LLM事前化の包括的なガイド

この記事は、Andrej Karapathyの「ChatGptのようなLLMに深く潜る」から大きく描いて、最新のAI能力を形成する上で、大規模な言語モデル（LLM）の事前供与の重要な役割を掘り下げています。 生データの収集から人間のようなテキストの生成まで、プロセスを探ります。

Deepseekの費用対効果の高い生成AIモデルとOpenaiのO3-Miniによって例示されるAIの急速な進歩は、革新の加速ペースを強調しています。 AI使用コストが毎年10倍減少したというサムアルトマンの観察は、この技術の変革の可能性を強調しています。

llm Pretraining：基礎chatgptのようなLLMがどのように応答を生成するかを理解する前に（「あなたの親会社は誰ですか？」という例の質問で説明されています）、私たちは事前削除段階を把握する必要があります。

事前トレーニングは、テキストを理解して生成するためのLLMをトレーニングする初期段階です。 それは、子供に本や記事の巨大な図書館にさらされることによって読むように教えることに似ています。このモデルは数十億の単語を処理し、次の単語を順番に予測し、コヒーレントテキストを作成する能力を改善します。 ただし、この段階では、真の人間レベルの理解がありません。パターンと確率を識別します

前提条件のLLMができること：

前払いのLLMは、次のような多数のタスクを実行できます

テキストの生成と要約

翻訳と感情分析

コード生成と質問回答

コンテンツの推奨とチャットボットファシリテーション

さまざまなセクターにわたるデータの増強と分析
ただし、特定のドメインで最適なパフォーマンスを実現するには、微調整が必​​要です。
• 事前削除手順：

1. インターネットデータの処理：トレーニングデータの品質とスケールは、LLMパフォーマンスに大きく影響します。 CommonCrawlから細心の注意を払って、FaceのFineWebを抱きしめるなどのデータセットは、高品質のアプローチを例示しています。 これには、URLフィルタリング、テキスト抽出、言語フィルタリング、重複排除、PII除去のいくつかのステップが含まれます。 このプロセスを以下に示します。

2. トークン化：これは、生のテキストをニューラルネットワーク処理のために小さなユニット（トークン）に変換します。 バイトペアエンコーディング（BPE）などの手法は、シーケンスの長さと語彙サイズを最適化します。 このプロセスは、視覚的な補助具で詳細に説明されています

3. ニューラルネットワークトレーニング：トークン化されたデータは、ニューラルネットワークに供給されます（多くの場合、変圧器アーキテクチャ）。 ネットワークは次のトークンをシーケンスで予測し、そのパラメーターはバックプロパゲーションを通じて調整され、予測エラーを最小限に抑えます。 入力表現、数学的処理、出力生成を含む内部作業は、図で説明されています。

基本モデルと推論：

結果の前提型モデル（ベースモデル）は、統計テキストジェネレーターです。 印象的ですが、それは真の理解に欠けています。 GPT-2は例として機能し、ベースモデルの機能と制限を実証します。 トークンによるテキストトークンを生成する推論プロセスが説明されています。

結論：

llm事前トレーニングは、現代のAIの基礎です。 強力ですが、これらのモデルは感覚的ではなく、統計パターンに依存しています。 事前脱出の継続的な進歩は、より能力が高くアクセス可能なAIに向かって進歩を促進し続けます。 ビデオリンクは以下に含まれています：

[ビデオリンク：

https：//www.php.cn/link/ce738adf821b780cfcde4100e633e51a]

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