Natural Language Processing *

Как обратили внимание в микроблогах, Amazon умудрилась запатентовать обработку естественного языка. Выданный и опубликованный 7 мая 2024 года патент US11978437B1 так и называется: «Natural language processing».

Патент касается устройств и техник, которые «обычно описываются для изучения персонализированных концепций естественной обработки языка». В описании патента также упоминается такая сущность, как сессия диалога с пользователем. В тексте документа агенту с искусственным интеллектом предлагают переспрашивать пользователя и учиться на основе предыдущих предпочтений.

Что это всё должно значить, Amazon не поясняет. В СМИ про патент тоже не писали.

Уже не впервые в индустрии искусственного интеллекта что-то регистрируют настолько широкими мазками. К примеру, у Google с 2019 года есть патент на трансформеры — ныне широко известную технологию ИИ. Впрочем, современные большие языковые модели под патент Google чаще всего не подпадают.

Дело в том, что патент Google касается оригинальных трансформеров на архитектуре с комбинацией энкодеров и декодеров. Текущие популярные БЯМ построены либо только на декодерах (семейство GPT), либо только на энкодерах (BERT и похожие).

Развертывание локальной версии нейросети LLaMA с использованием Docker

Привет! В этом руководстве я покажу, как в несколько команд развернуть локальную версию нейросети LLaMA на вашем компьютере или сервере (работает на Windows, macOS и любых дистрибутивах Linux).

Шаг 1: Установка Docker

Для начала, установите Docker. Новичкам рекомендуется установить Docker Desktop.

Шаг 2: Запуск Docker контейнера

Откройте консоль и выполните следующую команду:

docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

Эта команда развернет локальный образ llama, который будет работать исключительно на вашем процессоре. Также существует вариант использования Nvidia GPU, с инструкциями можно ознакомиться здесь.

Шаг 3: Запуск языковой модели

Для запуска самой модели выполните команду:

docker exec -it ollama ollama run llama3:8b

Эта команда загрузит и запустит языковую модель llama3:8b (4.7GB). Также доступна более крупная версия llama3, 70b (40GB). Вы можете запускать и другие модели, список которых доступен здесь.

Чтобы запустить другую модель, используйте команду:

docker exec -it ollama ollama run model_name:tag

Интеграция в проекты

Использование языковой модели в таком формате может показаться неудобным. Более интересно интегрировать ее в свои проекты, например, в Telegram-бота с использованием Python.

Если вам интересно, как это сделать, подписывайтесь на меня. В следующем посте я покажу, как использовать локальную нейросеть (llama3) в Python проектах, включая создание Telegram-бота.

Привет! 14 сентября мы вновь проведём Practical ML Conf — ежегодную конференцию Яндекса, посвящённую практическим аспектам применения ML-технологий. Сегодня мы открыли приём заявок для тех, кто хотел бы поделиться своим опытом и выступить с докладом.

Ключевые темы конференции в этом году: CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. Мы ожидаем глубокие технические доклады и хотим поговорить о прикладных решениях, которые уже сейчас приносят пользу. Сбор заявок завершится 13 июля. Программный комитет примет решение об участии на основании критериев «полезность», «новизна», «сложность» и «практичность».

Кстати, если вы планируете посетить конференцию в качестве слушателя, то рекомендую зарегистрироваться уже сейчас. Мы хотим провести болею узкую встречу специалистов компании и гостей перед основной программой конференции. Приоритет в рассылке приглашений на этот закрытый ивент будет у тех, кто зарегистрировался раньше. 

Предложить доклад, зарегистрироваться, найти более подробный таймлайн и доклады прошлого года — всё это можно на сайте конференции.

Совместно с Игорем Котенковым подготовили для себя и для вас Бинго-карточку на предстоящую трансляции OpenAI, чтоб было интереснее наблюдать!

Что именно покажут на презентации не уточнялось, но по словам Sam. A.:
`not gpt-5, not a search engine, but we've been hard at work on some new stuff we think people will love! feels like magic to me`

В твиттере много отсылок к слову "magic" и слухов по поводу голосового помощника, модели связанной со звуком.

В своем канале я оставлю короткую выдержку новостей и о какой магии говорят в openai!

