Пользователь
Данная статья написана, чтобы помочь рядовым пользователям правильно использовать ChatGPT. В ней раскрываются тонкости устройства больших языковых моделей. А если вы разбираетесь в том, как всё работает, то не тратьте время и листайте ленту дальше!
Написал я эту статью потому, что сам делал ошибки и не понимал, что не так, получая неудовлетворительный результат. Главным образом, я хочу рассказать, что такое размер контекста, на что он влияет и как с этим жить.
Логирование бывает разным.
Наша история сегодня — это аудит-логирование. Я попробую рассказать её так, чтобы вы не уснули со скуки, и добавлю интересные вставки по реализации. Цель — дать возможность разобраться в архитектуре и причинах выбора именно такого подхода к решению проблемы.
Чему уже научились сверточные искусственные нейронные сети (ИНС) и как они устроены?
Такие статьи принято начинать с экскурса в историю, дабы описать кто придумал первые ИНС, как они устроены и налить прочую, бесполезную, по большей части, воду. Скучно. Опустим это. Скорее всего вы представляете, хотя бы образно, как устроены простейшие ИНС. Давайте договоримся рассматривать классические нейронные сети (типа перцептрона), в которых есть только нейроны и связи, как черный ящик, у которого есть вход и выход, и который можно натренировать воспроизводить результат некой функции. Нам не важна архитектура этого ящика, она может быть очень разной для разных случаев. Задачи, которые они решают — это регрессия и классификация.
Что же такого произошло в последние годы, что вызвало бурное развитие ИНС? Ответ очевиден — это технический прогресс и доступность вычислительных мощностей.
Приведу простой и очень наглядный пример:
