https://www2.hamajima.co.jp:443/~mathenet/wiki/index.php?bankestephenson175457 https://aiethicslab.com https://www.question2answer.org/qa/user/search-pioneer http://autoboss.lv/user/Visibility-King/ https://aiimpacts.org Токен - это символ или набор символов, которые можно подать в языковую модель. Токенизация делается по принципу схлопывания наиболее частых сочетаний символов и повторяется раз за разом до тех пор, пока размер "словаря" (набора токенов) не достигнет предела (50к или 250к, как пример). Часто токены могут представлять собой целые слова, если это - одни из самых популярных слов в языке. Слово "unhappy" можно токенизировать как un+happy, а "don't" - как don + 't (потому что окончание 't, выражающее отрицание, встречается часто). 📢 Как получать от нейросетей конкретные ответы без «общих фраз» Environment, среда, окружение - программа или процедура, которая принимает на вход действия и, согласно некоторой логике, возвращает своё состояние и Reward. Среда может быть как очень простой и понятной (крестики-нолики), так и непредсказумой - игра в покер, сёрфинг интернета. В последнем случае действия - это клики по ссылкам и прокрутка браузера, а награда определяется исходя из задачи. Reward - значение, предсказываемое Reward Model для конкретного ответа на конкретный вопрос. Референс, источник - в контексте WebGPT это конкретный сайт и цитата из него, которая используется для формирования ответа на вопрос. Чтобы бороться с пропагандой неправильных и опасных взглядов, необходимо осознавать ее механизмы и быть критически настроенными к информации, которую мы получаем. Мы уже обсудили, что такое токен, и что для модели заранее создается словарь токенов, который используется для подачи входного текста. На этапе предсказания (и это же происходит во время обучения) модель выдает вероятности появления каждого токена из словаря в заданном контексте. Важно отметить, что в процессе обучения моделей никак не оптимизируется правильность информации. Можно сказать, что опт