LLM 전 사전 조정에 대한 포괄적 인 안내서

이 기사는 Andrej Karapathy의 "Chatgpt와 같은 LLM으로의 깊은 다이브"에서 크게 끌어들이는 현대 AI 기능을 형성하는 데있어 대형 언어 모델 (LLM)의 중요한 역할을 탐구합니다. 우리는 원시 데이터 수집에서 인간과 같은 텍스트 생성에 이르기까지 프로세스를 탐색 할 것입니다. DeepSeek의 비용 효율적인 생성 AI 모델과 OpenAi의 O3-Mini로 예시 된 AI의 빠른 발전은 혁신의 가속 속도를 강조합니다. Sam Altman의 매년 AI 사용 비용이 10 배 감소하는 관찰은이 기술의 변형 가능성을 강조합니다.

llm 전 사전 조정 : 기초

chatgpt와 같은 LLM이 어떻게 응답을 생성하는지 이해하기 전에 (예 : "귀하의 모회사 인 사람은 누구입니까?"), 우리는 전 사전 조정 단계를 파악해야합니다.

사전 조정은 텍스트를 이해하고 생성하기 위해 LLM을 훈련시키는 초기 단계입니다. 어린이에게 거대한 책과 기사 도서관에 노출되어 읽는 것을 가르치는 것과 비슷합니다. 이 모델은 수십억 단어를 처리하여 다음 단어를 순서대로 예측하여 일관된 텍스트를 생성하는 능력을 수정합니다. 그러나이 단계에서는 진정한 인간 수준의 이해가 부족합니다. 패턴과 확률을 식별합니다

사전에 사전 된 LLM이 할 수있는 일 : 사전에 사전 된 LLM은 다음을 포함하여 수많은 작업을 수행 할 수 있습니다

텍스트 생성 및 요약 번역 및 감정 분석 코드 생성 및 질문에 대한 질문 컨텐츠 추천 및 챗봇 촉진 다양한 부문의 데이터 확대 및 분석

그러나 특정 도메인에서 최적의 성능을 위해 미세 조정이 필요합니다. 사전 조정 단계 :

인터넷 데이터 처리 :
1. 훈련 데이터의 품질과 규모는 LLM 성능에 크게 영향을 미칩니다. CommonCrawl에서 세 심하게 큐 레이션 된 Hugging Face의 Fineweb와 같은 데이터 세트는 고품질 접근법을 보여줍니다. 여기에는 URL 필터링, 텍스트 추출, 언어 필터링, 중복 제거 및 PII 제거의 여러 단계가 포함됩니다. 과정은 아래에 설명되어 있습니다.

토큰 화 : 이것은 신경 네트워크 처리를 위해 원시 텍스트를 작은 단위 (토큰)로 변환합니다. 바이트 쌍 인코딩 (BPE)과 같은 기술 시퀀스 길이 및 어휘 크기를 최적화합니다. 이 과정은 아래의 시각 보조제로 자세히 설명되어 있습니다

2. 신경망 교육 :
   3. 토큰 화 된 데이터는 신경망 (종종 변압기 아키텍처)으로 공급됩니다. 네트워크는 다음 토큰을 순서대로 예측하고, 매개 변수는 예측 오류를 최소화하기 위해 역전을 통해 조정됩니다. 입력 표현, 수학적 처리 및 출력 생성을 포함한 내부 작업은 다이어그램으로 설명됩니다.

   기본 모델 및 추론 : 결과적인 사전 모델 (기본 모델)은 통계 텍스트 생성기입니다. 인상적이지만 진정한 이해가 부족합니다. GPT-2는 기본 모델의 기능과 한계를 보여주는 예입니다. 토큰으로 텍스트 토큰을 생성하는 추론 프로세스가 설명됩니다. 결론 : llm 전 사전 조정은 현대 AI의 기초입니다. 강력하지만 이러한 모델은 통계적 패턴에 의존하여 지각하지 않습니다. 전임의 진행중인 발전은 더 유능하고 접근 가능한 AI를 향한 진전을 계속 이끌 것입니다. 비디오 링크는 아래에 포함되어 있습니다 <: :> [비디오 링크 :

   https://www.php.cn/link/ce738adf821b780cfcde4100e633e51a

   ]

위 내용은 LLM 전 사전 조정에 대한 포괄적 인 안내서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!