Trang chủ > Công nghệ AI > Nội dung chính

Kiến thức phổ thông: Giải mã nguyên lý xác suất đằng sau LLM
2024-11-01

đổng âm liên châu

Biển rộng trời cao
Trước đây chưa từng cótỷ số bóng đá hôm nay, sau này sẽ không bao giờ có
Đánh bại kẻ thù khi đến sau
Dân đông người
…

Quy tắc của trò chơi làkết quả bóng đá ngoại hạng anh, mỗi người lần lượt nói ra một thành ngữ.

người núi người biển

Xác suất điều kiện và dự đoán token tiếp theo

trò chơi nối chữ

Trong trò chơi nốitỷ số bóng đá hôm nay, chúng ta dựa vào thành ngữ trước để dự đoán thành ngữ tiếp theo. Còn khi nói chuyện hoặc viết lách, chúng ta liên tục phải dự đoán chữ tiếp theo hoặc từ tiếp theo. Mặc dù không còn những quy tắc ngữ cảnh chặt chẽ như trong trò nối nữa, nhưng chúng ta vẫn cần phải luôn tìm kiếm trong không gian ngôn ngữ rộng lớn hơn để chọn ra các cụm từ phù hợp, làm cho câu nói hoặc đoạn văn trở nên tự nhiên và tuân thủ ít nhất những quy tắc ngữ pháp cơ bản cũng như logic thông thường. Dường như, việc này đòi hỏi một khả năng nhận thức ngôn ngữ rất tinh tế, vì mỗi lần mở miệng hay đặt bút xuống giấy là một lần ta phải giải mã hàng loạt gợi ý từ ngữ cả Không chỉ dừng lại ở việc nhớ các quy tắc, mà còn phải có sự nhạy bén để hiểu được ý nghĩa sâu xa ẩn sau từng từ, từng câu, để tạo ra một chuỗi ý tưởng mạch lạc và dễ hiểu. Điều đó giống như một cuộc hành trình khám phá không ngừng, nơi mỗi bước đi đều mang theo trách nhiệm và thách thức mới mẻ.

Rất nhiều người chắc hẳn đã từng trải qua cảm giác này: Khi tham gia cuộc gọi từ xatỷ số bóng đá hôm nay, ngay cả khi tín hiệu gián đoạn hoặc không ổn định, bạn vẫn có thể hiểu được ý nghĩa cơ bản của những gì người khác đang cố gắng truyền đạt. Điều đó xảy ra là vì não bộ của bạn, dựa trên kiến thức ngôn ngữ mà bạn đã tích lũy được và cả kinh nghiệm sống, sẽ "dự đoán" nhanh chóng những phần thông tin bị thiếu trong câu nói của họ.

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)kết quả bóng đá ngoại hạng anh, chúng ta thường sử dụng một Xác suất điều kiện Để mô tả phân phối xác suất của quá trình dự đoán này.

Giả sử chúng ta đã biết phần trước của một đoạn văn bản n-1 tỷ số bóng đá hôm nay, thì xác suất xuất hiện của từ thứ w 1 w 2 …w n-1 kết quả bóng đá ngoại hạng anh, mỗi biến đại diện cho một token. n Cụm từ trước đó w n kết quả bóng đá việt nam hôm nay, biểu thị rằng, trong trường hợp đã biết trước

P(w n |w 1 w 2 …w n-1 )

Hiện tạitỷ số bóng đá hôm nay, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sau khi được huấn luyện trên một kho dữ liệu văn bản khổng lồ, đã học được khả năng ước lượng xác suất điều kiện như vậy (cách thức học hỏi cụ thể sẽ được đề cập ở phần sau). Tất nhiên, thay vì dự đoán trực tiếp từng chữ hoặc từ, các LLM thường hoạt động ở mức đơn vị nhỏ hơn gọi là "token". Đây chính là khái niệm mà chúng ta hay gọi là: predict next token 。

Trong bài viết nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, tôi không có ý định đi sâu vào những chi tiết như sự khác biệt giữa token và từ. Người đọc có thể tạm coi một token như một chữ cái hoặc một từ đơn (điều này không ảnh hưởng đến việc hiểu bài). Tuy nhiên, trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng khái niệm token để diễn giải. Nói cách khác, từ đây về sau, chúng ta sẽ... w 1 tokenkết quả bóng đá việt nam hôm nay, xác suất điều kiện của token thứ w n được dự đoán.

Phân phối xác suất liên hợp và mô hình tạo sinh P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) Giả sử một LLM cụ thể đã học cách dự đoán xác suất điều kiện trước đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, vậy, n-1 Chúng ta biết rằngkết quả bóng đá ngoại hạng anh, trong học máy, có ba phương pháp để giải quyết vấn đề phân loại [1], độ phức tạp từ cao đến thấp lần lượt là: n : Mô hình tạo sinh. Dự đoán trực tiếp toàn bộ phân phối xác suất liên hợp

: Mô hình phân biệt. Chỉ dự đoán phân phối xác suất điều kiện hậu nghiệm

: Hàm phân biệt. Áp đặt trực tiếp đầu vào w n Bạn có thể thực hiện việc lấy giá trị từ toàn bộ từ điển. Nói cách kháckết quả bóng đá ngoại hạng anh, đối với bất kỳ token nào có thể xuất hiện trong từ điển, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều có khả năng dự đoán được vị trí của token đó trong chuỗi một cách chính xác. Điều này đòi hỏi mô hình phải hiểu sâu sắc mối liên hệ giữa các token và ngữ cảnh xung quanh chúng, từ đó đưa ra dự đoán hợp lý nhất. n Vị trí xuất hiện của các ký tự trong một chuỗi có thể được phân tích. Trong lĩnh vực học máytỷ số bóng đá hôm nay, đây là một vấn đề về phân loại, nhưng số lượng các lớp mà chúng ta cần đối mặt cực kỳ lớn. Hãy lấy ví dụ về tiếng Hán, tổng số ký tự Hán khoảng chừng vài trăm nghìn (kích thước của từ điển token cũng nên ở cùng mức độ này). Điều này đặt ra thách thức lớn cho việc xử lý ngôn ngữ, đặc biệt khi phải xác định chính xác vị trí và vai trò của từng ký tự trong ngữ cảnh rộng hơn.

