Куди рухаються LLM?

Концепції Large Language Models (LLMs)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Шлях до цього

Основи LLM

Концепції Large Language Models (LLMs)

Шлях до цього

Застосування LLM у NLP

Концепції Large Language Models (LLMs)

Шлях до цього

Навчання: дані, етика та вплив на довкілля

Концепції Large Language Models (LLMs)

Шлях до цього

Майбутнє LLM

Концепції Large Language Models (LLMs)

Пояснюваність моделей

 

  • Як вони отримують свої результати?

 

  • Планування автоподорожі
    • Чому саме цей маршрут?
    • Чому саме ці зупинки?

 

  • Підвищує довіру й прозорість
  • Дозволяє виявляти й виправляти упередження чи помилки

 

Довіра та пояснюваність

1 Freepik
Концепції Large Language Models (LLMs)

Ефективність

  • Обчислювальна ефективність

    • Висока якість результатів при менших обчисленнях

  • Швидше й ефективніше

    • Стиснення моделей
    • Оптимізація

  • Переваги: краща економія памʼяті, менше енергії

  • Доступність і сталість

    • Підтримує green AI
    • Зменшує операційні витрати

Ефективність

1 Freepik
Концепції Large Language Models (LLMs)

Автономне оброблення упереджень

  • Упереджені дані -> дискримінація

  • Несупervisед оброблення упереджень

    • Методи виявлення й помʼякшення, автоматично
    • Без явної розмітки людьми
    • Виявляє та зменшує, аналізуючи патерни

  • Виклик

    • Тонкі, важко виявити
    • Може додати нові упередження

Нагляд

Концепції Large Language Models (LLMs)

Підсилена креативність

  • Креативність у тексті та візуальному мистецтві
  • Художній контент: вивчені шаблони, не емоції
  • Немає людського розуміння мистецтва чи емоцій
  • Може імітувати людську емоційну поведінку
  • Майбутнє: визначення емоцій

Чотири зображення, згенеровані ШІ

1 https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf
Концепції Large Language Models (LLMs)

Давайте потренуємось!

Концепції Large Language Models (LLMs)

Preparing Video For Download...