Large Language Models (LLMs) sind KI-Tools, die Text lesen, zusammenfassen und übersetzen können. Auf diese Weise können sie Wörter vorhersagen und Sätze bilden, die widerspiegeln, wie Menschen schreiben und sprechen.
Große Sprachmodelle verstehen
Große Sprachmodelle haben die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verändert, weil sie die Entwicklung leistungsstarker, vortrainierter Modelle für eine Vielzahl von Aufgaben erleichtert haben.
Große Sprachmodelle werden auf riesigen Datensätzen mit Hunderten von Millionen (oder sogar Milliarden) Wörtern trainiert. Komplexe Algorithmen erkennen Muster auf Wortebene und ermöglichen die Modell um etwas über natürliche Sprache und ihren kontextuellen Gebrauch zu lernen.
LLMs wie GPT-2 und BERT haben den Mangel an internen Trainingsdaten und den langwierigen Merkmalsextraktionsprozess durch Datensätze ersetzt, die große neuronale Netze trainieren. Diese Modelle stützen sich auf rekurrente neuronale Netze (RNNs), um die Daten zu parsen und vorherzusagen, welche Wörter als nächstes in einem bestimmten Satz oder Satz vorkommen werden.
Zum Beispiel, wenn a Modell analysiert den Satz „Er fuhr Fahrrad“, kann das LLM verstehen, was ein Fahrrad ist, indem es Datenschwaden aus Wörtern analysiert, die es tendenziell umgeben. Dies macht sie zu einem leistungsstarken und vielseitigen KI-Tool, das eine genaue Generierung natürlicher Sprache und Stimmung bietet Analyse, Zusammenfassung und sogar Fragenbeantwortung.
Wie werden große Sprachmodelle trainiert?
Große Sprachmodelle werden mit teilweise verdeckten oder maskierten Textauszügen gefüttert. Das Neural Netzwerk bemüht sich, die fehlenden Teile vorherzusagen und vergleicht dann die Vorhersage mit dem tatsächlichen Text.
Das Neural Netzwerk führt diese Aufgabe wiederholt aus und passt die Parameter basierend auf den Ergebnissen an. Im Laufe der Zeit baut es eine mathematische Modell wie Wörter in Phrasen und Sätzen nebeneinander erscheinen.
Beachten Sie, dass je größer die neurale Netzwerk, desto größer ist die Lernfähigkeit des LLM. Die Ausgabe des LLM hängt auch von der Größe und Qualität des Datensatzes ab. Wenn die Modell qualitativ hochwertigen, gut kuratierten Texten ausgesetzt ist, wird es einer vielfältigeren und genaueren Reihe von Wortsequenzen ausgesetzt sein und bessere Vorhersagen treffen.
Das Modell ist eine transformatorbasierte generative Sprache Modell. Das bedeutet, dass es Wörter generieren kann, um einen unvollständigen Satz zu beenden, Fragen mit direkten Antworten zu beantworten und Zusammenfassungen verschiedener Eingabedokumente bereitzustellen.
Die Forschung hat herausgefunden, dass Gopher sich in Massive Multitask Language Understanding (MMLU) auszeichnet, einem Benchmark, der abdeckt Modell Wissen und Problemlösungsfähigkeit in 57 Fächern in zahlreichen MINT-Fächern.
GPT-3
GPT-3 von OpenAI wird mit rund 570 GB Textinformationen gespeist, die aus dem öffentlich verfügbaren Datensatz namens CommonCrawl stammen.
Mit einem der größten jemals veröffentlichten neuronalen Netze kann GPT-3 alles nachbilden, was eine Sprache hat Struktur. Dazu gehören Antworten auf Fragen, Aufsätze, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Memos und Computercode.
Die zentralen Thesen
Large Language Models (LLMs) sind KI-Tools, die Text lesen, zusammenfassen und übersetzen können. Sie können Wörter vorhersagen und Sätze bilden, die widerspiegeln, wie Menschen schreiben und sprechen.
Große Sprachmodelle werden mit teilweise verdeckten oder maskierten Textauszügen gefüttert. Das Neural Netzwerk versucht dann, die fehlenden Teile vorherzusagen und vergleicht dann die Vorhersage mit dem tatsächlichen Text.
Drei beliebte und leistungsstarke große Sprachmodelle umfassen Microsoft's Turing NLG, DeepMind's Gopher und OpenAIist GPT-3.