ánh xạ sang lớp

. Vậytỷ số bóng đá hôm nay, điều này có nghĩa là LLM thuộc về mô hình phân biệt?

  • kết quả bóng đá việt nam hôm nay, từ đó rõ ràng cho thấy nó thuộc về mô hình tạo sinh. P(w 1 w 2 …w n-1 w n ) 。
  • Điều này như thế nào? Đối với việc mô hình hóa chuỗitỷ số bóng đá hôm nay, có sự đặc thù riêng. Khi chúng ta nói rằng mô hình có thể dự đoán xác suất điều kiện P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) 。

kết quả bóng đá việt nam hôm nay, ý của chúng ta là, việc dự đoán này áp dụng cho bất kỳ predict next token nào! Nói cách kháckết quả bóng đá việt nam hôm nay, xác suất điều kiện sau đây, LLM đều có thể dự đoán được:

Chờ đãkết quả bóng đá ngoại hạng anh, có vẻ như có điều gì đó không ổn! Những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phổ biến nhất hiện nay hầu hết đều dựa trên cấu trúc của GPT. Mọi người đều hiểu rõ rằng GPT là viết tắt của **Generative Pre-trained Transformer**. Đây là một trong những mô hình nổi bật nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để tạo ra văn bản tự nhiên một cách trôi chảy và chính xác. Nó đã thổi bay giới hạn của nhiều ứng dụng từ chatbot đến viết lách tự động. Tuy nhiên, cũng có một số mô hình khác đang dần khẳng định vị thế, nhưng GPT vẫn giữ ngôi vương trong ngành này. Generative Pre-trained Transformer Chúng ta nhận ra rằngtỷ số bóng đá hôm nay, theo quy luật xích xác suất, khi nhân tất cả các xác suất điều kiện trên lại với nhau, rồi nhân thêm một Generative , sẽ thu được:

kết quả bóng đá việt nam hôm nay, nhưng thực tế, LLM luôn nhập một chuỗi tiền tố có độ dài lớn hơn 0 khi tạo sinh, vì vậy yếu tố dư ra này P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) không ảnh hưởng lớn. n Do đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng ta có thể nói rằng,

  • P(w 2 |w 1 )
  • P(w 3 |w 1 w 2 )
  • P(w 4 |w 1 w 2 w 3 )
  • …
  • P(w n |w 1 w 2 …w n-1 )

Theo một số lý thuyết nền tảng của học máykết quả bóng đá ngoại hạng anh, chúng ta biết rằng, ưu điểm và nhược điểm chính của mô hình tạo sinh như sau: P(w 1 ) Nhược điểm: Yêu cầu sức mạnh tính toán và quy mô dữ liệu huấn luyện rất lớn.

P(w 1 ) P(w 2 |w 1 ) P(w 3 |w 1 w 2 ) … P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) = P(w 1 w 2 …w n-1 w n )

Rõ ràngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, LLM (Language Model lớn) có khả năng dự đoán phân phối xác suất chung của một chuỗi (chỉ cần thực hiện qua nhiều bước, mỗi bước chỉ dự đoán một token). Về mặt kỹ thuật, biểu thức ở bên trái còn bao gồm thêm một yếu tố quan trọng khác mà không thể bỏ qua. Điều này làm nổi bật khả năng phức tạp và linh hoạt trong cách mô hình xử lý thông tin theo từng bước nhỏ để tạo ra kết quả cuối cùng. P(w 1 ) Những tình huống này phù hợp với thực tế của LLM. P(w 1 ) Tách biệt và liên tục

Trong phần đầu tiên của bài viết nàytỷ số bóng đá hôm nay, để đạt đượcLLM thực sự là một mô hình sinh tạo. Ở phần trướckết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng ta đã đề cập đến xác suất có điều kiện, và ở phần này lại nói về phân phối xác suất liên hợp. Cả hai khái niệm này đều có thể được coi là cách tương đương nhau để giải thích khả năng của LLM. Nói cách khác, cả xác suất có điều kiện và phân phối liên hợp đều đóng vai trò như những công cụ giúp chúng ta hiểu sâu hơn về cách LLM hoạt động và tạo ra nội dung. Dù được trình bày dưới góc nhìn khác nhau, nhưng cả hai đều hướng đến cùng một mục tiêu: đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của mô hình trong việc sinh ra văn bản hoặc dữ liệu có ý nghĩa.

tỷ số bóng đá hôm nay, chúng tôi đã định nghĩa xác suất điều kiện

  • Ưu điểm: Do mô hình tạo ra đã học được phân phối xác suất liên hợpkết quả bóng đá ngoại hạng anh, nó có thể dễ dàng tạo ra các mẫu dữ liệu mới một cách tự nhiên. Chính điều này giúp mô hình phù hợp với những nhiệm vụ sáng tạo, nơi cần sản xuất nội dung mới mẻ và độc đáo. Ngoài ra, khả năng hiểu sâu sắc mối quan hệ giữa các yếu tố trong dữ liệu cho phép mô hình này không chỉ tái tạo mà còn mở ra cánh cửa sáng tạo trong nhiều lĩnh vực như nghệ thuật, âm nhạc và viết lách. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc giải quyết các vấn đề đòi hỏi sự đổi mới và tính sáng tạo cao.
  • . Bây giờkết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận một chút về cách mà xác suất điều kiện này có thể được tính toán.

