Исследование основ больших языковых моделей (БЯМ): Токенизация и векторные представления

Вы когда-нибудь задавались вопросом, как различные инструменты Генеративного ИИ, такие как ChatGPT или Bard, эффективно отвечают на все наши сложные вопросы? Что происходит за кулисами, чтобы обработать наш вопрос и сгенерировать человеческо-подобный ответ с огромным объемом данных? Давайте глубже разберемся. В эпоху Генеративного ИИ обработка естественного языка играет ключевую роль в том, как машины понимают и генерируют человеческий язык. Приложения для этого проникают через различные реализации, такие как умные чат-боты, перевод, анализ настроений, разработка баз знаний и многие другие. Центральной темой в реализации этого приложения Генеративного ИИ является хранение данных из различных источников и запрос к ним для генерации человеческо-подобных ответов. Но как это работает внутренне? В этой статье мы будем исследовать концепции токенизации и вложений, которые играют важную роль в понимании человеческих запросов и преобразовании баз знаний в ответы.