Verallgemeinerte KI besteht aus Geräten oder Systemen, die alle möglichen Aufgaben selbstständig erledigen können. Die Erweiterung der generalisierten KI führte schließlich zur Entwicklung des maschinellen Lernens. Als Erweiterung der KI analysiert maschinelles Lernen (ML) eine Reihe von Computeralgorithmen, um ein Programm zu erstellen, das Aktionen automatisiert. Ohne explizite Programmierung von Aktionen können Systeme lernen und das Gesamterlebnis verbessern. Es untersucht große Datensätze, um gemeinsame Muster zu finden und analytische Modelle durch Lernen zu formulieren.
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen Daten analysieren, aus Erfahrungen lernen und in Zukunft bessere Entscheidungen treffen. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der zahlreiche Algorithmen in Schichten strukturiert werden, um künstliche neuronale Netze (KNNs) zu erstellen. Diese Netzwerke können komplexe Probleme lösen und es der Maschine ermöglichen, sich selbst zu trainieren, um eine Aufgabe auszuführen.
DevOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die zur Automatisierung durchgeführt werden Software. Entwicklungsprozesse. Es ist eine Konjugation der Begriffe „Entwicklung“ und „Betrieb“, um zu betonen, wie sich Funktionen über IT-Teams hinweg integrieren. DevOps-Strategien fördern das nahtlose Erstellen, Testen und Bereitstellen von Produkten. Es zielt darauf ab, eine Lücke zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu schließen, um die Entwicklung insgesamt zu rationalisieren.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente von Modern geworden digital-basierte Organisationen, gebaut um Software. und Algorithmen.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
OpenAI ist ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz, das in ein gewinnorientiertes Unternehmen umgewandelt wurde Organisation im Jahr 2019. Das Unternehmen Struktur ist um zwei Einheiten herum organisiert: OpenAI, Inc., eine Delaware LLC mit einem einzigen Mitglied, die von kontrolliert wird OpenAI gemeinnützig und OpenAI LP, die eine begrenzte, gewinnorientierte ist Organisationdem „Vermischten Geschmack“. Seine OpenAI LP wird vom Vorstand von geregelt OpenAI, Inc (die Stiftung), die als General Partner fungiert. Gleichzeitig bestehen Limited Partners aus Mitarbeitern der LP, einigen Vorstandsmitgliedern und anderen Investoren wie Reid Hoffmans gemeinnütziger Stiftung Khosla Ventures und Microsoft, der führende Investor in der LP.
OpenAI hat die grundlegende Ebene der KI aufgebaut Energiegewinnung. Mit großen generativen Modellen wie GPT-3 und DALL-E, OpenAI bietet API-Zugriff für Unternehmen, die Anwendungen auf der Grundlage ihrer grundlegenden Modelle entwickeln möchten, während sie diese Modelle in ihre Produkte integrieren und diese Modelle mit proprietären Daten und zusätzlichen KI-Funktionen anpassen können. Auf der anderen Seite, OpenAI auch veröffentlicht ChatGPT, Entwicklung um a FreemiumModell. Microsoft vertreibt auch Opener-Produkte durch seine Handelspartnerschaft.
OpenAI und Microsoft aus kaufmännischer Sicht zusammengeschlossen. Die Geschichte der Partnerschaft begann 2016 und konsolidierte sich 2019 mit Microsoft investiert eine Milliarde Dollar in die Partnerschaft. Es macht jetzt einen Sprung nach vorne, mit Microsoft in Gesprächen, um 10 Milliarden Dollar in diese Partnerschaft zu stecken. Microsoftentwickelt über OpenAI seinen Azure-KI-Supercomputer, verbessert gleichzeitig seine Azure-Unternehmensplattform und integriert die Modelle von OpenAI in seine Geschäft und Verbraucherprodukte (GitHub, Office, Bing).
Stability AI ist die Entität hinter Stable Diffusion. Stability verdient Geld mit unseren KI-Produkten und mit der Bereitstellung von KI-Beratungsdiensten für Unternehmen. Stability AI monetarisiert Stable Diffusion über die APIs von DreamStudio. Während es auch Open Source für jedermann zum Herunterladen und Verwenden freigibt. Stability AI verdient auch Geld über enterprise Dienstleistungen, wo sein Kernentwicklungsteam die Möglichkeit dazu bietet enterprise Kunden zu bedienen, Treppe, und passen Sie Stable Diffusion oder andere große generative Modelle an ihre an Bedürfnisse.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