Số lần xuất hiệnkết quả bóng đá việt nam hôm nay, ký hiệu là

. Có thể tưởng tượng ra rằngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, trong kho dữ liệu này, chuỗi

token tiếp theo có thể là predict next token kết quả bóng đá việt nam hôm nay, cũng có thể không phải. Chúng ta cũng tính số lần chuỗi P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) xuất hiện trong kho dữ liệutỷ số bóng đá hôm nay, ký hiệu là

Một ý tưởng tự nhiên có thể xuất hiện là sử dụng phương pháp thống kê để ước tính. Giả sử rằng chúng ta có một kho ngữ liệu rất lớnkết quả bóng đá ngoại hạng anh, trong đó ta có thể đếm số lần xuất hiện của các chuỗi cụ thể bên trong kho ngữ liệu này. Với việc phân tích kỹ lưỡng từng phần tử trong kho dữ liệu, chúng ta sẽ có được cái nhìn sâu sắc hơn về tần suất cũng như sự phân bố của các chuỗi khác nhau. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn mang lại độ chính xác cao trong việc dự đoán các mẫu văn bản tiềm năng. w 1 w 2 …w n-1 . Vì vậykết quả bóng đá việt nam hôm nay, xác suất điều kiện trước đó có thể ước tính bằng tỷ lệ giữa hai số lần này: C(w 1 w 2 …w n-1 ) Điều này đối mặt với một vấn đề quan trọng w 1 w 2 …w n-1 Làm thế nào để ước tính phân phối xác suất của chuỗi mới chưa từng xuất hiện dựa trên chuỗi đã từng xuất hiện trong kho ngữ liệu huấn luyện. w n Biểu diễn token rời rạc thành liên tục w 1 w 2 …w n-1 w n (trong bài gốc gọi là C(w 1 w 2 …w n-1 w n ) ). Điều này khiến cho các token có ý nghĩa tương đồngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, trong

P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) ≈ C(w 1 w 2 …w n-1 w n ) / C(w 1 w 2 …w n-1 )

Phương pháp ước tính xác suất điều kiện này thực chất là cách mà mô hình ngôn ngữ n-gram thời kỳ đầu đã áp dụng. Cách tính toán này có lý thuyết nhất địnhkết quả bóng đá ngoại hạng anh, nhưng lại tồn tại một vấn đề nghiêm trọng: đối với các chuỗi không xuất hiện trong kho ngữ liệu, cả hai tần suất trong công thức trên đều không thể được tính toán. Vì ngôn ngữ vốn mang tính sáng tạo, cho dù kho ngữ liệu có lớn đến đâu cũng không thể bao quát hết tất cả các chuỗi token có thể xảy ra. Trong các tác vụ ngôn ngữ thực tế (như viết lách), thường rất khó để như trò chơi nối ở phần mở đầu bài viết này, nơi các chuỗi lặp lại xuất hiện một cách dễ dàng.

không giankết quả bóng đá ngoại hạng anh, cũng có giá trị gần giống nhau. generalization Sử dụng mạng nơ-ron có tính liên tục để biểu diễn mô hình xác suất (cũng chính là phân phối xác suất liên hợp trước đó). Tính ngẫu nhiên của xác suất và tính xác định của hàm

Việc xây dựng mô hình ngôn ngữ là một bài toán rời rạc. Trước đây chúng ta đã đề cập rằngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, quy mô từ điển của ngôn ngữ có thể đạt đến hàng chục ngàn mục, điều này làm cho nó trở nên cực kỳ lớn. Tuy nhiên, token không thể lấy bất kỳ giá trị thực nào mà chỉ có thể chọn trong phạm vi của từ điển, do đó mang tính rời rạc. Hệ thống rời rạc gặp phải một vấn đề: ngay cả khi chuỗi đầu vào có sự thay đổi rất nhỏ (trở thành một chuỗi mới), ước lượng xác suất của chuỗi mới này có thể thay đổi một cách mạnh mẽ. Điều này chắc chắn không phải là điều mong muốn. Ngoài ra, việc sử dụng các chuỗi rời rạc cũng khiến việc học hỏi trở nên phức tạp hơn. Khi mỗi token đại diện cho một phần của ý nghĩa, việc kết nối giữa các token lại với nhau cần phải được xử lý cẩn thận để đảm bảo rằng mô hình có thể hiểu được ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ. Điều này đặc biệt khó khăn khi từ điển ngày càng mở rộng và số lượng token tăng lên. Vì vậy, các nhà nghiên cứu thường tìm cách tối ưu hóa cách tiếp cận để giảm thiểu tác động tiêu cực của sự rời rạc trong hệ thống.

