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. selectel.ru Модель изучает структуру языка, пытаясь предсказать следующий элемент текста. selectel.ru Этот процесс напоминает погружение в новый язык без словаря: модель учится замечать закономерности. selectel.ru
Обучение с учителем. selectel.ru Модель обучают на конкретных примерах, задавая правильные ответы для определённых задач, например, резюмирования текста или классификации. selectel.ru Такой подход позволяет сделать модель более точной и специализированной. selectel.ru
Предварительное обучение на больших текстовых данных. blog.skillfactory.ru Его используют, чтобы обучить модель понимать язык в целом, а не какие-то специфические темы. blog.skillfactory.ru
Аугментация данных. blog.skillfactory.ru Это вариант дообучения с помощью искусственно составленного набора данных. blog.skillfactory.ru Например, модели для биологических задач не просто подают на вход тексты, а предварительно обогащают их названиями генов и молекул. blog.skillfactory.ru Это учит модель распознавать и понимать специфические термины. blog.skillfactory.ru
Обучение с подкреплением. blog.skillfactory.ru С помощью этого метода модель обучают генерировать текст на основе вознаграждений. blog.skillfactory.ru Модель получает «подкрепление», если результат выглядит определённым образом. blog.skillfactory.ru Это помогает, например, настраивать диалоговые модели, чтобы их речь звучала более естественно. blog.skillfactory.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.