NLP Core Team @nlpcoreteam Telegramチャンネル

NLP Core Team

NLP Core Team
Канал команды NLP соre.
Здесь мы делимся нашими результами и мыслями в области NLP/PLP и не только. Мы авторы многих моделей для русского языка: ruBert, ruGPT2, ruGPT3, ruT5, ruRoberta, FRED-T5.
2,902 人の購読者
54 枚の写真
3 本の動画
最終更新日 12.03.2025 07:24

類似チャンネル

Тагир Анализирует
8,622 人の購読者
Neurohive - Нейронные сети, AI, ML, DL
4,577 人の購読者
NLP jobs
1,943 人の購読者

Развитие технологий обработки естественного языка (NLP) в русскоязычном сообществе

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) представляет собой подмножество искусственного интеллекта, сосредоточенное на взаимодействии между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. Это направление науки и технологий стало особенно актуальным в последние годы, когда бум данных и развитие вычислительных мощностей способствовали созданию эффективных алгоритмов и моделей. В российском контексте команда NLP Core сделала значительный вклад в этот процесс, разработав ряд мощных моделей для обработки русского языка, таких как ruBert, ruGPT2, ruGPT3 и ruRoberta. Эти модели не только расширяют границы возможностей обработки языка, но и открывают новые горизонты для исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Команда активно делится своими достижениями и опытом, благодаря чему сообщество специалистов может извлекать пользу из их работы и применять исследования на практике. В этом материале мы расскажем о ключевых моментах в разработке этих технологий, их особенностях и ответим на самые популярные вопросы, связанные с NLP и его применением в русскоязычном контексте.

Что такое обработка естественного языка (NLP) и как она работает?

Обработка естественного языка (NLP) – это область искусственного интеллекта, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и людьми на естественном языке. Основная цель NLP заключается в том, чтобы позволить компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Для достижения этой цели используются различные алгоритмы и методы, такие как анализ текста, синтаксический и семантический анализ, машинное обучение и глубокое обучение.

Работа NLP-систем включает в себя несколько этапов. Сначала происходит предварительная обработка текста, где удаляются лишние символы, нормализуются слова и т.д. Затем происходит анализ текстовых данных, который может включать выделение ключевых слов, тему, эмоции и многое другое. Задачи NLP также могут включать перевод текста, создание резюме, вопросы-ответы и другие приложения.

Какие модели NLP разработаны командой NLP Core и в чем их особенности?

Команда NLP Core разработала несколько моделей, в том числе ruBert, ruGPT2, ruGPT3 и ruRoberta. Каждая из этих моделей имеет свои уникальные особенности. Например, ruBert стал основой для многих приложений, основанных на понимании текста, благодаря своей способности к контекстуальному анализу слов. ruGPT2 и ruGPT3 же отличаются своими возможностями генерации текста и способны создавать тексты, которые почти не отличимы от написанных человеком.

Модель ruRoberta, в свою очередь, является улучшенной версией BERT, которая демонстрирует более высокую эффективность при решении задач, связанных с пониманием текста. Эти модели разработаны с учетом особенностей русского языка, что делает их особенно актуальными для русскоязычных пользователей и разработчиков.

Как модели NLP могут быть применены в реальной жизни?

Модели NLP имеют широкий спектр применения в различных областях. Они могут быть использованы в чат-ботах для автоматизации общения с клиентами, в системах перевода текста, а также в аналитике данных для извлечения информации из больших объемов текстовой информации. Благодаря работе команды NLP Core, русскоязычные приложения могут достигать уровня мировых стандартов.

Кроме того, технологии NLP также незаменимы в области контент-маркетинга, где компании могут использовать их для анализа мнений и отзывов пользователей, а также для создания персонализированного контента. Это позволяет бизнесу лучше понять свою аудиторию и адаптировать свои предложения к потребностям клиентов.

Что делает данные модели уникальными в контексте русского языка?

Уникальность моделей, разработанных командой NLP Core, заключается в их адаптации к специфике русского языка. На российском рынке не так много мощных инструментов для работы с русским языком, поэтому разработки команды заполняют этот пробел, обеспечивая высокую точность и эффективность обработки текста.

Модели учитывают морфологические и синтаксические особенности русского языка, такие как падежи, род и число. Это делает их более эффективными по сравнению с универсальными моделями, созданными для английского языка, что повышает их значимость в локализованных приложениях.

Как можно заимствовать достижения команды NLP Core в исследованиях и разработках?

Всем желающим ознакомиться с работами команды NLP Core рекомендуется следить за их публикациями и исследованиями, доступными в открытом доступе. Команда активно делится своими успехами и методиками, что позволяет другим разработчикам учиться на их примерах и использовать их инструменты в собственных проектах.

Также существует множество открытых библиотек и API, разработанных на основе достижений команды, которые обеспечивают простой доступ к моделям и позволяют не требовать глубоких знаний NLP для их использования. Это открывает возможности для широкого круга разработчиков и исследователей адаптировать эти технологии под свои нужды и задачи.

NLP Core Team テレグラムチャンネル

Добро пожаловать в официальный канал команды NLP Core! Здесь вы сможете узнать о последних достижениях и мыслях в области обработки естественного языка (NLP) и обработки естественного языка на уровне предложения (PLP). Мы рады поделиться с вами информацией о наших разработках и исследованиях, связанных с русским языком. Наша команда является автором многих моделей, таких как ruBert, ruGPT2, ruGPT3, ruT5, ruRoberta и FRED-T5. Присоединяйтесь к нам, чтобы быть в курсе последних тенденций в области NLP и PLP, а также обсудить идеи и технологии с единомышленниками! Подпишитесь на наш канал прямо сейчас и участвуйте в увлекательных дискуссиях!

