Языковые модели для текста и чатов

Как проходит обучение

Предварительное обучение обычно минимизирует кросс-энтропию следующего токена по большим последовательностям токенов. Тонкая настройка на инструкциях, оптимизация предпочтений, обучение безопасности и примеры использования инструментов затем формируют поведение взаимодействия; они не меняют основную потребность в доказательствах и оценке.

Как выполняется инференс

Модель многократно предсказывает следующий токен, а затем выбирает или семплирует его. Кэш KV повторно использует предыдущее состояние внимания; длинные ответы остаются последовательными, а настройки декодирования меняют вариативность, но не достоверность.

Сильные стороны

• •Свободное письмо, преобразование, объяснение, код и разговор
• •Учится задачам на основе инструкций и примеров в контексте
• •Может выдавать структурированные вызовы инструментов или схемы при ограничениях и проверке

Компромиссы

• •Может генерировать беглые необоснованные утверждения
• •Авторегрессивный вывод добавляет задержку на токен
• •Контекст, подсказки и выбор семплирования существенно влияют на поведение

Использовать, когда

• Задача требует гибкой генерации или синтеза языка
• Рубрика и репрезентативный набор оценок могут определить приемлемое поведение
• Свежие факты могут быть основаны на извлечении или инструментах

Избегать или пересмотреть, когда

• Задача надежно решается детерминированным парсером, запросом или движком правил
• Требуются точные актуальные факты, но надежный источник не подключен
• Непроверенный вывод может напрямую вызвать действие с высоким воздействием