տարի, Արտificial Intelligence հետազոտությունը կենտրոնացել է բնական լեզվի վրա: Ինչպես կարող ենք ստեղծել մոդել, որը հասկանում և արտադրում է համապատասխան տեքստ: Սկզբում մենք օգտագործում էինք NLP (Բնական Լեզվի Մշակում) տեխնիկաներ, որոնք հիմնված էին պարզ կանոնների կամ հիմնարար վիճակագրության վրա: Այնուհետև եկավ կարևոր քայլը՝ Deep Learning-ի և նեյրոնային ցանցերի ի հայտ գալը:

Մեծ Լեզվաբառարանային Մոդելները ծագում են այս հեղափոխությունից: Դրանք կոչվում են “մեծ”, քանի որ ունեն տասնյակ կամ նույնիսկ հարյուրավոր միլիարդավոր պարամետրեր: Պարամետրը մի տեսակ նման է “փոքր բաղադրիչի դիրքին” մեղվաբույծի բարդ կազմակերպությունում: Յուրաքանչյուր պարամետր “սովորում է” կշռել կամ կարգավորել ազդանշանը, որպեսզի ավելի լավ կանխատեսի հաջորդ նշանը տրված հաջորդականության մեջ:

1.2. Հավ, որը կառուցված է մեծ քանակությամբ տվյալների վրա

LLM-ները իրենց հավը կառուցելու համար անհրաժեշտ է մեծ քանակությամբ “մեղրի”: տեքստ: Նրանք ներծծում են ֆենոմենալ ծավալներ բովանդակության՝ թվայնացված գրքերից մինչև մամուլի հոդվածներ, ֆորումներ և սոցիալական մեդիա: Այդ տվյալները ներծծելով, մոդելի ներքին կառուցվածքը ձևավորվում է բռնելու և արտացոլելու լեզվաբառարանային կանոնները:

Այսպիսով, այս արհեստական մեղուները վերջնականապես սովորում են, որ տրված համատեքստում որոշ բառեր ավելի հավանական է, որ կհայտնվեն, քան մյուսները: Նրանք տեքստը չեն հիշում տող առ տող; փոխարենը, նրանք սովորում են, թե ինչպես “ վիճակագրորեն վերարտադրել” լեզվում հանդիպող բնորոշ ձևեր, սինտաքս և գաղափարների ասոցացիաներ:

2. մեղրատունը մտնելը: ընդհանուր տեսություն, թե ինչպես է այն աշխատում

2.1. Տոկենիզացիա: pollen հավաքելը կտոր-կտոր

Առաջին քայլը տոկենիզացիան է: Մենք վերցնում ենք خام տեքստը և բաժանում այն տոկենների: Կարծեք, թե ծաղիկների դաշտ է. յուրաքանչյուր ծաղիկը նման է բառի (կամ բառի մասի), որի վրա մեղուն հավաքում է pollen: “տոկենը” կարող է լինել ամբողջ բառ (“տուն”), մի կտոր (“տու-”, “-ն”), կամ երբեմն պարզապես մի կետադրական նշան:

Այս բաժանումը կախված է մոդելին հատուկ լեքսիկոնից. որքան մեծ է լեքսիկոնը, այնքան մանրակրկիտ կարող է լինել բաժանումը: Տոկենիզացիան կարևոր է, քանի որ մոդելը հետո աշխատում է токенների հետ, այլ ոչ خام տեքստի: Դա նման է մեղվին, որը ճշգրտորեն հավաքում է pollen-ը, այլ ոչ թե վերցնում է ամբողջ ծաղիկը:

2.2. Էմբեդինգներ: pollen-ը վերածելը վեկտորների

Երբ pollen-ը հավաքված է, այն պետք է վերածվի այնպիսի ձևաչափի, որը մոդելը կարող է օգտագործել. այդ քայլը կոչվում է էմբեդինգ: Յուրաքանչյուր токեն վերածվում է վեկտորի (թվերի ցանկ), որը կոդավորում է սեմանտիկ և համատեքստային տեղեկատվություն:

Կարծեք, թե դա pollen-ի “գույնը” կամ “համը” է. երկու բառ, որոնք նման իմաստ ունեն, կունենան նման վեկտորներ, ինչպես երկու կապված ծաղիկներ արտադրում են նման pollen: Այս քայլը կարևոր է, քանի որ նյարդային ցանցերը միայն հասկանում են թվեր:

2.3. “Transformers” շերտերը: մեղվի պար

Մեղրատանը մեղուները հաղորդակցվում են “մեղվի պարով”, մի բարդ քորեոգրաֆիա, որը ցույց է տալիս, թե որտեղ է ամենահարուստ pollen-ը: LLM-ում, համակարգումը իրականացվում է հետաքրքրության մեխանիզմի միջոցով (2017 թվականին ներկայացված հայտնի “Attention is all you need”).

Յուրաքանչյուր Transformer շերտ կիրառվում է Self-Attention. յուրաքանչյուր токենի համար մոդելը հաշվում է դրա կարևորությունը հաջորդականության բոլոր մյուս токենների նկատմամբ: Դա տեղեկատվության համաժամանակյա փոխանակում է, ինչպես յուրաքանչյուր մեղու ասում է. “Ահա այն pollen-ի տեսակն, որը ունեմ; ինչի՞ կարիք ունես?”

Բազմաթիվ Transformer շերտեր stacking անելով, մոդելը կարող է բռնել բարդ հարաբերություններ. այն կարող է սովորել, որ որոշակի նախադասությունում “թագուհի” բառը վերաբերում է “մեղուներին” կամ “մեղրատուն”, այլ ոչ թե “մոնարխիա”, կախված համատեքստից:

2.4. Մեղրի արտադրություն: հաջորդ токենը կանխատեսելը

Վերջապես, մեղրատունը արտադրում է մեղր, այսինքն՝ ստեղծված տեքստը: Համատեքստը վերլուծելուց հետո, մոդելը պետք է պատասխանել պարզ հարցի. “Ինչ է ամենահավանական հաջորդ токենը?” Այս կանխատեսումը կախված է ցանցի կարգավորված քաշերից:

Կախված հիպերպարամետրերից (ջերմաստիճան, top-k, top-p և այլն), գործընթացը կարող է լինել ավելի պատահական կամ ավելի որոշիչ: Նվազագույն ջերմաստիճանը նման է շատ կարգապահ մեղվի, որը արտադրում է կանխատեսելի մեղր: Բարձր ջերմաստիճանը նման է ավելի eccentric մեղվի, որը կարող է ավելի ազատ շրջել և ավելի ստեղծագործ մեղր ստեղծել, ռիսկի տակ լինելով անհամապատասխան:

3. Հումորը բոլոր ձևերով. LLM-ների օգտագործման դեպքեր

3.1. Օգնության գրություն և բովանդակության ստեղծում

Ամենատարածված օգտագործումներից մեկը ավտոմատ տեքստի ստեղծումն է: Պետք է բլոգային գրառում? Վիդեո սցենար? Բարի գիշեր պատմություն? LLM-ները կարող են արտադրել զարմանալիորեն հոսող տեքստ: Դուք նույնիսկ կարող եք ուղղորդել գրելու ոճը՝ հումորային, պաշտոնական, բանաստեղծական և այլն:

Այնուամենայնիվ, դուք պետք է ստուգեք արտադրած մեղրի որակը: Երբեմն, մեղրամոմը կարող է հավաքել սխալ տեղեկություններ, ինչը հանգեցնում է “հալյուցինացիաների”՝ մեղրը հնարում է այն ծաղիկները, որոնք գոյություն չունեն:

3.2. Խոսակցական գործիքներ և չատբոտեր

Չատբոտերը, որոնք աշխատում են LLM-ների վրա, ուշադրություն են գրավել իրենց ավելի բնական ձայնով խոսակցության շնորհիվ: Կարծեք, որ մեղրամոմը, ստանալով ձեր խնդրանքը, թռչում է ծաղիկից ծաղիկ (թոկենից թոկեն)՝ համապատասխան պատասխան տալու համար:

Այս չատբոտերը կարող են օգտագործվել՝

• Հաճախորդների սպասարկում
• Օգնություն (տեքստային կամ ձայնային)
• Դասընթացներ և ինտերակտիվ ուսուցում
• Լեզվի ուսուցում

3.3. Ավտոմատ թարգմանություն

Շատ լեզուներ յուրացնելով, LLM-ները հաճախ գիտեն, թե ինչպես անցնել մեկ լեզվից մյուսը: Շատ լեզուներ կիսում են քերականական կառուցվածքներ, ինչը թույլ է տալիս արհեստական մեղրին ճանաչել դրանք և առաջարկել թարգմանություններ: Արդյունքները միշտ չէ, որ կատարյալ են, բայց հաճախ գերազանցում են ավելի հին կանոնային համակարգերի որակը:

3.4. Ծրագրավորման օգնություն

Որոշ LLM-ներ, ինչպիսիք են որոշ “կոպիլոտ” համակարգերի հետևում կանգնածները, կարող են առաջարկել ճիշտ կոդ, առաջարկել լուծումներ և ուղղել սխալներ: Այս օգտագործումը increasingly տարածված է, ապացուցելով, որ “ծրագրավորման լեզուները” պարզապես բովանդակության մեծ մեղրի մեջ տեքստային լեզվի մեկ այլ ձև են:

3.5. Փաստաթղթերի վերլուծություն և կառուցվածք

Տեքստ ստեղծելուց բացի, LLM-ները կարող են նաև համառոտել, վերլուծել, նշել (կլասիֆիկացնել) կամ նույնիսկ հանել մտքեր տեքստից: Սա շատ օգտակար է մեծ փաստաթղթերի ծավալները դասակարգելու, հաճախորդների արձագանքները հավաքելու, վերանայումները վերլուծելու և այլն:

---

4. Հնարավոր խայթոցներ. սահմանափակումներ և ռիսկեր

4.1. Հալյուցինացիաներ. երբ մեղուն հորինում է ծաղիկ

Ինչպես նշվեց, մեղուն (LLM) կարող է «հալյուցինացնել»: Այն չի կապված ճշմարտության տվյալների բազայի հետ. այն relies on probabilities: Ուստի, այն կարող է վստահորեն տրամադրել սխալ կամ գոյություն չունեցող տեղեկություններ:

Հիշեք, որ LLM-ն oracle չէ. այն predicts տեքստ առանց «հասկանալու» այն մարդկային իմաստով: Սա կարող է լուրջ հետևանքներ ունենալ, եթե օգտագործվի կարևոր առաջադրանքների (բժշկական, իրավաբանական և այլն) համար առանց վերահսկողության:

4.2. Բիաս և անընդունելի բովանդակություն

Մեղուները հավաքում են ծաղկափոշի բոլոր տեսակի ծաղիկներից, այդ թվում՝ կասկածելիներից: Biases-ները, որոնք առկա են տվյալներում (ստերեոտիպեր, խտրական հայտարարություններ և այլն), ներթափանցում են մեղրատուն: Մենք կարող ենք ստանալ մեղր, որը վարակված է այս բիասներով:

Հետազոտողները և ինժեներները փորձում են իրականացնել filters և moderation մեխանիզմներ: Սակայն այս առաջադրանքը բարդ է. այն պահանջում է բիասների նույնականացում, դրանց ուղղում և մոդելի ստեղծագործությունը չափազանց սահմանափակելուց խուսափում:

4.3. Էներգիայի ծախսեր և ածխածնի հետք

LLM-ի ուսուցումը նման է ջերմոցում մեծ մեղրամիության պահպանմանը, որը տաքացվում է շուրջօրյա: Այն պահանջում է մեծ հաշվարկային ռեսուրսներ, հետևաբար շատ energy: Պարամետրերը, որոնք վերաբերում են շրջակա միջավայրին, հետևաբար կենտրոնական են:

• Կարո՞ղ ենք ուսուցումը ավելի էկո-բարեկամ դարձնել:
• Պետք է արդյոք սահմանափակել մոդելի չափը:

Քննարկումը շարունակվում է, և բազմաթիվ նախաձեռնություններ նպատակ ունեն նվազեցնել ածխածնի հետքը ինչպես սարքավորումների, այնպես էլ ծրագրային ապահովման օպտիմիզացիաների միջոցով:

4.4. Իրական աշխարհի համատեքստի բացակայություն

Չնայած մոդելը տպավորիչ է, այն հաճախ բացակայում է real-world understanding-ից, որը դուրս է տեքստից: Այս արհեստական մեղուները միայն գիտեն տեքստային «ծաղկափոշի»: Նրանք չեն գիտակցում, որ ֆիզիկական առարկան որոշակի քաշ ունի կամ որ աբստրակտ հասկացությունը իրավական հետևանքներ ունի, օրինակ:

Այս բացը ակնհայտ է առաջադրանքներում, որոնք պահանջում են խորը «ընդհանուր իմացություն» կամ իրական աշխարհի փորձառություններ (զգացողություն, գործողություն, զգայական արձագանք): LLM-ները կարող են ձախողվել «հեշտ» հարցերում մարդու համար, քանի որ նրանք չունեն զգայական համատեքստ:

5. Վարժեցման արվեստը: “prompt engineering”

5.1. Նշում

Prompt-ը այն տեքստն է, որը դուք տրամադրում եք LLM-ին պատասխան ստանալու համար: Ինչպես եք դուք ձևավորում այս prompt-ը, կարող է մեծ տարբերություն ունենալ: Prompt engineering-ը ներառում է օպտիմալ (կամ մոտ օպտիմալ) prompt գրելը:

Այն նման է ծխի փչելուն մեղրատանը, որպեսզի հանգստացնեք մեղուներին և ցույց տաք, թե ինչ աշխատանք պետք է կատարեն. “Գնացեք հավաքեք ծաղկափոշի այս հատուկ տարածքում, այդ ուղղությամբ, այս տեսակի ծաղկի համար”:

5.2. Prompt engineering տեխնիկաներ

1. Հստակ համատեքստ: սահմանեք LLM-ի դերը: Օրինակ, “Դուք բուսաբանության մասնագետ եք: وضحեք…”
2. Հստակ հրահանգներ: նշեք, թե ինչ եք ցանկանում, պատասխանների ձևաչափը, երկարությունը, ոճը և այլն:
3. Օրինակներ: տրամադրեք օրինակային հարց ու պատասխան, որպեսզի ուղեցույց լինեք մոդելին:
4. Սահմանափակումներ: եթե ցանկանում եք սահմանափակել շրջանակը, ասեք այդպես (“Մի նշեք այս թեման; պատասխանեք միայն կետերով,” և այլն):

5.3. Ջերմություն, top-k, top-p…

Մեղրը արտադրելիս, մեղուն կարող է հետևել իր բաղադրատոմսին ավելի կամ պակաս խիստ: Temperature-ը կարևոր պարամետր է:

• Ջերմության ցածր մակարդակ (~0): մեղրատունը շատ կարգապահ է: Պատասխանները ավելի “պահպանողական” և համահունչ են, բայց պակաս բնօրինակ:
• Ջերմության բարձր մակարդակ (>1): մեղրատունը ավելի երևակայական է, բայց կարող է շեղվել:

Նմանապես, “top-k” սահմանափակում է մոդելը k ամենահավանական տոքեններին, և “top-p” imposes a cumulative probability threshold (nucleus sampling): Prompt engineering-ը նաև ներառում է այս պարամետրերի կարգավորում ցանկալի արդյունքի համար:

---

6. Մեղրատուն ստեղծելը: տեղադրում և ինտեգրում

6.1. Տեղադրման տարբերակներ

1. Հյուրընկալված API: Օգտագործեք մատակարար, որը հյուրընկալում է մոդելը: Չկա ծանր ենթակառուցվածք, բայց դուք վճարում եք օգտագործման համար և կախված եք երրորդ կողմից:
2. Բաց աղբյուրի մոդել: Տեղադրեք բաց աղբյուրի LLM ձեր սեփական սերվերներում: Դուք պահում եք ամբողջական վերահսկողություն, բայց պետք է հոգ տանել լոգիստիկայի և էներգիայի ծախսերի մասին:
3. Հիբրիդային մոդել: Օգտագործեք փոքր տեղական մոդել ավելի պարզ աշխատանքների համար և զանգահարեք արտաքին API ավելի բարդ աշխատանքների համար:

6.2. Անվտանգություն և մոդերացում

LLM տեղադրելը նշանակում է պատասխանատվություն ստանձնել դրա արտադրանքի համար: Դուք հաճախ պետք է ավելացնեք:

• Ֆիլտրեր ատելության, բռնության կամ խտրականության բովանդակությունը արգելափակելու համար
• Մեխանիզմներ զգայուն տվյալները (օրինակ, անձնական տեղեկատվություն) արգելափակելու համար
• Logging և monitoring քաղաքականություն, որպեսզի հետևեք փոխանակումներին և բարելավեք համակարգը

6.3. Շարունակական մոնիտորինգ և բարելավում

Աeven լավ կազմակերպված մեղրատունը պահանջում է վերահսկողություն:

• Հավաքեք օգտվողների արձագանքները
• Կարգավորեք prompt-ները և արտադրության պարամետրերը
• Թարմացրեք կամ վերապատրաստեք ավելի նոր մոդել, եթե անհրաժեշտ է

Սա շարունակական գործընթաց է, ինչպես իրական մեղրամոմի խումբը խնամելը. հետևեք նրա առողջությանը, ուղղեք սխալները և օգտագործեք ստացված դասերը:

---

7. Ապագայի թռիչքներ՝ բազմաոճ և ադապտիվ մոդելների ուղղությամբ

LLM-ները միայն իրենց զարգացման սկզբում են։ Շուտով մենք կխոսենք բազմաոճ մոդելների մասին, որոնք կարող են աշխատել տեքստի, պատկերների, ձայների և տեսանյութերի հետ՝ մի մեղրատու, որը հավաքում է ոչ միայն տեքստային ծաղիկներ, այլ նաև տեսողական կամ լսողական։

Տեսողություն և լեզու միավորող համակարգերը արդեն ի հայտ են գալիս, կամ այն համակարգերը, որոնք կապում են խորհրդանշական տրամաբանությունը տեքստի ստեղծման հետ։ Օրինակ, մեղրը կարող է մեկնաբանել մի պատկեր և նկարագրել այն, կամ վերցնել մի ձայն և վերլուծել այն համատեքստում։

Հասարակական մակարդակում այս արագ զարգացումը raises many questions:

• Ինչպե՞ս կարող ենք ապահովել պատասխանատվություն և թափանցիկություն այս համակարգերի օգտագործման մեջ։
• Ի՞նչ ազդեցություն կունենա գրության, թարգմանության կամ տեքստի վերլուծության հետ կապված աշխատանքների վրա։
• Ինչպե՞ս կարող ենք հավասարակշռել մրցակցությունը մեծ AI խաղացողների (Big Tech, մասնավոր լաբորատորիաներ, բաց աղբյուրի նախագծեր) միջև։

---

8. Մեր հաջորդ թռիչքի ուղին՝ ավանդական NLP-ի դիտարկում

Մեր հաջորդ հոդվածում մենք ավելի ընդհանուր կխորանանք NLP (Բնական լեզվի մշակման) մեջ։ Մենք կքննարկենք, թե ինչպես ավելի դասական, երբեմն ավելի թեթև մոտեցումները դեռ գոյություն ունեն այս զանգվածային LLM-ների կողքին։

LLM-ներից առաջ գոյություն ուներ ավանդական NLP մեղրատունը, որը օգտագործում էր վերահսկվող դասակարգում, սեմանտիկ որոնման ալգորիթմներ, սինտակտիկ կանոններ և այլն։ Մենք կքննարկենք.