Подборка статей для Research MLE

Не так давно я для себя понял, насколько важно читать научные статьи в ML, но сталкиваешься с тем что только 20% статей дадут тебе 80% результата. В своем Notion я собрал небольшую подборку самых интересных и полезных статей по LLM и RecSys. (которая кстати пополняется)

NLP:
Там есть как классические статейки от w2v, attention, transformers, gpt, gpt2, ...
Так и популярные или не так давно вышедших peft, llama, reft

RecSys:
Стараюсь пополнять интересными статейками от топовых лабораторий Meta, Deezer, Spotify, Netflix, X, ... Или годными статья из NIPS или ACM

На некоторые из этих статей я собираюсь писать обзорчики на Habr, кстати недавно вот написал про персонализированный Cold Start в Deezer. Про некоторые я выложу просто Summary в свой телеграм канал или сделаю конспект в Notion.

Если вдруг вам захочется пополнить этот банк статей, то можете закинуть свои идеи вот сюда.

Новая LLM для русского языка - краткий обзор.

Завершено обучение первой языковой модели для русского языка с 1.6 млрд. параметров на TPU v4-128.

• 4096 контекстное окно

• Llama в качестве основной архитектуры

• 128k vocab

• 32B токенов в датасете

aeonium/Aeonium-v1-BaseWeb-1B

Выше пользовательского сообщения ChatGPT получает немного текста, который самому пользователю не виден. Этот текст — системный промпт. Он инициализирует бота: рассказывает, кто он такой, какой сегодня день и какие возможности доступны.

Получить системный промпт всё же можно, если попросить модель процитировать сообщение выше. Кстати, именно из-за изменений системного промпта качество работы ChatGPT могло ухудшаться. А меняться там есть чему: системный промпт у OpenAI составляет в длину 1700 токенов.

Аманда Аскелл [Amanda Askell], специалист по этике в Anthropic, показала системный промпт бота Claude 3 и объяснила, что содержит каждый из абзацев:

1. Имя, компания-создатель и текущая дата.

2. Временная отсечка базы знаний и инструкция отвечать с учётом того, что данные уже устаревшие.

3. Инструкция отвечать подробно, но не слишком длинно.

4. Claude чаще отказывается выполнять задачи, связанные с правыми взглядами, чем с левыми. Четвёртый абзац призван с этим бороться.

5. Аналогично, пятый абзац борется с тенденцией Claude стереотипно высказываться о группах, представляющих большинство, но уходить от стереотипов, если речь идёт про различные меньшинства.

6. Четвёртый абзац приводит к тому, что Claude часто говорит, что обе стороны в чём-то правы. Шестой абзац это исправляет.

7. Инструкция всячески помогать и писать код в Markdown.

8. Восьмой абзац призван не спрятать системный промпт, а снизить его избыточную цитируемость.

Впрочем, системные промпты часто и быстро меняются.

Claude 3 можно научить черкесскому языку. Из-за принадлежности к адыгской подгруппе язык относительно изолирован от других. А ещё изучать его не так-то просто из-за сложной морфологии и ограниченности данных.

С таким необычным заявлением выступил энтузиаст hahahahohohe. В длинном твите он описал свою работу последних нескольких лет: из скудных источников он собрал 64 тыс. переведённых терминов и выражений, чтобы обучить модели русско-кабардинского машинного перевода.

Экспериментатор вставил в промпт справочные случайно выбранные 5,7 тыс. пар кабардинский – русский, затем попросил Claude 3 перевести текст. Казалось, что даже с малой толикой датасета БЯМ немедленно освоила то, на что у энтузиаста ушло 2 года.

Модель Opus продемонстрировала глубокое понимание структуры языка, правильно использовала заимствованные термины и проводила правдоподобный этимологический анализ. По запросу она могла даже сочинять новые термины.

Действительно, язык представлен в Интернете относительно слабо: в «Кабардино-черкесской Википедии» на сегодняшний день 1635 статей и 232 482 слов. Но в датасете предобучения язык всё же был в некотором объёме.

Как признался энтузиаст на следующий день, Claude 3 знает черкесский и так. Opus умеет переводить и общаться на языке, пусть и с ошибками. И вообще, поначалу модель переводить с черкесского просто отказывается, что и подкрепило иллюзию изучения языка из промпта.

Впрочем, предоставление дополнительных данных в промпте действительно улучшает качество работы модели.

Джейсон Вэй — известный исследователь направления языковых моделей. Имя Джейсона стоит первым на различных научных докладах Google: про эмерджентные способности (arXiv:2206.07682), промптинг в стиле цепочки рассуждений (arXiv:2201.11903) и FLAN (arXiv:2109.01652).