Để giải quyết vấn đề nghiêm trọng nàykết quả bóng đá ngoại hạng anh, việc xây dựng mô hình cho chuỗi ngôn ngữ yêu cầu chúng ta phải chọn một mô hình xác suất có tính liên tục. Chúng ta hiểu rằng các mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng đáp ứng đặc điểm này một cách cơ bản. Tuy nhiên, không chỉ dừng lại ở đó, việc áp dụng các mạng nơ-ron sâu còn mang đến tiềm năng lớn hơn trong việc xử lý dữ liệu phức tạp và có cấu trúc tuần tự. Những tiến bộ trong công nghệ này đã mở ra cánh cửa mới cho khả năng học hỏi và dự đoán ngôn ngữ một cách chính xác và hiệu quả hơn bao giờ hết.

Năm 2003kết quả bóng đá việt nam hôm nay, Yoshua Bengio - người nhận giải thưởng Turing cùng các đồng nghiệp của mình đã đưa ra một bài báo [2] khá nổi bật, trong đó họ đã giải quyết tương đối tốt vấn đề này:

  • Như đã đề cập trước đótỷ số bóng đá hôm nay, điều mà chúng ta muốn mô hình hóa là một xác suất, tức là: embedding . Nó biểu thị xác suất điều kiện khi biết word feature vector token trước đó. Nói cách kháckết quả bóng đá việt nam hôm nay, ngay cả khi chúng ta biết chuỗi đầu vào là embedding token trước đótỷ số bóng đá hôm nay, token thứ
  • cuối cùng là gì cũng không thể chắc chắn hoàn toàn. Đây là ý nghĩa của một xác suất.

Dựa trên nền tảng nàykết quả bóng đá ngoại hạng anh, giới học thuật tiếp tục chứng kiến nhiều bước tiến quan trọng trong việc xây dựng mô hình ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là sự ra đời của Transformer vào năm 2017 [3]. Công trình này đã mở đường cho các mô hình sau đó như GPT-2 [4] và GPT-3 [5], tất cả đều được phát triển dựa trên những nghiên cứu tiền nhiệm và mang lại những cải tiến vượt bậc về khả năng xử lý ngôn ngữ. Những tiến bộ này không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn tạo ra những công cụ mạnh mẽ hơn để giải quyết các vấn đề phức tạp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Tuy nhiênkết quả bóng đá ngoại hạng anh, mạng nơ-ron về bản chất là một hàm. Bạn nhập vào một

Chúng ta vừa rồi đã bàn luận rất nhiều về phân phối xác suấttỷ số bóng đá hôm nay, và sau đó còn nhắc đến việc sử dụng mạng thần kinh để biểu diễn phân phối này. Tuy nhiên, có một vấn đề gây bối rối ở đây: xác suất về bản chất là ngẫu nhiên, trong khi mạng thần kinh lại về cơ bản là một hàm số xác định. Vậy làm thế nào để hai điều này được kết nối với nhau? Trên thực tế, sự khác biệt này có thể được giải quyết bằng cách hiểu rằng mạng thần kinh không thực sự "tạo" ra xác suất mà thay vào đó nó giúp chúng ta ước lượng xác suất dựa trên dữ liệu đầu vào. Điều này có nghĩa là, mặc dù mạng thần kinh hoạt động theo quy tắc cố định, nhưng nếu đầu vào của nó là các mẫu ngẫu nhiên hoặc có biến thiên, thì đầu ra cũng sẽ có xu hướng có tính ngẫu nhiên. Ví dụ, trong trường hợp hồi quy logistic (logistic regression), mạng thần kinh có thể tính toán xác suất bằng cách sử dụng một hàm sigmoid, vốn tạo ra giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Ngoài ra, một khía cạnh quan trọng khác cần được lưu ý là trong học máy hiện đại, người ta thường thêm yếu tố ngẫu nhiên vào quá trình huấn luyện hoặc thậm chí trong chính cấu trúc của mạng thần kinh. Chẳng hạn, kỹ thuật như dropout, nơi một số nút trong mạng bị "bỏ qua" một cách ngẫu nhiên trong mỗi lần lặp, có thể giúp mạng học được các đặc trưng linh hoạt hơn và giảm nguy cơ Do đó, ngay cả khi mạng thần kinh là xác định, việc đưa yếu tố ngẫu nhiên vào quá trình học vẫn có thể giúp nó biểu diễn tốt hơn các phân phối xác suất phức tạp. Như vậy, chúng ta có thể thấy rằng sự kết hợp giữa xác suất ngẫu nhiên và mạng thần kinh không phải là một nghịch lý hoàn toàn, mà là một sự tương tác tinh tế giữa các yếu tố ngẫu nhiên và xác định, giúp mạng thần kinh trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc ước lượng phân phối xác suất.

Thực rakết quả bóng đá ngoại hạng anh, đây không thực sự là một vấn đề, mà chỉ là sự khác biệt trong cách hiểu và nhận thức. Tuy nhiên, khi trò chuyện với một số ứng viên tham gia phỏng vấn, tôi nhận thấy rằng ngay cả những bạn học chuyên ngành thống kê hoặc học máy cũng dường như bối rối trước vấn đề này. Vì vậy, chúng ta sẽ cùng nhau vấn đề này (dù có thể hơi rườm rà).

kết quả bóng đá ngoại hạng anh, nó sẽ xác định tính toán ra một P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) . Tất nhiênkết quả bóng đá ngoại hạng anh, LLM cũng là một mạng nơ-ron, một mạng nơ-ron phức tạp hơn một chút. n-1 Chúng ta biết rằngkết quả bóng đá việt nam hôm nay, trong học máy, có ba phương pháp để giải quyết vấn đề phân loại [1], độ phức tạp từ cao đến thấp lần lượt là: n Vậy, n-1 Biến ngẫu nhiên rời rạc sử dụng n hàm mật độ xác suất

