токенизации каждый токен должен быть представлен в числовом формате, понятном для машины. Это достигается с помощью векторного представления данных.
Векторное представление (embedding) – это способ представления слов или токенов в виде векторов в многомерном пространстве. Основная идея заключается в том, что слова со схожим значением или использованием должны находиться близко друг к другу в этом пространстве.
Ключевые концепции векторного представления:
1. One-hot encoding: Простейший способ представления, где каждое слово кодируется вектором, в котором все элементы, кроме одного, равны нулю.
2. Word embeddings: Более продвинутый метод, где слова представляются в виде плотных векторов фиксированной длины. Популярные методы включают Word2Vec, GloVe и FastText.
3. Контекстные эмбеддинги: Современные модели, такие как BERT, генерируют различные векторные представления для одного и того же слова в зависимости от контекста его использования.
4. Sentence embeddings: Векторные представления целых предложений или даже абзацев.
Важно отметить, что процесс токенизации и векторного представления данных может существенно влиять на производительность NLP-моделей. Выбор подходящего метода зависит от конкретной задачи и характеристик обрабатываемого языка.
Понимание того, как ИИ воспринимает и обрабатывает информацию, особенно в контексте обработки естественного языка, является ключевым для эффективного промпт-инжиниринга. Это знание позволяет создавать более эффективные промпты, учитывающие особенности работы ИИ-систем и их способы интерпретации входных данных.
2.2. Особенности различных ИИ-систем
В мире искусственного интеллекта существует множество различных систем, каждая из которых имеет свои уникальные характеристики и области применения. Понимание особенностей этих систем критически важно для эффективного промпт-инжиниринга. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из наиболее влиятельных и широко используемых ИИ-систем.
GPT и его варианты (GPT-3, GPT-4)
GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это серия языковых моделей, разработанных компанией OpenAI. Эти модели произвели революцию в области обработки естественного языка благодаря своей способности генерировать человекоподобный текст и выполнять широкий спектр языковых задач.
Основные характеристики GPT:
1. Архитектура трансформера: GPT использует архитектуру трансформера, которая позволяет модели эффективно обрабатывать длинные последовательности текста.
2. Предобучение на больших объемах данных: Модели GPT обучаются на огромных корпусах текста из интернета, что позволяет им приобрести широкие знания о мире и языке.
3. Fine-tuning: После предобучения модели могут быть дообучены для специфических задач, что повышает их производительность в конкретных областях.
4. Zero-shot и few-shot learning: GPT-модели способны выполнять задачи без специального обучения или с минимальным количеством примеров.
GPT-3, представленный в 2020 году, стал прорывом в области ИИ.