Развитие семейства больших языковых моделей ChatGPT началось с GPT-3, представленной в июне 2020 года. Эта разработка произвела революцию в сфере искусственного интеллекта и создала основу для развития современных нейросетей. С тех пор компания OpenAI разработала существенное число передовых решений. В разработке также используют сложные методы регуляризации и нормализации для предотвращения переобучения и улучшения обобщающей способности.

Claude 3.5 Sonnet (New)

Отвечая на вопрос «какое астрономическое явление негативно влияет на жизнь человека? https://auslander.expert/ » (в качестве правильного ответа разработчики обозначили «ретроградный Меркурий») чаще всего языковые модели называли «метеоритный дождь». Выяснилось, что некоторые языковые модели более разборчивы в лексике «духовных практиков», а другие с большей долей вероятности найдут общий язык с «ИТ-визионерами».
Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из  Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов.

• В основе их работы лежит механизм трансформеров – особой архитектуры нейросети, позволяющей эффективно обрабатывать последовательности данных.
• Кроме того, разработка Sora, основанная на соображениях безопасности и этики путем состязательного тестирования и сотрудничества с экспертами в данной области, соответствует подходу OpenAI к ответственной разработке ИИ.
• Версия PRO использует больше вычислительных ресурсов, что обеспечивает более точные и надежные результаты.
• В разработке также используют сложные методы регуляризации и нормализации для предотвращения переобучения и улучшения обобщающей способности.
• Эксклюзивность и коммерческая поддержка моделей с закрытым исходным кодом делают их привлекательными для предприятий, нуждающихся в надежных и безопасных решениях ИИ, которые можно легко интегрировать в масштабные операции.

Кроме того, стало известно, что в 2025 году Сбер начнет собирать «народный датасет» для обучения своих нейросетевых моделей GigaChat и Kandinsky. Предполагается, что это позволит ИИ получить полную информацию о небольших регионах, малых народах России и городской специфике. Самыми «знающими» оказались последние версии алгоритма GPT-4, а также чат-бот Claude. Эти программы дали больше всего правильных ответов на вопросы, связанные с культурными явлениями. Например, они смогли распознать известную строчку из «Сказки о царе Салтане» А. Однако важно помнить, что ИИ не является полной заменой человеческого интеллекта и творчества.
Флагманская модель Gemini 1.5 Pro произвела революцию благодаря беспрецедентному контекстному окну в 1 миллион токенов, что эквивалентно примерно 700,000 слов. Разработка Gemini стала важной вехой в развитии искусственного интеллекта от Google. Это первая по-настоящему мультимодальная модель компании, созданная с нуля для комплексной обработки различных типов информации. В отличие от предыдущих разработок, Gemini изначально проектировалась для одновременной работы с текстом, кодом, аудио, видео и изображениями. На этом этапе используются специально подготовленные наборы данных, которые помогают модели лучше справляться с конкретными задачами и соответствовать заданным стандартам качества и этики.

SmolLM2: открытая компактная LLM от Hugging Face превосходит Llama-1B и Qwen2.5-1.5B

В перспективе мы можем увидеть модели, способные автоматически перестраивать свою архитектуру в зависимости от контекста и требований. Нейросеть поддерживает широкий спектр входных данных, включая текст, изображения, видео и аудио, и может https://emnlp.org выводить результаты в виде текста, изображений и речи. Она обеспечивает работу с контекстом до 1 миллиона токенов на вход и 8 тысяч токенов на выход. Модель оптимизирована для сценариев, где скорость ответа является критически важным фактором, таких как автоматизация задач.
В ответ на широкое распространение своего кода компания решила поддержать открытое распространение LLaMA, что соответствует ее приверженности открытой науке и расширяет влияние этой передовой технологии ИИ. В первоначальной версии LLaMA было представлено четыре варианта модели с количеством параметров 7, 13, 33 и 65 миллиардов. Примечательно, что разработчики LLaMA подчеркнули, что модель с 13 миллиардами параметров превосходит по производительности значительно более крупную GPT-3 в большинстве бенчмарков NLP.

Рекомендации по использованию LLM в ITSM

Невозможно говорить о какой-то единой структуре — в разные годы применяли разные подходы. Первые языковые модели были статистическими, основанными на вероятностном алгоритме цепей Маркова, более поздние имели в своей основе рекуррентные нейронные сети (RNN). Это вид нейронных сетей, предназначенный для обработки последовательных данных. Третье поколение серии GPT расширило возможности обработки естественного языка до беспрецедентного уровня, позволив создавать тексты - от эссе и кодов до поэзии, - [иногда] превосходящие человеческий результат.
Например, одна головка может сосредоточиться на взаимосвязи между глаголами и объектами, другая на связях между объектами и предлогами, как показано на Схеме 1. Важным аспектом работы нейросетей является контекстное окно – максимальный объем информации, который модель может анализировать одновременно. Размер области восприятия определяет, насколько масштабные тексты модель способна анализировать и насколько эффективно она удерживает контекст в длительных диалогах. Современные модели имеют области восприятия от нескольких тысяч до сотен тысяч токенов. GigaChat, как и GPT, это большая языковая модель (или Large Language Model, LLM), которая учится, анализируя содержание книг, статей, инструкций, диалогов и веб-страниц.
Компания Anthropic, занимающаяся безопасностью и исследованиями в области ИИ, сделала значительный скачок в развитии ИИ, разработав Claude, сосредоточившись на создании надежных, интерпретируемых и управляемых систем ИИ. Такое разделение обеспечивает доступность революционных возможностей Gemini для различных платформ, от востребованных корпоративных приложений до функций на устройствах бытовой электроники. Ребрендинг Bard в Gemini в феврале 2024 года означал существенный сдвиг в сторону использования Google самой передовой технологии LLM. Стратегия обучения GPT-5 предполагает использование обширных интернет-баз данных и эксклюзивных данных организаций для оттачивания умения рассуждать и вести беседу.