Новые методы оптимизации модели для улучшения работы в области NLP: обзор технологий Azure OpenAI.

 Microsoft’s Dynamic Few-Shot Prompting Redefines NLP Efficiency: A Comprehensive Look into Azure OpenAI’s Advanced Model Optimization Techniques

Практические применения динамической техники малообучаемых подсказок Microsoft с Azure OpenAI

Понимание Малообучаемых Подсказок

Малообучаемые подсказки – это методика, при которой модели предоставляются несколько помеченных примеров, “выстрелов”, для направления их генерации ответов. Этот подход ценен в ситуациях, где помеченные данные ограничены, поскольку он позволяет модели обобщать информацию без необходимости обширных обучающих наборов данных. Методика малообучаемых подсказок повышает способность модели выполнять разнообразные задачи, делая ее мощным инструментом для приложений от классификации текста до суммирования и извлечения данных.

Вызовы и Динамическое Решение

Одной из основных проблем со статическими малообучаемыми подсказками является управление размером и актуальностью предоставленных примеров. По мере увеличения числа примеров размер подсказки может стать неудобным, усложняя обработку моделью и увеличивая риск вывода неактуальной или несвязанной информации. Для решения этих ограничений Microsoft реализовал динамическую технику малообучаемых подсказок, использующую векторное хранилище для хранения полного списка примеров. Когда поступает пользовательский ввод, он сопоставляется с векторным хранилищем с использованием вложений OpenAI для определения наиболее актуальных примеров, гарантируя включение в подсказку только наиболее соответствующих данных.

Роль Векторных Хранилищ и Вложений OpenAI

Архитектура этой динамической системы малообучаемых подсказок включает три основных компонента: векторное хранилище, модель вложений и модель GPT. Векторное хранилище отвечает за хранение примеров малообучаемых подсказок. Каждый пример индексируется на основе ввода, представляя содержимое в виде пары ввод-вывод. Модель вложений преобразует ввод пользователя в векторное представление, которое затем используется для запроса векторного хранилища. Этот шаг гарантирует, что в подсказку попадают только наиболее контекстуально актуальные примеры.

Реализация Динамической Техники Малообучаемых Подсказок

Внедрение динамической техники малообучаемых подсказок с Azure OpenAI просто и требует минимальных усилий по кодированию. Решение включает в себя определение списка примеров, индексацию этих примеров в векторном хранилище и встраивание ввода пользователя для определения наиболее актуальных примеров. Microsoft предоставляет реализацию на Python с использованием пакета ‘langchain-core’, упрощая процесс выбора примеров путем встраивания ввода примеров и индексации их в векторном хранилище. Класс ‘SemanticSimilarityExampleSelector’ из пакета ‘langchain-core’ выбирает и возвращает наиболее актуальные примеры на основе ввода пользователя.

Преимущества и Применение

Динамическая техника малообучаемых подсказок позволяет уменьшить вычислительные затраты, связанные с обширными подсказками. Поскольку обрабатывается меньше токенов, общая стоимость использования модели снижается, делая этот метод как экономичным, так и оптимизированным с точки зрения производительности. Кроме того, динамический подход поддерживает легкое добавление новых примеров и сценариев использования, расширяя гибкость и применимость модели.

Заключение

Динамическая техника малообучаемых подсказок, представленная Microsoft с Azure OpenAI, представляет собой переломный момент в реализации малообучаемого обучения. Путем использования векторного хранилища и моделей вложений для динамического выбора наиболее актуальных примеров этот метод решает основные проблемы традиционного малообучаемого обучения, такие как размер и актуальность подсказки. Результатом является высокоэффективная, масштабируемая и контекстно осознанная модель, способная выдавать качественные результаты с минимальными данными. Эта техника готова принести пользу различным приложениям в области обработки естественного языка, от чат-ботов и виртуальных ассистентов до автоматизированных систем классификации и суммирования текста.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…