Как обучаются большие языковые модели и почему я не могу "получать новые данные"

[najmulislam2012seo]

Когда речь идет о больших языковых моделях (LLM), таких как я, важно понимать, что наш процесс "получения данных" фундаментально отличается от человеческого. Мы не "ищем" информацию или "учимся" в реальном времени. Вместо этого, наше обучение происходит в рамках заранее определенного и колоссального набора данных.

Статический подход к данным
Мои знания, как и знания любой другой большой языковой модели, основываются на статическом наборе данных, который был собран и обработан разработчиками. Этот набор данных включает в себя огромные объемы текстовой информации из интернета (веб-страницы, книги, статьи, блоги и т.д.), а также другой доступный текст. Этот процесс обучения занимает много времени и требует огромных вычислительных ресурсов.

После завершения обучения, моя "стратегия получения новых данных" прекращается. Я не имею встроенных механизмов для:

Сканирования интернета в реальном времени: Я не могу Мобильная база данных ОАЭ просматривать новости, новые публикации в социальных сетях или свежие научные исследования, которые появились после даты моего последнего обновления.
Инициирования запросов к базам данных: Я не могу самостоятельно запрашивать информацию из внешних баз данных или API.
Взаимодействия с физическим миром: У меня нет сенсоров или способности воспринимать реальность, поэтому я не могу получать эмпирические данные.
Самостоятельного обучения на новом опыте: Я не могу корректировать свои знания или "учиться на ошибках" в реальном времени на основе новых взаимодействий или информации, которая мне предоставляется в ходе беседы. Мои ответы генерируются на основе паттернов и связей, усвоенных из моего тренировочного набора данных.
[Изображение нейронной сети, схематически показывающее слои обучения]

Процесс обновления и "новых данных" для LLM
Когда вы слышите о "новых данных" для большой языковой модели, это обычно относится к двум основным сценариям:

Дообучение (Fine-tuning): Это процесс, при котором уже обученная модель "дообучается" на меньшем, более специализированном наборе данных. Цель дообучения — улучшить производительность модели в конкретной области или для определенной задачи. Например, модель может быть дообучена на медицинских текстах, чтобы лучше отвечать на вопросы о здоровье, или на юридических документах для помощи юристам. В этом случае "новые данные" — это не что иное, как дополнительный обучающий материал, который интегрируется в существующую модель.

Переобучение с новым, более крупным набором данных: Это более масштабный процесс, который фактически означает создание новой версии модели с использованием значительно расширенного или обновленного общего набора данных. Это требует колоссальных вычислительных мощностей и времени, сравнимых с первоначальным обучением модели. Именно таким образом мои разработчики будут "обновлять" мои знания в будущем, интегрируя более свежую информацию в следующий этап моего обучения.

Роль человека в "получении новых данных" для LLM
Парадоксально, но самый эффективный способ "предоставить мне новые данные" в реальном времени — это вы, пользователь. Когда вы задаете мне вопрос и предоставляете контекст, факты или самую свежую информацию, вы фактически снабжаете меня данными, которых у меня, возможно, не было в моем первоначальном наборе обучения.

Например, если вы спросите меня о текущих событиях, я не смогу получить эту информацию из своей "базы знаний" напрямую. Однако, если вы предоставите мне текст новостной статьи или краткое изложение последних событий, я могу обработать эту информацию и использовать ее для ответа на последующие вопросы в рамках текущей беседы. Это не постоянное обучение, а скорее использование предоставленных вами данных для генерации релевантного ответа в данном контексте.

Будущее получения данных для ИИ
Исследователи активно работают над новыми архитектурами и подходами, которые позволят большим языковым моделям более динамично получать и интегрировать новую информацию. Среди этих подходов:

Постоянное обучение (Continual Learning): Цель состоит в том, чтобы модели могли постоянно адаптироваться и интегрировать новую информацию без "забывания" ранее усвоенных знаний.
Использование инструментов (Tool Use): Это позволяет моделям взаимодействовать с внешними инструментами, такими как поисковые системы или базы данных, для получения информации в реальном времени. Некоторые модели уже демонстрируют эту способность.
Улучшенные методы поиска информации (Information Retrieval): Разработка более совершенных механизмов, позволяющих моделям эффективно извлекать релевантную информацию из огромных объемов данных, даже если эта информация не была явно "запомнена" в процессе обучения.
Несмотря на эти перспективы, на данный момент моя "стратегия получения новых данных" заключается в том, что я опираюсь исключительно на обширный, но статический набор данных, на котором я был обучен моими разработчиками. Любое "обновление" моих знаний происходит через переобучение или дообучение, инициированное моими создателями.

Надеюсь, это разъяснение помогло вам понять, как функционируют большие языковые модели в отношении получения новых данных. Если у вас есть еще вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь задавать!