Краткое введение в большие языковые модели для разработчиков Android

Android поддерживает традиционные модели машинного обучения уже несколько лет, позволяя разработчикам реализовывать задачи, такие как классификация изображений и обнаружение объектов. Недавно генеративное искусственное интеллект и большие языковые модели открыли новые возможности для понимания языка и генерации текста. Машинное обучение отличается от традиционного программирования тем, что оно предполагает обучение моделей на больших наборах данных для изучения того, как сопоставлять входные данные с выходными данными, а не написание явных алгоритмов. Генеративные модели искусственного интеллекта могут понимать входные данные, такие как текст, изображения и аудио, и генерировать ответы, подобные человеческим, что позволяет создавать приложения, такие как чат-боты и переводчик языков. Большие языковые модели представляют собой нейронные сети, обученные на огромных объемах текстовых данных, изучающие закономерности, грамматику и семантические отношения между словами и фразами. Эти модели можно дообучать для конкретных задач и наборов данных и они бывают разного размера, причем более крупные модели требуют больше вычислительной мощности. Ключевые понятия в генеративном искусственном интеллекте включают контекстные окна, вложения и параметры, такие как Top-K, Top-P и Температура, которые контролируют творчество и случайность выходных данных модели. Дополнительное обучение моделей для конкретных случаев использования также можно выполнять с помощью методов, таких как Low rank адаптация. Будущее генеративного искусственного интеллекта на Android выглядит перспективным, и ожидается, что продолжающиеся исследования и оптимизация БЯМ для мобильных устройств скоро принесут еще больше инновационных функций.