Как работает система обучения языковых моделей для создания чат-ботов?

Система обучения языковых моделей для создания чат-ботов включает несколько этапов: dzen.ru

1. Сбор данных. dzen.ru Для обучения используют огромные текстовые базы данных. blog.skillfactory.ru Если модель узкоспециализированная, то и данные для неё берут определённого формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. blog.skillfactory.ru Ключевая задача — собрать разнообразные и качественные данные, которые помогут модели лучше понимать человеческий язык. dzen.ru
2. Предварительное обучение. dzen.ru mws.ru На этом этапе модель обучается на большом наборе данных, чтобы понять общую структуру языка: как строятся предложения, какие слова часто встречаются вместе, какова логика построения текста. dzen.ru Для этого используется метод обучения с подкреплением на основе предсказания следующего слова. dzen.ru Модель «читает» текст и учится предсказывать следующее слово в предложении на основе предыдущих. dzen.ru
3. Тонкая настройка. dzen.ru mws.ru После общего обучения модель проходит этап дообучения с использованием более специфических данных. dzen.ru Например, для чат-бота медицинской тематики модель дообучают на медицинских текстах. dzen.ru Этот процесс также включает ввод правил и ограничений, чтобы минимизировать ошибки, предвзятость и риск создания неподобающих ответов. dzen.ru
4. Обучение с подкреплением от обратной связи. dzen.ru Люди оценивают качество ответов, предложенных ИИ, и предоставляют обратную связь. dzen.ru Модель использует эти данные, чтобы улучшать свои ответы. dzen.ru Например, если модель даёт неуместный или неполный ответ, это помечается, и она корректирует свои алгоритмы. dzen.ru Если ответ точный и полезный, модель усиливает этот подход. dzen.ru

Процесс обучения может занимать от нескольких недель до месяцев, в зависимости от сложности модели и объёма данных. dzen.ru Даже после запуска модели разработчики продолжают обновлять её на основе новых данных и обратной связи. dzen.ru