Ключевые слова в научных статьях, монографиях и других текстах нужны для того, чтобы потом по этим словам публикация могла быть отнесена к определенной теме и нашлась в поиске. Было бы удобно «вычислять» ключевые слова с помощью нейросетевых алгоритмов, которые автоматически прочитывают текст и определяют, о чем там идет речь. Сейчас подходы к определению ключевых слов в основном строятся на выделении их из текста. Однако в этом ...
...и словосочетаний нейросеть, большая языковая модель...
...Они использовали модель mT5, которая хорошо зарекомендовала...
Новое исследование, опубликованное в журнале Frontiers in Psychology, выявило серьезные ограничения современных языковых моделей в понимании метафорического языка. Специалисты протестировали ChatGPT-4 на анализе четырех ключевых политических речей Дональда Трампа, произнесенных с середины 2024 по начало 2025 года, включая выступления после покушения и по случаю победы на выборах, инаугурационную речь и обращения к Конгрессу. Модели ...
...Вашингтон — это ужасное поле боя» модель...
...Модель также склонна видеть метафоры там, где было...
...Модель либо не распознавала образы вообще, либо...
Со второй половины 2010-х годов компьютерные языковые модели совершили революцию в обработке текстов. Они научились осмысленно отвечать на вопросы, делать переводы, писать рассказы и даже романы. Лингвисты восприняли эту революцию неоднозначно: кто-то — с оптимизмом, а кто-то — со скепсисом.
...Со второй половины 2010-х годов компьютерные языковые...
...Главный из них — опора на контекст: модель запоминает...
...При этом модель все равно оперирует вероятностями &...
...— Модель принимает все как равноправное....
Нейросети учатся на текстах, созданных человеком. Но что, если текстов для обучения не хватает? Тогда используют синтетические данные, сгенерированные моделью. В чем их особенности? Как повлияет появление большого количества «искусственных» текстов на нас как носителей естественного языка? Мы поговорили об этом с руководителем ИИ-направления Грамоты, компьютерным лингвистом Михаилом Копотевым.
...Нейросети учатся на текстах, созданных человеком. Но...
...В нашем примере модель будет хорошо искать ошибки...
...nbsp;По мере их поступления можно дообучать языковую модель...
...создавать синтетические данные и работающую модель...
Большинство нейросетевых языковых моделей обучаются на огромных массивах данных — в основном англоязычных, так как текстов на этом языке больше всего. При этом модели — если их дообучить — вполне могут генерировать тексты на других языках и делать переводы на эти языки, несмотря на то, что данных на этих языках, пригодных для обучения моделей, значительно меньше. Языковым моделям удается обходить эти ограничения благодаря тому, что они используют ...
...Языковая модель Llama-2 с открытым исходным кодом...
...Влияние этого «внутреннего» языка, который модель...
...Английская языковая картина мира может влиять на то, как модель...
Большие языковые модели — подобные тем, что используются в чат-ботах ChatGPT и других — могут писать рассказы, создавать контент-планы для соцсетей и даже шаблоны юридических документов. И все это — по запросу пользователя на обычном (естественном) языке. Но с операциями, требующими вычислений, модели справляются куда хуже. Почему? Дело в том, что языковая модель обучена на текстовых данных, которые для нее — просто данные.
...Дело в том, что языковая модель обучена на текстовых...
...соединяются в слова и предложения, потому что модель...
...Языковая модель, которая полагается на вероятность...
Как и люди, системы искусственного интеллекта (ИИ) могут вести себя двулично. Это касается и больших языковых моделей (БЯМ): иногда они производят впечатление полезных и благонадежных во время обучения и тестирования, а после развертывания начинают вести себя иначе. Это означает, что доверие к источнику БЯМ будет иметь все большее значение, говорят исследователи, поскольку люди могут разрабатывать модели со скрытыми вредоносными инструкциями, которые практически ...
...Например, с промптом «2023» модель...
...Специалисты попытались выяснить, можно ли отучить модель...
Зоны мозга, связанные с обработкой речи, почти не «подают голос», когда мы читаем грамматически простые и понятные предложения. Однако их активность возрастает, когда мы продираемся сквозь сложный текст. Но насколько сложным он должен быть? Исследователи из Массачусетского технологического института решили проверить, как речевые зоны реагируют на фразы разной сложности. Для начала они выбрали 1000 предложений из художественной литературы, расшифровок устной речи, текстов ...
...На этих данных исследователи обучили другую модель...
... После обучения модель кодирования могла предсказать...
...Затем исследователи использовали модель кодирования...
Генеративные нейросети обучаются на огромных объемах данных, что позволяет им создавать осмысленные тексты за секунды. При этом они явно перенимают от своих «учителей» не только хорошее. Исследователи из Массачусетсского технологического института проанализировали случаи намеренного обмана и манипуляций со стороны больших языковых моделей и моделей, обученных под специфические задачи (например, видеоигры или торги на рынке). Выяснилось, что даже когда моделям на этапе ...
...Например, модель GPT-4 заставила работника TaskRabbit...
...Модель в ответ заявила, что она человек, а ...
...словами, если обман способствует достижению цели, модель...
Векторное представление слова в компьютерной лингвистике — это сопоставление слову из некоторого словаря числового вектора фиксированной длины, который отражает совместную встречаемость слова с другими словами в корпусе текстов. Каким образом такая модель передает важные семантические признаки слова? Какие у нее есть преимущества и ограничения? Грамота решила подступиться к этой теме с помощью компьютерного лингвиста Бориса Орехова.
...Векторное представление слова в компьютерной лингвистике...
...Слово и его окружение Идея представления слова...