để biểu diễn. x Biến ngẫu nhiên liên tục sử dụng y hàm mật độ xác suất

Dù là Tại sao một phân phối xác suất vốn được dùng để biểu thị tính ngẫu nhiên lại có thể được mô tả bằng một hàm xác định? Câu trả lời nằm ngay trong chính lý thuyết xác suất. Điều này có nghĩa làkết quả bóng đá ngoại hạng anh, ngay cả khi bản chất của phân phối là ngẫu nhiên, chúng ta vẫn có thể sử dụng các công cụ toán học xác định để giải thích và hiểu rõ hơn về hành vi của nó. Một phân phối xác suất không chỉ đơn thuần là sự ngẫu nhiên thuần túy; nó còn phản ánh các quy luật tiềm ẩn mà qua đó, các biến ngẫu nhiên tuân theo những xu hướng nhất định. Và chính nhờ những hàm số xác định, chúng ta mới có thể dự đoán và phân tích những gì xảy ra trong các tình huống thực tế.

Trước tiênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, trong lý thuyết xác suất, bất kỳ phân phối xác suất nào của biến ngẫu nhiên cũng đều được biểu diễn dưới dạng một hàm. Biến ngẫu nhiên chia thành hai loại chính: biến ngẫu nhiên rời rạc và biến ngẫu nhiên liên tục. Biến ngẫu nhiên rời rạc là loại biến chỉ có thể nhận một số giá trị riêng lẻ, thường là các số nguyên hoặc các giá trị đếm được. Những giá trị này thường đi kèm với xác suất cụ thể mà nó xuất hiện. Ví dụ như số lần tung xúc xắc mang lại kết quả 6, đây là một trường hợp điển hình của biến ngẫu nhiên rời rạc. Ngược lại, biến ngẫu nhiên liên tục có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng nhất định. Điều này có nghĩa là giá trị của nó không phải là các giá trị rời rạc mà là một dải liên tục, chẳng hạn như chiều cao của một người hay nhiệt độ trong ngày. Với biến ngẫu nhiên liên tục, chúng ta không tính xác suất tại một điểm cụ thể mà thay vào đó sử dụng mật độ xác suất để mô tả khả năng xảy ra trong một khoảng nhất định.

  • kết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng đều là hàm của biến ngẫu nhiên. Trước đótỷ số bóng đá hôm nay, chúng tôi đã nói rằng, LLM là một mô hình xác suất rời rạc. Do đó, bây giờ chúng ta tập trung vàoHàm mật độ xác suất (Probability Mass Function)tỷ số bóng đá hôm nay, viết tắt là PMF, có thể được sử dụng để biểu diễn. Thông thường, người ta dùng hàm này để mô tả xác suất của các giá trị rời rạc trong một biến ngẫu nhiên. Hàm này đóng vai trò quan trọng trong lý thuyết xác suất và thống kê, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về phân bố của các biến ngẫu nhiên rời rạc. Với mỗi giá trị x trong tập hợp các giá trị có thể xảy ra, PMF cho biết xác suất mà biến ngẫu nhiên nhận giá trị đó. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và dự đoán trong nhiều lĩnh vực như khoa học dữ liệu, tài chính và kỹ thuật. P(x) Mặc dù
  • xác suất khi biến ngẫu nhiên lấy một giá trị cụ thể. Khi đó trở thành một hằng số. Chúng ta nhận ra rằng biến độc lập Hàm Mật độ Xác suất (Probability Density Function)tỷ số bóng đá hôm nay, viết tắt là PDF, thường được sử dụng để biểu diễn. Thông thường, người ta sẽ dùng hàm này để mô tả phân phối xác suất của một biến liên tục. Hàm PDF có tính chất đặc biệt là giá trị của nó không phải là xác suất, mà là mật độ xác suất. Điều này có nghĩa là giá trị của hàm tại một điểm không cho biết xác suất chính xác, nhưng khi tích phân trên một khoảng, ta sẽ thu được xác suất mà biến ngẫu nhiên nằm trong khoảng đó. p(x) Mặc dù

biến mất. P(x) Vẫn còn p(x) Nhiều vấn đề học máy đều là dự đoán xác suất điều kiện. Như đã nói trước đótỷ số bóng đá hôm nay, LLM cũng vậy. Xác suất điều kiện có thể viết thành x , nó nên là hàm của P(x) 。

. Nhưng mục tiêu của chúng ta thường là dự đoán xác suất điều kiện khi biến ngẫu nhiên P(x) lấy một giá trị cụ thểkết quả bóng đá việt nam hôm nay, do đó mô hình chỉ cần biểu diễn thành hàm của x Bạn có thể thấy rằng hàm số đã được đề cập đến trong ví dụ này. Tuy nhiênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, trong thực tế, khi giải quyết các vấn đề học máy, mục tiêu của chúng ta thường nhắm đến việc dự đoán. Điều này có nghĩa là chúng ta cần xây dựng các mô hình để đưa ra những dự đoán chính xác nhất dựa trên dữ liệu đầu vào mà chúng ta có. Việc này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về thuật toán và cách thức hoạt động của từng loại mô hình học máy khác nhau. x Hàm của biến ngẫu nhiên cũng là một biến ngẫu nhiêntỷ số bóng đá hôm nay, phân phối xác suất của nó cũng là hàm của biến ngẫu nhiên ban đầu. Giả sử P(x) , vậy x cũng là một biến ngẫu nhiênkết quả bóng đá ngoại hạng anh, và phân phối xác suất

Có hai lý do chính khiến cho việc thể hiện mô hình học máy dưới dạng một hàm phức tạp (như mạng nơ-ron) trở nên phổ biến. Trước hếtkết quả bóng đá ngoại hạng anh, điều này cho phép hệ thống có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu theo cách linh hoạt hơn, giống như não người trong việc kết nối các thông tin khác nhau. Thứ hai, với cấu trúc phức tạp của mình, mô hình có thể tự động phát hiện ra những mối liên hệ ẩn sâu trong dữ liệu mà không cần phải lập trình thủ công từng bước.