• Հիմնական մեթոդներ (բառերի պայուսակ, TF-IDF, n-grams)
• Նախա-Transformer նյարդային մոդելներ (RNN, LSTM և այլն)
• Typlcal NLP խողովակաշարեր (tokenization, POS tagging, parsing և այլն)

Այս ամենը կօգնի մեզ հասկանալ, թե ինչպես LLM մեղրատունը օգտվել է ավելի վաղ հետազոտությունների լայն էկոհամակարգից։

---

9. Վերջաբան. Մեղրի վայելելու արվեստը

Մենք մանրամասն ուսումնասիրել ենք LLMs-ները, այս հսկայական մեղուները, որոնք կարող են خام տեքստը վերածել բարդ պատասխանների: Այստեղ են հիմնական կետերը.

1. Դասավորում: LLM-ները դասավորվում են մեծածավալ տվյալների հավաքածուների վրա, սովորելով լեզվի վիճակագրական նախապատմությունները:
2. Ակտուալություն: Transformer շերտերը մոդելի հիմնական մասն են, որոնք գրավում են համատեքստային հարաբերությունները հետաքրքրության միջոցով:
3. Օգտագործման դեպքեր: Գրելուց մինչև թարգմանություն, զրույցային ռոբոտներ, կոդի առաջարկներ և ավելին՝ տեսականին մեծ է:
4. Սահմանափակումներ: Հալյուցինացիաներ, կողմնակալություններ, էներգիայի ծախս… LLM-ները կատարյալ չեն: Նրանք պահանջում են ուղեցույց, վերահսկողություն և ստուգում:
5. Հրահանգների ինժեներություն: Ճիշտ խնդրանքը (և ճիշտ պարամետրերը սահմանելը) ձևավորելու արվեստը, որպեսզի ստանանք հնարավոր լավագույն պատասխանները:
6. Ներդրում: Կան տարբեր ռազմավարություններ՝ հենվելով հյուրընկալված API-ի վրա, բաց աղբյուրի մոդել տեղադրելով կամ երկուսի համադրությամբ:

Մեղուները կազմակերպության, համագործակցության և համեղ մեղրի արտադրության խորհրդանիշ են: Նույն կերպ, լավ կառավարվող LLM-ն կարող է լինել մեծ ակտիվություն լեզվաբառարանային բազմաթիվ առաջադրանքների օպտիմալացման, ստեղծման և աջակցման համար: Բայց, ինչպես ցանկացած ուժեղ հոսք, այն պահանջում է զգուշություն և հարգանք, հակառակ դեպքում դուք ռիսկի եք ենթարկվում անսպասելի խայթոցների:

Հաջորդ հոդվածներում մենք շարունակելու ենք մեր ճանապարհորդությունը AI-ի և NLP-ի buzzing աշխարհում. մենք կտեսնենք, թե ինչպես է AI-ն զարգացել ավելի կոնկրետ մոդուլների շուրջ (տեքստի մշակման, սինտակտիկ վերլուծության, դասակարգման) նախքան AI Agents-ի ուսումնասիրությունը և ավարտելով համաշխարհային համեմատությամբ, որպեսզի հասկանալ, թե որտեղ է տեղավորվում AI Smarttalk-ը բոլոր այս հարցերում:

Մինչ այդ, հիշեք. դուք պետք չէ մասնագետ լինել լավ մեղրը ճանաչելու համար, բայց մեղրատունը և դրա մեղուները հասկանալու համար ժամանակ տրամադրելը լավագույն միջոցն է վստահորեն վայելելու համար:

Հանդիպենք շուտով մեր ճանապարհորդության հաջորդ քայլի համար AI-ի buzzing աշխարհում!