RuGPT3XL Примеры генерации на русском языке zero-shot coding Хабр

Подобные модели делают чтобы влезли на \”дешёвые\” карты по типу а40.З.Ы. С появлением GPT-3 также получили распространение few-shot и zero-shot методы, основанные на подаче текстовых инструкций в модель. Почитать об их применении к русскоязычным моделям можно в нашем посте. Однако, как и любая нейросеть, ruGPT-3 имеет свои ограничения и недостатки. Например, она не может полностью заменить человеческий творческий подход к созданию контента. Также возможны случаи, когда она может выдавать некорректные или неуместные ответы, особенно если задача нечетко поставлена.

Hut 8 привлечет $500 млн для увеличения биткоин-резервов

Игре, которая состоит на 99% из дженерик текста, писанного анончиками, игра, которая получила любовь простых игроков, будучи нишевым произведением про маскотов имиджбордов – Бесконечное Лето. Для начала нужно запомнить, что в оригинале наша новая подруга весит 50 гигаметров, однако такое количество видеопамяти мне не по карману. Благо добрые люди уже конвертировали сеть, уменьшив битность каждого из её нейронов, сжав её тем самым в 4 раза! Почитать о том, как обучать затравки и делиться ими через HuggingFace Hub, можно в документации.

Ладно, переходим к нашему герою

• А все прочие публикации которые мне попадались на глаза либо ссылались на упомянутые выше, либо были вида „Сбер явил миру ruGPT-3.5”.
• Проще всего отметить несколько универсальных стилей работы с данной моделью на примере задачи генерации текста.
• Однако, если использовать небольшой контекст, длиной несколько строк (как в обучающей выборке), то результаты достаточно неплохие, за исключением желания модели писать эмоцию героя после его имени в скобках.
• В NSFW тестах результаты всё ещё лучше, примерно 3/5 успешных сценариев со вступлением, выдержанным повествованием и логичным концом.

При этом обучались модели как с чередованием блоков трансформера с разреженным sparse и полным dense механизмами внимания, так и модели, в которых все блоки внимания были полными. Дело в том, что в оригинальной работе от OpenAI говорится о чередовании блоков, но не приводится их конкретная последовательность. Если все блоки внимания в модели будут полными, это увеличивает вычислительные затраты на обучение, но гарантирует, что предсказательный потенциал модели будет использован в полной мере. Несмотря на некоторые ограничения, ruGPT-3 является достаточно мощной и полезной нейросетью для создания текстов на русском языке. Ее простота в использовании и возможность бесплатного тестирования делают ее доступной для широкого круга пользователей. Разработчики постоянно работают над улучшением модели, что дает надежду на еще более точные результаты в будущем.

Обработка текста

Она была представлена научному сообществу в 2017 году в статье с программным названием «Внимание — это всё, что вам нужно» Attention Is All You Need,  написанной группой исследователей из Google Brain и Google Research. Результат, который будет получен с помощью применения модели, не может быть предсказан заранее. В качестве основы для первых экспериментов были выбраны архитектуры GPT-3 Medium (350 миллионов параметров) и GPT-3 Large (760 миллионов параметров).

Но лично я эту возможность не проверял, так как полагаю, что качество обучения модели может ухудшиться. Если в статье допущены явные ошибки, критически влияющие на генерацию и выводы – пожалуйста, укажите в комментариях.Если у кого-то есть примеры удачных подходов и удачной генерации – пожалуйста, сообщите в комментариях. Автомобили нужны людям для того, чтобы перемещаться на большие расстояния, быстро и удобно доставляться на работу, в школу или в другие места.

Результаты опыта

Стиль 3 следует использовать для генерации более непринуждённых бесед, рассказов, сочинений. Ряд комментаторов высказывает опасения, что неконролируемое распространение алгоритмов типа GPT-3 приведет к замусориванию интернета сгенерированными текстами. После преобразования запускается процедура квантизации, по итогу у нас получится 5 версий модели в формате GGML, которые можно запускать например бинарным файлом gpt-2 собранным в рамках проекта ggml или же с помощь llm, или же llm-rs-python и так далее.

НейроСеть – русская модель ruGPT-3 XL от «Сбера», мысли нарика теперь доступны всем!

На практике prompt tuning чаще всего применяется к датасетам маленького и среднего размера, так что при параметрах по умолчанию средняя длительность обучения редко превосходит 8 часов. Модель будет рекомендовать не только внутренние курсы, но и из интернета, что на наш взгляд является плюсом. При использовании модели ruGPT-3 13B ответы формируются на автоматической основе. ООО «Облачные технологии» не несет ответственности за точность, релевантность, корректность информации, полученной пользователем посредством данного сервиса. Для данного случая воспользуемся вариантом ruGPT-3xl на 1,3 млрд признаков. В качестве результата сравнения будет субъективное мнение автора о том, логично ли составлен кусок текста и лучше или хуже он чем тот, что есть сейчас в статьях.

Поэтому я стал искать различные способы её хоть как-то уместить в память карточки, по ходу дела узнал про библиотеку bitsandbytes, которая расширяет функционал библиотеки transformers, добавляя такие замечательные опции как load_in_8bit и load_in_4bit. Упомянутые опции позволяют выполнять квантизацию „на лету”, точнее квантизация происходит в момент загрузки модели в оперативную память видеокарты. А все прочие публикации которые мне попадались на глаза либо ссылались на упомянутые выше, либо были вида „Сбер явил миру ruGPT-3.5”. И у меня сложилось впечатление, что ML сообществу более интересна тема дообучения моделей семейства LLaMA, хотя на мой скромный взгляд (и опираясь на опыт личного использования) ламы несколько хуже приспособлены для работы с русским языком. Другими словами, в лучшем случае, каждая позиция файла будет участвовать в двух разных контекстах.

К слову сказать, оригинальная GigaSaiga была обучена на 6 из них, не был задействован датасет gpt_roleplay_realm, в нём обыгрываются забавные и нестандартные игровые сценарии общения модели с пользователем. В свете недавних успехов и инноваций в области больших языковых rugpt-3 как пользоваться моделей (LLM), особое внимание уделяется созданию более мощных и эффективных систем, способных обрабатывать и анализировать текст на естественном языке. Сегодня я рад представить вам подробное руководство по обучению модели ruGPT-3.5 13B с использованием датасетов модели Saiga-2/GigaSaiga, технологии Peft/LoRA и технологии GGML. Не меньше интересным был эмпатический тест, вдохновленный культовым “Бегущим по лезвию”. Нейросеть, отвечая на разные сценарии, демонстрировала свою “эмпатию”, а когда на ее условной руке появлялась оса, она с 13 млрд параметров начинала громко кричать. Подобные реакции показывают, насколько близка она к созданию настоящего человеческого восприятия.

Получается, что ruGPT-3 XL – эффективный инструмент для создания контента, но результаты  деятельности нейросети нужно проверять. Большое значение имеет то, что нейросеть может функционировать без few-shot обучения и работать с определенными наборами информации. Чтобы начать пользоваться сетью, следует зайти на GitHub, там находится архив с документацией и сама нейросеть. Плюс есть возможность попробовать демо-версию и с ее помощью протестировать генерацию текстов. Подключите свое приложение к самой большой нейросети для русского языка ruGPT-3. RuGPT-3 – это нейросеть от SberDevices, которая является русскоязычным аналогом GPT-3, самой объемной языковой модели, используемой в ChatGPT.