) để kiểm soát (chi tiết về giá trị nhiệt độ trong bài viết này không mở rộng).

Trong thực tếtỷ số bóng đá hôm nay, những vấn đề cụ thể thường khá phức tạp, và để xây dựng mô hình cho các vấn đề này, chúng ta cần phải sử dụng các hàm đủ phức tạp để mô tả phân phối xác suất. Đối với mạng thần kinh, dữ liệu đầu vào (input) đóng vai trò là nền tảng đầu tiên trong quá trình xử lý. Dữ liệu đầu vào không chỉ đơn thuần là một tập hợp các giá trị thô, mà còn mang ý nghĩa quan trọng trong việc định hình cách mạng sẽ học và đưa ra quyết định sau này. Mỗi yếu tố trong input sẽ trải qua một loạt các phép biến đổi bởi các lớp ẩn (hidden layers), nơi mà các trọng số (weights) và các hệ số điều chỉnh (biases) sẽ được tối ưu hóa thông qua thuật toán huấn luyện để đạt được kết quả mong muốn. Điều này giúp mạng thần kinh có khả năng tự động nhận diện các mẫu phức tạp và tìm kiếm mối liên hệ giữa các yếu tố đầu vào. x Trong ngữ cảnh của xác suất có điều kiệntỷ số bóng đá hôm nay, thuật ngữ này thường đề cập đến biến ngẫu nhiên được cho trước trong một sự kiện. Mỗi khi nó đi qua một lớp trong mạng lưới, nó sẽ trải qua một phép biến đổi hàm số (và thường là một phép biến đổi phi tuyến tính). Có thể hình dung rằng, sau khi trải qua đủ nhiều lớp biến đổi như vậy, hàm số cuối cùng thu được sẽ là một hàm số phức tạp đáng kể. Thực tế cho thấy, mạng nơ-ron hoàn toàn có khả năng xấp xỉ bất kỳ hàm số nào để thực hiện tính toán [6].

Tiền huấn luyện và điều chỉnh hướng dẫn Xác suất được sử dụng để mô tả tính ngẫu nhiênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, nhưng trong toán học, nó lại được biểu thị bằng một hàm xác định rõ ràng. Mạng nơ-ron, sau nhiều lớp biến đổi hàm số, cuối cùng có khả năng xấp xỉ bất kỳ hàm nào, và do đó cũng có thể xấp xỉ bất kỳ phân phối xác suất nào. Điều này cho phép chúng ta giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong thực tế mà trước đây không thể dự đoán chính xác. Với khả năng linh hoạt của mình, mạng nơ-ron đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc hiểu và dự đoán các hiện tượng ngẫu nhiên trong thế giới thực. 。

Đến đâykết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng tôi vẫn còn để lại một câu hỏi: LLM học phân phối xác suất liên hợp như thế nào?Trước tiên hãy nhìn lại bài viết mà tôi đã viết vài năm trướctỷ số bóng đá hôm nay, "Tựa bài"đã đề cập: Khi huấn luyện mô hìnhkết quả bóng đá ngoại hạng anh, sử dụng P(w n |w 1 w 2 …w n-1 ) trong giai đoạn tiền huấn luyệnkết quả bóng đá ngoại hạng anh, đối với mô hình tạo sinh LLM,trong đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng tôi cũng suy ra một dạng tương đương khác, quá trình huấn luyện cũng có thể được coi là quá trình tối thiểu hóa khoảng cách giữa phân phối dữ liệu huấn luyệnQuá trình "lấy mẫu" (sampling) mới thực sự là bước giúp bạn thu được token mà mình muốn tạo ra. Các hàm trước đó thực hiện việc tính toán với một quy luật rõ ràng và không thay đổi; trong khi đókết quả bóng đá ngoại hạng anh, quá trình lấy mẫu sau đó lại thể hiện khía cạnh ngẫu nhiên của việc ra quyết định. Đặc biệt, mức độ ngẫu nhiên này có thể được điều chỉnh thông qua giá trị nhiệt độ (temperature value). Giá trị nhiệt độ càng cao, hành vi ngẫu nhiên sẽ càng mạnh mẽ, cho phép mô hình khám phá nhiều khả năng hơn. Ngược lại, nếu nhiệt độ thấp, kết quả sẽ thiên về những lựa chọn an toàn và có xu hướng ổn định hơn. Điều này tạo nên sự linh hoạt lớn trong cách mô hình đưa ra các lựa chọn tiếp theo. temperature và phân phối mô hình

. Giá trị Cross-Entropy này được ký hiệu là:

Theo phần đầu tiên của bài viết nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, các giá trị trong công thức này nên tương ứng:

Thực tếkết quả bóng đá việt nam hôm nay, đây chính là phương pháp tự hồi quy rộng rãi được sử dụng trong Transformer Học sâu, lý thuyết thông tin và thống kê . Lưu ýtỷ số bóng đá hôm nay, trong quá trình huấn luyện, lý thuyết trên, phải duyệt qua toàn bộ tập huấn luyện. loss function thường xuất phát từ ước lượng xác suất cực đại (Maximum Likelihood Estimation)kết quả bóng đá việt nam hôm nay, viết tắt là MLE 。

