Вы узнаете, как реализовать классификатор текстов при помощи библиотеки spaCy, а также несколько полезных лайфхаков, которые помогут ускорить обработку данных.

Резюме: Новые языковые модели могут быть намного меньше GPT-3, но при этом достигать сравнимых результатов благодаря использованию запросов к базе данных или поиску информации в Интернете. Ключевая идея заключается в том, что построение все более и более крупных моделей — не единственный способ повысить качество.

Последние несколько лет ознаменовались появлением больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) — моделей машинного обучения, которые способствовали быстрому развитию сферы машинной обработки и генерации естественного языка. Некоторые из основных вех развития области с 2017 года включают в себя:

Глубокие нейронные сети доказали свою эффективность при обработке данных  таких, как изображения и аудио. Однако для табличных данных более популярны древовидные модели. Хорошим свойством древовидных моделей является их естественная интерпретируемость. В этой работе мы представляем Deep Neural Decision Trees (DNDT) –древовидные модели, реализованные нейронными сетями. DNDT внутренне интерпретируем. Тем не менее, поскольку это также нейронная сеть (NN), ее можно легко реализовать с помощью инструментария NN и обучить по алгоритму градиентного спуска, а не по «жадному» алгоритму. Мы проводим оценку DNDT на нескольких табличных наборах данных, проверяем его эффективность и исследуем сходства и различия между DNDT и обычными деревьями решений. Интересно, что DNDT самообучается как на разделенном, так и на функциональном уровне.

Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как OpenAI выкатили новую разработку: GPT-2. Это нейронная сеть с рекордным на данный момент числом параметров (1.5 млрд, против обычно используемых в таких случаях 100-300 млн) оказалась способна генерировать целые страницы связного текста.

Генерировать настолько хорошо, что в OpenAI отказались выкладывать полную версию, опасаясь что эту нейросеть будут использовать для создания фейковых новостей, комментариев и отзывов, неотличимых от настоящих.

Тем не менее, в OpenAI выложили в общий доступ уменьшенную версию нейросети GPT-2, со 117 млн параметров. Именно ее мы запустим через сервис Google Colab и поэкспериментруем с ней.

Поговорив с исследователями ИИ – настоящими исследователями, с трудом заставляющими такие системы вообще как-то работать, не говоря уже о том, чтобы работать хорошо, становится понятно, что они не боятся, что сверхинтеллект вдруг подкрадётся к ним, ни сейчас, ни в будущем. Несмотря на все пугающие истории, рассказываемые Маском, исследователи не спешат строить защитные комнаты и самоуничтожение с обратным отсчётом.

Исследования показывают, что компьютерные модели, известные, как нейронные сети, используемые во всё возрастающем числе приложений, могут учиться распознавать последовательности в данных по тем же алгоритмам, что и человеческий мозг.

В некоторых тестах глубинное обучение уже работает лучше людей-экспертов

Понимающие язык машины были бы очень полезны. Но мы не знаем, как их построить.