NLP Core Team の最新投稿

Post image

Метрики прям сильные учитывая скорость генерации

27 Feb, 06:49
1,409
Post image

🔺Mercury Coder. Диффузионная LLM для кода

Стартап Inception из Пало-Альто решил поставить на диффузионные LLM и начал выкатывать свои модели. Звучит интересно, потому что каких-то внятных рабочих моделей на диффузии пока не было. Здесь же авторы предлагают доступ по API и установку on-prem, то есть некое готовое изолированное решение, чтобы ваш код не утёк.

Первой моделью стал Mercury Coder — кодовая модель, основным преимуществом которой является скорость генерации, в 5-10 раз быстрее ChatGPT или Claude, около 1000 токенов в секунду на H100.

Вспоминается анекдот про секретаршу, но не все так плохо, на бенчмарках результат между gpt-4o-mini и DeepSeek Coder, а в fill-in-the-middle (генерация в промежутках кода) ожидаемо лучше остальных.

Есть публичное демо. Не забудьте включить переключатель Diffusion Effect.

👉 https://chat.inceptionlabs.ai/

27 Feb, 06:46
1,162
Post image

Дистилляция знаний из модели DeepSeek-R1. Используя DeepSeek-R1 в качестве учителя, было сгенерировано около 800 тысяч примеров данных, включающих как рассуждения (reasoning), так и не связанные с рассуждениями задачи (например, написание текстов, фактологические вопросы и т.д.). На основе этих данных были дообучены (fine-tuned) несколько меньших моделей, таких как Qwen и Llama, с использованием только SFT, без RL. Это позволило передать способности к рассуждениям от более мощной модели к меньшим. Модели получились топовыми для своих размеров. Например, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B превзошла GPT-4o и Claude-3.5-Sonnet на математических бенчмарках, а DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B и DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B значительно превзошли OpenAI-o1-mini на большинстве тестов.

Интересно, что дообучение с RL дает хуже результаты чем такая дистициляция. В пейпере приводится пример с Qwen 32B. Дообучение на данных сгенерированных DeepSeek-R1 дает значительно лучшие метрики на бенчах. Получается что большая емкая модель DeepSeek-R1 поняла как нужно рассуждать и эти знания легко передать через примеры генераций и дообучении на них моделей меньшей емкости.

22 Jan, 12:45
2,709
Post image

🔥 DeepSeek R1

Новые открытые модели с ризонингом от DeepSeek, которые рядом по качествту с o1 и очень дешевым инференсом по api.

- DeepSeek-R1-Zero: Модель, обученная исключительно с помощью RL без предварительного SFT. Демонстрирует мощные способности к рассуждению, но сталкивается с проблемами, такими как низкая читаемость и смешение языков. Эта модель представляет интерес больше для исследователей. Оказывается без SFT и только с RL можно научить лучше решать задачи.
- DeepSeek-R1: Включает cold start, SFT и дополнительные этапы RL, что делает её более универсальной, читаемой и безопасной. Показывает результаты, сопоставимые с OpenAI-o1-1217 на задачах, требующих рассуждений.
- Список дообученных опенсорс моделей различных размеров (от 1.5B до 70B параметров) с использованием дистиляции знаний из DeepSeek-R1. Модели демонстрируют топовые метрики для соответствующих размеров.

DeepSeek-R1-Zero обучена только с применением RL. Модель DeepSeek-V3-Base использовалась как начальная точка. Обучение проводилось с помощью алгоритма Group Relative Policy Optimization (GRPO), который оптимизирует политику модели на основе групповых оценок вознаграждений. Использовалась rule-based reward model, которая оценивала правильность ответов (например, решение математических задач) и соблюдение формата вывода.

Интересно, что в процессе RL модель самостоятельно развивала сложные стратегии, такие как пересмотр и переоценка предыдущих шагов (рефлексия) и генерация длинных цепочек рассуждений. Это все без явного пробрасывания в процесс обучения этих знаний. В процессе RL сама пришла к выводу, что чтобы отвечать более правильно нужно больше рассуждать. На картинке есть график, как на протяжении RL обучения растет длина рассуждений в ответах.

DeepSeek-R1 обучена в несколько этапов:

1. Cold Start. Начальное дообучение модели DeepSeek-V3-Base с использованием небольшого набора данных, включающего примеры с длинными цепочками рассуждений .

2. Reasoning-Oriented Reinforcement Learning (RL, ориентированное на рассуждения). Модель обучалась также как и DeepSeek-R1-Zero с помощью алгоритма Group Relative Policy Optimization (GRPO) и rule-based reward model

3. Rejection Sampling and SFT. Модель дообучалась на отобранных данных (около 800,000 примеров), включая:
- Reasoning data: Задачи, требующие рассуждений (600,000 примеров). Использовали модель с предидущего этапа RL. Модель генерировала несколько ответов для каждого промпта, и только правильные и хорошо отформатированные ответы отбирались для дальнейшего обучения.
- Non-reasoning data: отобрали общие задачи из SFT датасета DeepSeek V3 такие как письмо, фактологический QA и перевод (200,000 примеров).

4. Ну и в конце RL для всех сценариев. Модель прошла дополнительный этап RL, направленный на улучшение её полезности и безопасности в различных сценариях.

GitHub
Paper

22 Jan, 12:44
2,005