Ví dụ về cửa sổ trượt dự đoán của LLM MLE Điều đó có nghĩa là liên tục điều chỉnh các tham số của mô hình để xác suất của chuỗi được tạo ra từ việc lấy mẫu trong mô hình đạt đến mức tối đakết quả bóng đá việt nam hôm nay, tức là khớp hoàn toàn với tập dữ liệu huấn luyện (hay kho ngữ liệu huấn luyện). Tương tự như vậy, Trước tiên, phân phối prior của tham số chưa biết được đưa vào bởi suy luận Bayes vẫn chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của con người. Dựa trên cơ chế của LLMtỷ số bóng đá hôm nay, p’ data đối với dãy đầu vào nàytỷ số bóng đá hôm nay, mô hình thực tế đang thực hiện nhiều dự đoán cùng lúc. Có thể phân tích thành: p model Do đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, có thể nói, giai đoạn tiền huấn luyện thực chất đang học cách dự đoán một phân phối xác suất liên hợp. Cross-Entropy Ở giai đoạn SFTkết quả bóng đá việt nam hôm nay, nguyên lý cơ bản vẫn là

H(p’ data , p model ) = -E x~p’ data [ log p model ( y | x ; θ )]

. Tuy nhiênkết quả bóng đá việt nam hôm nay, xác suất điều kiện cần dự đoán thêm một x Ghi giá trị y . Để mô hình hóa phân phối xác suất nàykết quả bóng đá ngoại hạng anh, phương pháp truyền thống là thiết kế kiến trúc mô hình mới để tiếp nhận và xử lý thêm

  • x = w 1 w 2 …w n-1
  • y = w 2 w 3 …w n

. Tuy nhiêntỷ số bóng đá hôm nay, theo cách tiếp cận hiện đại của LLM,cũng là chuỗi văn bảnkết quả bóng đá ngoại hạng anh, ở điểm này nó không có tính đặc thù. Do đó, (auto-regressive) ， predict next token nên có thể kết hợp với w 1 w 2 …w n-1 w n vào một chuỗi đầu vào lớn hơn dựa trên một

Có thể có người tự hỏi: LLM không phải là dự đoán phân phối xác suất liên hợp của toàn bộ chuỗi sao? Tại sao ở đây tất cả các biểu thức đều ở dạng xác suất có điều kiện? Thực ratỷ số bóng đá hôm nay, chúng ta đã thảo luận về vấn đề này trong phần phụ lục thứ hai. Hãy nhìn vào hình dưới đây, quá trình này sẽ trở nên rõ ràng hơn (hình ảnh trích từ [7]): Hình ảnh minh họa cho thấy cách mà mô hình LLM thực hiện việc dự đoán thông qua một chuỗi các bước nhỏ, mỗi bước chỉ tập trung vào xác suất có điều kiện của từng thành phần tiếp theo trong chuỗi thay vì tính toán toàn bộ phân phối xác suất liên hợp cùng lúc. Điều này giúp giảm bớt độ phức tạp và tăng hiệu quả tính toán, đồng thời cho phép mô hình học được các mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau trong chuỗi một cách linh hoạt và chính xác hơn.

định dạng nào đó.

Hình ảnh phía trên cho thấy một mẫu (dãy văn bản) cụ thể trong một lô (batch) được đưa vào quá trình huấn luyện của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM):

LLMs learns to predict one word at a time

Kiến trúc. Mục đích của kiến trúc này là tạo ra cơ chế dựa trên chuỗi đầu vào để giải quyết nhiều nhiệm vụ bằng cùng một kiến trúc mô hìnhkết quả bóng đá ngoại hạng anh, mang lại ánh sáng cho sự ra đời của auto-regressive Ghi giá trị causal attention (dù vẫn còn nhiều tranh cãi). Công việc đổi mới này ít nhất bao gồm:

  • P(‘learn’|‘LLMs’)
  • P(‘to’|‘LLMs learn’)
  • P(‘predict’|‘LLMs learn to’)
  • …
  • P(‘time’|‘LLMs learns to predict one word at a’)

Tương tự như các phép tính được thực hiện ở phần nhỏ thứ hai trước đótỷ số bóng đá hôm nay, mặc dù tất cả các hạng tử này đều là xác suất có điều kiện, nhưng khi nhân chúng lại với nhau, nó sẽ (xấp xỉ) bằng phân phối xác suất liên hợp của toàn bộ chuỗi:

  • P(‘LLMs learns to predict one word at a time’)

Thiết kế mô hình thành một kiến trúc tổng quátkết quả bóng đá việt nam hôm nay, không thay đổi cấu trúc mô hình cho từng nhiệm vụ cụ thể. predict next token Mô tả nhiệm vụ cụ thể

cũng được coi là chuỗi văn bảnkết quả bóng đá ngoại hạng anh, cùng với predict next token , làm instruction Chỉ có như vậytỷ số bóng đá hôm nay, khi nhân trái ma trậnP(output|inputtỷ số bóng đá hôm nay, instruction) Hiểu nguyên lý và cách sử dụng tốt nó là hai vấn đề rất khác nhau. instruction Về instruction Kiến trúc. Mục đích của kiến trúc này là tạo ra cơ chế dựa trên chuỗi đầu vào để giải quyết nhiều nhiệm vụ bằng cùng một kiến trúc mô hìnhkết quả bóng đá ngoại hạng anh, mang lại ánh sáng cho sự ra đời của instruction (dù vẫn còn nhiều tranh cãi). Công việc đổi mới này ít nhất bao gồm: input Thiết kế mô hình thành một kiến trúc tổng quáttỷ số bóng đá hôm nay, không thay đổi cấu trúc mô hình cho từng nhiệm vụ cụ thể. prompt style Mô tả nhiệm vụ cụ thể