У Джейсона есть брат Джерри Вэй, который стажировался в различных структурах Google. С мая Джерри проходил стажировку в Google DeepMind, а с июля 2023 года работает там на постоянной основе. Джерри тоже успел отличиться и выпустил доклад про symbol tuning (arXiv:2305.08298).

Джейсон же в феврале этого года перешёл из Google в отдел ChatGPT в компании OpenAI. Как рассказывает перебежчик, культура в компаниях заметно отличается: вместо небольших исследовательских групп Google пришлось привыкать к крупным командам OpenAI. Чтобы адаптироваться, Джейсон рекомендует больше внимания уделять документации, простоте дизайна и качеству инструментов разработки. Также, если верить Джейсону, в OpenAI кормят лучше, чем в Маунтин-Вью, хотя ещё вкуснее еда в сингапурском офисе Google.

Братья не прекращают общение и регулярно видятся, но не забывают подтрунивать мемами в социальных сетях друг над другом.

На личном сайте Брендана Байкрофта на странице bbycroft.net/llm опубликована интерактивная визуализация работы большой языковой модели.

Всё работает прямо в браузере с пошаговой обработкой промпта. По нажатию пробела происходит переход от одной стадии к другой. Алгоритмическая сложность разнообразных структур демонстрируется в трёхмерном пространстве. Архитектура модели наглядно разбита на отдельные составляющие, будто это конвейер мебельной фабрики.

Код проекта выложен на аккаунте Байкрофта на GitHub.

github.com/bbycroft/llm-viz

Ни для кого не секрет, что достучаться до живого человека техподдержки бывает весьма затруднительно. Нулевой линией выстраивают глупых и навязчивых роботов. Чтобы его преодолеть, кто-то начинает ругаться нецензурно (и нынешние боты картинно "обижаются"), кто-то делать что-то ещё более несуразное.

У меня есть предположение, что существуют некие магические фразы для преодоления этого рубежа - ну, в конце-концов, как-то эту штуку же отлаживают.

Предлагаю делиться такими проверенными магическими фразами для прохождения заградительного слоя чат-ботов, стоящих грудью на нулевой линии техподдержки многих сервисов.

В качестве затравки предлагаю найденную и проверенную фразу для вызова человеков в чате поддержки теле2.

Итак:

• tele2 - бот изыди

Запуск модели искусственного интеллекта следующего поколения Gemini от Google задерживается. Теперь ожидается, что её выпустят в начале 2024 года, а не в этом месяце.

В этом году Google объединила две команды ИИ в одну группу, которая работает над новой моделью, способной конкурировать с GPT-4 от OpenAI. Её лидер Демис Хассабис в июле заявлял: «Мы уже чувствуем, что через пару месяцев будут видны преимущества и сильные стороны проекта Gemini, нашей мультимодальной большой модели следующего поколения. Это довольно впечатляюще».

Ранее представители Google пообещали некоторым облачным клиентам и деловым партнёрам, что к ноябрю они получат доступ к новому диалоговому ИИ компании. Но теперь разработка Gemini задерживается. Одновременно замедлились продажи облачных технологий Google, в то время как у конкурента Microsoft они ускоряются.

RAG или Finetuning?

В AI сообществе сложилась определенная классификация подходов к решению задач с помощью LLM. Вот хорошая статья про это. Мне была полезна такая классификация, возможно, будет полезна и вам. Позволю себе краткое саммари статьи.

Итак, есть два подхода.

RAG - Retrieval-Augmented Generation. Берут "generic" LLM, обученную на большом массиве данных и дополняют решение поиском по базе знаний, специфичной для вашего домена. Подходит, например, если делаете систему помощи для работы с внутренней базой знаний компании.

Finetuning. Снова берут уже обученную на большом датасете LLM и дообучают ее на меньшем наборе данных, специфичном для домена. Подходит, например, если делаете болталку на специфичные темы.

Простой набор вопросов, который поможет выбрать путь:

Выбирай RAG, когда: 

- требуется доступ к внешним источникам данных

- необходимо минимизировать галлюцинации модели

- нет большого набора данных для тюнинга модели

- специфичные данные меняются во времени

- необходима возможность анализировать источники и причины ответов системы

Выбирай Finetuning, когда:

- требуется модификация поведения или стиля ответов модели

- есть большой набор данных для тюнинга модели

- доменные данные статичны

- нет необходимости анализировать источники и причины ответов системы

Канал Чуть больше продакта