Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса Хабр

Например, потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. Значение указательных фраз или местоимений часто зависят от контекста, в котором они употребляются. Например, англоязычное you может переводиться в «ты» или «вы» в зависимости от выбранного тона формальности. Аналогично род в английском языке подразумевается из контекста, а в русском явно выражен в словоформе. Это означает, что модель учитывает не только промпт, но и все последующие вопросы и ответы при формировании своего ответа. Кроме того, как наверняка многие из вас заметили, полученная выборка fluency repair содержит больше информации, чем обычная выборка для SFT, — в ней есть примеры исправлений. Такие исправления прекрасны тем, что можно делать обучение на триплетах (src, good, bad), а не только на парах (src, good). Помните, что важно быть терпеливым и готовым к тому, что не каждый промпт будет работать идеально с первого раза. Это процесс исследования и обучения, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше вы становитесь. Можно представить, что ChatGPT — это машинист поезда, а промпт — это станция, с которой начинается поездка. Вы указываете стартовую точку (промпт), https://ai100.stanford.edu   и ваши последующие запросы — это путевые точки, по которым машинист должен следовать. Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы. В качестве решения этой проблемы мы перешли на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization). Одна из самых недооцененных функций ChatGPT – это возможность назначать ему определенную роль. Когда вы просите нейросеть "действовать как эксперт", вы получаете совершенно другой уровень ответов. Такое обучение перестало деградировать и дало заметные улучшения относительно базового SFT-чекпоинта.  https://auslander.expert/ Подобная схема используется в различных вариациях обучения Learning from Human Feedback, также известного как LLM Alignment.

Использование примеров и контекста для улучшения ответов AI

Результат предсказуем – шаблонные ответы, которые не приносят реальной пользы бизнесу. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. Остаётся оценка людьми как самая честная (и интерпретируемая) метрика качества. Мы используем стандартный в индустрии подход MQM и оценку с помощью асессоров-профессионалов, прошедших тест на знание языка на высоком уровне. Исторически в машинном переводе применялись автоматические метрики — BLEU, ROUGE, METEOR.

Нейросеть Для Создания Рисунков Онлайн

Но не всегда эллиптические конструкции исходного языка текста присутствуют в языке перевода. В таком случае независимый перевод по предложениям приведёт к искажению смысла. Близкие к человеку результаты показывают только лучшие foundation-модели от команд вроде OpenAI или Anthropic. В любой продакшен-среде инференс таких моделей крайне тяжелый и требует очень много вычислительных ресурсов.

• Другими словами, предобученная LLM гораздо лучше умеет строить предложения и знает какие-то факты, которые сложно найти в корпусах перевода.
• Здесь нам уже потребуется обучающая выборка, как и в классическом обучении с учителем.
• Обучая модели на таких текстах, мы никогда не получим модель, свободную от таких ошибок.
• Это процесс исследования и обучения, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше вы становитесь.

Если вы проходили курсы по машинному обучению и обработке текстов, то наверняка сталкивались с лабораторными работами или проектами по теме перевода. И, скорее всего, видели, какие данные обычно используются для обучения и оценки качества моделей — предложения. Это метод, который включает в себя использование параметров для настройки запроса. Создание эффективных промптов — это не просто интуитивное действие; это процесс, который включает в себя несколько ключевых этапов. На этом этапе мы рассмотрим пошаговое руководство, которое поможет вам систематически подходить к формированию промптов. Контрастное обучение (или contrastive learning) производится на тройках обучающих примеров — триплетах. Напомню, подавляющее большинство переводных данных — это параллельные предложения. А для решения задачи в идеале нужны параллельные фрагменты с распределением длин от предложений до очень длинных текстов. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов. Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов. Копирайтинг — это искусство создания привлекательного и убедительного текста для различных целей, будь то реклама, контент для сайтов или статьи. Использование https://futureoflife.org/ai   нейросетей и AI-систем для помощи в написании текстов стало все более популярным. Одним из самых мощных инструментов в арсенале копирайтера является ChatGPT, который способен генерировать промты для создания качественного контента. Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. И от того, как мы научимся говорить на этом языке, будет зависеть, каким станет наш мир в эпоху искусственного интеллекта. Курсы и программы подготовки по промпт-инжинирингу могут стать столь же популярными, как современные курсы по программированию или цифровому маркетингу. Это создаст спрос на образовательные инициативы, направленные на развитие креативности и способности структурировать мысли для работы с ИИ. Вместо того чтобы задавать длинный и сложный запрос, стоит разделить его на части. На каждом этапе вы анализируете результат и добавляете новые уточнения, исключаете лишнее или корректируете стиль.