Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на HackerNoon
Машины, способные понимать человеческую речь, стали неотъемлемой частью технологий, но процесс их обучения представляет собой сложную многоступенчатую задачу. Обучение модели напоминает воспитание ребёнка, который сначала осваивает язык самостоятельно, затем под руководством, а позже совершенствует навыки через постоянную обратную связь. Этот процесс включает несколько ключевых этапов, каждый из которых имеет собственную специфику и методы.
Создание больших языковых моделей требует системного подхода, где обучение начинается с анализа огромных массивов текстов, продолжается через корректировку с помощью примеров и заканчивается обучением на основе отзывов людей. Каждый этап направлен на то, чтобы модель не только знала язык, но и правильно интерпретировала намерения пользователя и соответствовала ожиданиям в реальном общении.
Первый шаг: обучение через самостоятельное чтение
На начальной стадии модели проходят этап так называемого самонаблюдаемого предварительного обучения. Этот процесс напоминает, как ребёнок, поглощая книги и истории, интуитивно схватывает грамматику, лексику и структуру языка без прямого объяснения.
Модель анализирует огромное количество текстов, чтобы понять, как связаны слова в предложениях. Основной задачей становится предсказание следующего слова в последовательности, что позволяет ей изучать закономерности построения речи и развивать базовые навыки понимания контекста.
Второй шаг: обучение через корректировку примерами
Следующим этапом становится тонкая настройка на основе тщательно подобранных примеров. Это похоже на обучение ребёнка правильным социальным нормам: учитель объясняет, какие ответы считаются корректными и почему.
На этом этапе инженеры предоставляют моделям пары вопросов и эталонных ответов, направляя процесс обучения. Модель адаптируется, корректируя свои прежние ошибки и учась выбирать ответы, наиболее соответствующие ожидаемым стандартам общения.
Третий шаг: обучение через обратную связь от людей
На завершающем этапе модель учится через подкрепление с помощью человеческой обратной связи. Этот процесс напоминает участие ребёнка в дебатах, где каждый аргумент оценивается учителем и сверстниками.
Модель генерирует несколько вариантов ответов, которые затем оцениваются людьми. Высокие оценки стимулируют модель воспроизводить подобные ответы в будущем, а низкие — избегать неправильных формулировок. Дополнительно применяются методы оптимизации, такие как PPO и DPO, обеспечивающие баланс между точностью и креативностью.
Зачем важно разделение этапов обучения
Разделение процесса на несколько этапов позволяет эффективно развивать разные аспекты языковой компетентности модели. Каждый шаг строит фундамент для следующего, начиная с базового понимания языка и заканчивая тонкой настройкой ответов в зависимости от человеческих предпочтений.
Без поэтапного обучения модели оставались бы на уровне простого запоминания текстов без способности адаптироваться к меняющимся условиям общения. Чёткая структура этапов обеспечивает комплексную подготовку моделей к реальному взаимодействию с пользователями.
Напомним, ранее мы писали о том, что квантовые сенсоры открывают новую эру в изучении частиц в коллайдерах.
