Чем отличаются подходы к обучению больших языковых моделей в разных странах?

Нельзя однозначно сказать, чем отличаются подходы к обучению больших языковых моделей (LLM) в разных странах. Однако есть информация о некоторых методах обучения LLM и их особенностях:

• Обучение без учителя. 1 Модель изучает структуру языка, пытаясь предсказать следующий элемент текста. 1 Этот процесс напоминает погружение в новый язык без словаря: модель учится замечать закономерности. 1
• Обучение с учителем. 1 Модель обучают на конкретных примерах, задавая правильные ответы для определённых задач, например, резюмирования текста или классификации. 1 Такой подход позволяет сделать модель более точной и специализированной. 1
• Предварительное обучение на больших текстовых данных. 3 Его используют, чтобы обучить модель понимать язык в целом, а не какие-то специфические темы. 3
• Тонкая настройка. 3 Сюда входит дообучение существующей модели под конкретную задачу. 3 Например, чат-бота, уже знакомого с языком в целом, дообучают, чтобы он понимал молодёжный сленг. 3
• Prompt-инженерия. 3 Так дообучают и настраивают уже работающие модели — обучение происходит на основе запросов. 3 Инструкции для модели формулируют так, чтобы та выдавала желаемый результат. 3
• Аугментация данных. 3 Это вариант дообучения с помощью искусственно составленного набора данных. 3 Например, модели для биологических задач не просто подают на вход тексты, а предварительно обогащают их названиями генов и молекул. 3 Это учит модель распознавать и понимать специфические термины. 3
• Обучение с подкреплением. 3 С помощью этого метода модель обучают генерировать текст на основе вознаграждений. 3 Модель получает «подкрепление», если результат выглядит определённым образом. 3 Это помогает, например, настраивать диалоговые модели, чтобы их речь звучала более естественно. 3