cũng được coi là chuỗi văn bảntỷ số bóng đá hôm nay, cùng với instruction Một ví dụ thú vị nằm trong phần dãy đầu vào là việc dịch thuật. Khác với mô hình Transformertỷ số bóng đá hôm nay, GPT được thiết kế ban đầu chủ yếu để **xử lý văn bản theo hướng sinh ra**, tức là nó được tạo ra để viết hoặc tiếp tục đoạn văn dựa trên ngữ cảnh mà không cần một đầu vào cố định rõ ràng. Trong khi đó, các mô hình như Transformer có thể dễ dàng được cấu hình để vừa thực hiện nhiệm vụ **tích hợp cả mã hóa và giải mã**, từ đó có thể xử lý tốt hơn các tác vụ liên quan đến dịch thuật hoặc kết nối hai ngôn ngữ. Điều này cho phép Transformer linh hoạt hơn trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc đối xứng, chẳng hạn như việc dịch câu từ tiếng Anh sang tiếng Pháp hoặc ngược lại. decoder-only , làm predict next token Các nhà nghiên cứu ban đầu không nghĩ rằng mô hình này có thể thực hiện các tác vụ dịch thuật như Transformer gốc. Tuy nhiêntỷ số bóng đá hôm nay, một điều bất ngờ đã xảy ra khi họ phát hiện ra rằng nó cũng có khả năng thực hiện việc dịch thuật [7]. Thật thú vị, ngay cả khi không được thiết kế đặc biệt cho nhiệm vụ dịch thuật, mô hình dường như đã học được cách chuyển đổi ngôn ngữ thông qua quá trình đào tạo đa dạng của mình. Điều này mở ra nhiều khả năng mới và đặt nền tảng cho những cải tiến trong tương lai về hiệu suất dịch thuật tự động.

Tài liệu tham khảo:

Trong bài viết nàykết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng tôi đã đi sâu vào các nguyên lý xác suất đằng sau các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cố gắng kết nối những nguyên lý toán học cơ bản với việc áp dụng thực tế của các mô hình này. Thông qua việc phân tích sâu sắc, chúng tôi hy vọng có thể giúp người đọc hiểu rõ hơn về cách các khái niệm toán học phức tạp được vận dụng trong công nghệ hiện đại, từ đó mở ra nhiều hướng tiếp cận mới cho nghiên cứu trong tương lai.

Một mặttỷ số bóng đá hôm nay, các nguyên lý toán học cơ bản mà LLM dựa vào để hoạt động không có sự khác biệt cốt lõi so với phương pháp học máy truyền thống; mặt khác, đây cũng là một sáng kiến độc đáo, mở ra cánh cửa cho việc sử dụng một cách tiếp cận đơn giản để... predict next token Hiểu nguyên lý và cách sử dụng tốt nó là hai vấn đề rất khác nhau. AGI

  • generaltask
  • Dữ liệu huấn luyện nên có quy mô lớn và càng đa dạng càng tốttỷ số bóng đá hôm nay, không giới hạn trong một lĩnh vực cụ thể hay chỉ tập trung vào một nhiệm vụ đặc biệt nào đó. Điều này giúp hệ thống học hỏi được nhiều khía cạnh khác nhau từ nhiều nguồn thông tin đa dạng, từ đó nâng cao khả năng thích ứng và xử lý tình huống phức tạp.
  • task instruction input predict next token 。

Bên cạnh đókết quả bóng đá việt nam hôm nay, chúng ta cũng cần nhận thức rằng khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn chưa đạt đến mức hoàn hảo và còn tồn tại nhiều hạn chế. Một số vấn đề nổi bật có thể kể đến như hiện tượng "ảo giác" (hallucination), trong đó mô hình tự tạo ra thông tin không chính xác, và khả năng suy luận (reasoning) chưa thực sự mạnh mẽ, dẫn đến việc xử lý một số tình huống phức tạp gặp khó khăn. Chính vì sự không hoàn hảo của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)tỷ số bóng đá hôm nay, chúng ta mới cần phải sáng tạo nhiều hơn ở cấp độ ứng dụng, từ những cải tiến về mặt công nghệ cho đến những đổi mới trong thiết kế sản phẩm. Sự thiếu sót của LLM chính là cơ hội để con người tìm ra những giải pháp đột phá, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở ra những khả năng mới trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào cuộc sống hàng ngày.

Giữ cân bằng giữa kỹ thuật và kinh doanh

Phân tích chi tiết phân tán: Nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Các bài viết được chọn lọc khác ：


Bài viết gốckết quả bóng đá ngoại hạng anh, vui lòng ghi rõ nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết này: /i63t0vla.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.
Tài khoản WeChat của tôi: tielei-blog (Trương Thiết Lệ)
Bài trước: Bắt đầu từ Vương Tiểu Bảo: ranh giới đạo đức và quan điểm thiện ác của người bình thường
Bài sau: Nói chuyện sơ lược về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần đầu)

Phân loại mục

Bài viết mới nhất

Liên kết thân thiện:

quay hu vip888 trò chơi bắn cá trò chơi bắn c kết quả bóng đá trực tiếp Tỷ Lệ Kèo Nhà Cái slot machine chơi game bắn c