Представьте детскую игру, где ребенок управляет радиоуправляемой машинкой, пытаясь проехать по замкнутому треку. В начале ребенок может часто выезжать за пределы трека или сталкиваться с препятствиями.
Но каждый раз, когда машинка успешно проходит круг по треку без ошибок, ребенок радуется и чувствует удовлетворение. Это радостное чувство служит «наградой».
Если же машинка выезжает за пределы трека или сталкивается с препятствием, ребенок может испытать разочарование или фрустрацию – это «наказание».
Со временем, реагируя на эти награды и наказания, ребенок улучшает свои навыки управления машинкой и делает все меньше ошибок.
В мире искусственного интеллекта это аналогично тому, как работает обучение с подкреплением.
Модель, например, играющая в компьютерную игру, получает «награду» за правильные действия и «наказание» за ошибки.
Откликаясь на эти сигналы, модель со временем улучшает свою стратегию игры.
В машинном обучении, особенно в обучении с подкреплением, «поощрения» часто называются «наградами» (rewards), а «наказания» называются «штрафами» (penalties) или «отрицательными наградами» (negative rewards).
Модель стремится максимизировать сумму полученных наград (или минимизировать сумму штрафов) в процессе своего обучения.
Языковые модели не просто «запоминают» слова, но и понимают контекст, в котором они используются. Это помогает им лучше интерпретировать запросы и генерировать более точные ответы.
Вы читаете книгу о космосе и спрашиваете друга: «Как думаешь, сколько еще планет найдут?» Ваш друг понимает, что вы говорите о космических планетах.
Но если вы читаете книгу о древней Греции и задаете тот же вопрос, ваш друг, возможно, подумает, что вы говорите о богах или мифологических персонажах.
По этому же принципу языковые модели пытаются понять контекст ваших запросов.
Если вы спросите модель: «Какой яд?», после обсуждения растений, она, вероятно, предположит, что вы говорите о ядовитых растениях.
Но если этот вопрос задан после обсуждения детективных романов, модель может думать, что речь идет о яде, используемом в преступлениях.
В этой эре цифровизации и автоматизации, умение машин учиться, адаптироваться и развиваться является ключевым.
По мере того как языковые модели становятся все более продвинутыми, их потенциал растет, и это открывает новые возможности для бизнеса и общества в целом.
В современном мире, где технологии буквально окружают нас, языковые модели уже успели стать частью нас с вами.
Siri от Apple, Google Assistant от Google, Alexa от Amazon – все это примеры смарт-ассистентов, которые используют языковые модели для обработки ваших голосовых команд и предоставления ответов.
Ловите мой личный опыт получения помощи. Я получил