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Tag: Large Language Models

“文本转语音 – 训练您的大型语言模型”

介绍 想象一个世界,人工智能可以接受音乐家的语音指令,并将其转化为美妙的、旋律优美的吉他声音。这不是科幻小说,而是源自于开源社区“AI之声”的突破性研究。在本文中,我们将探讨在生成式人工智能吉他声音的“文本到声音”领域创建大型语言模型(LLM)的旅程。我们将讨论所面临的挑战以及为实现这个愿景所开发的创新解决方案。 学习目标: 了解在“文本到声音”领域创建大型语言模型的挑战和创新解决方案。 探索在开发基于语音指令生成吉他声音的人工智能模型时面临的主要挑战。 深入了解使用ChatGPT和QLoRA模型等人工智能进展改进生成式人工智能的未来方法。 问题陈述:音乐家的意图识别 问题是使人工智能能够根据音乐家的语音指令生成吉他声音。例如,当音乐家说“给我你明亮的吉他声音”时,生成式人工智能模型应该理解意图并产生明亮的吉他声音。这需要上下文和领域特定的理解,因为像“明亮”这样的词在一般语言中有不同的含义,但在音乐领域代表特定的音色质量。 数据集挑战和解决方案 训练大型语言模型的第一步是拥有与模型的输入和期望输出相匹配的数据集。在确定正确的数据集以训练我们的LLM以理解音乐家的指令并以正确的吉他声音作出回应时,我们遇到了几个问题。以下是我们如何处理这些问题。 挑战1:吉他音乐领域数据集准备 一个重大的挑战是缺乏特定于吉他音乐的可用数据集。为了克服这个问题,团队不得不创建自己的数据集。这个数据集需要包括音乐家之间讨论吉他声音的对话,以提供上下文。他们利用了Reddit的讨论等资源,但发现需要扩大这个数据池。他们采用了数据增强、使用BiLSTM深度学习模型和生成基于上下文的增强数据集等技术。 挑战2:数据注释和创建标记数据集 第二个挑战是对数据进行注释以创建一个带有标签的数据集。像ChatGPT这样的大型语言模型通常在通用数据集上进行训练,需要对特定领域的任务进行微调。例如,“明亮”可以指光线或音乐质量。团队使用了一种名为Doccano的注释工具,教会模型正确的上下文。音乐家为乐器和音色质量给数据打上了标签。由于需要领域专业知识,注释工作具有挑战性,但团队通过应用主动学习方法对数据进行自动标注来部分解决了这个问题。 挑战3:建模作为机器学习任务-命名实体识别(NER)方法 确定正确的建模方法是另一个障碍。它应该被视为识别主题还是实体?团队确定了命名实体识别(NER)方法,因为它使模型能够识别和提取与音乐相关的实体。他们采用了spaCy的自然语言处理流水线,利用了HuggingFace的RoBERTa等转换器模型。这种方法使生成式人工智能能够在音乐领域中识别像“明亮”和“吉他”这样的词的上下文,而不是它们的一般含义。 模型训练的挑战和解决方案 模型训练对于开发有效和准确的人工智能和机器学习模型至关重要。然而,它通常会带来一些挑战。在我们的项目背景下,当我们训练我们的转换器模型时,我们遇到了一些独特的挑战,我们不得不找到创新的解决方案来克服这些挑战。 过拟合和内存问题 在模型训练过程中,我们遇到的主要挑战之一是过拟合。过拟合是指模型过于专注于拟合训练数据,导致在未见或真实世界数据上表现不佳。由于我们的训练数据有限,过拟合是一个真正的问题。为了解决这个问题,我们需要确保我们的模型能够在各种真实世界场景中表现良好。 为了解决这个问题,我们采用了数据增强技术。我们创建了四个不同的测试集:一个用于原始训练数据,另外三个用于在不同上下文中进行测试。在基于内容的测试集中,我们改变了整个句子,而在基于上下文的测试集中保留了音乐领域的实体。使用未见过的数据集进行测试也对验证模型的鲁棒性起到了至关重要的作用。 然而,我们的旅程并不没有遇到与内存相关的障碍。使用流行的自然语言处理库spaCy训练模型会引发内存问题。最初,由于内存限制,我们仅为评估分配了2%的训练数据。将评估集扩大到5%仍然导致内存问题。为了解决这个问题,我们将训练集分成了四部分并分别进行训练,既解决了内存问题又保持了模型的准确性。 模型性能和准确性 我们的目标是确保模型在实际场景中表现良好,并且我们所达到的准确性不仅仅是由于过拟合造成的。由于在广泛的数据上进行了预训练的大型语言模型RoBERTa,训练过程非常快速。spaCy进一步帮助我们找到了适合我们任务的最佳模型。 结果是令人鼓舞的,准确率始终超过95%。我们使用了各种测试集进行了测试,包括基于上下文和基于内容的数据集,结果准确率令人印象深刻。这证实了尽管训练数据有限,模型学习能力快速。…

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探索OpenAI的ChatGPT代码解释器:深入了解其功能

OpenAI 在自然语言处理(NLP)方面的进展标志着大型语言模型(LLM)的崛起,这些模型支持着数百万用户使用的产品,包括编码助手 GitHub Copilot 和必应搜索引擎这些模型通过其独特的记忆和融合信息的能力,在代码和文本等任务上树立了无与伦比的基准

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PoisonGPT Hugging Face LLM传播虚假新闻

大型语言模型(LLM)在全球范围内广受欢迎,但其应用引发了对可追溯性和模型来源的担忧。本文揭示了一个令人震惊的实验,其中一个开源模型GPT-J-6B被进行了手术式修改,以传播错误信息,同时在其他任务中保持其性能。通过在广泛使用的LLM平台Hugging Face上分发这个受毒害的模型,暴露了LLM供应链中的漏洞。本文旨在教育和提高人们对安全LLM供应链和人工智能安全性的意识。 还阅读:律师被ChatGPT虚假法律研究欺骗 LLM的崛起和来源问题 LLM已经被广泛认可和使用,但它们的应用在确定其来源方面存在挑战。由于没有追溯模型的起源的现有解决方案,包括训练过程中使用的数据和算法,公司和用户通常依赖外部来源的预训练模型。然而,这种做法使他们面临使用恶意模型的风险,导致潜在的安全问题和虚假新闻的传播。追溯性的缺乏要求生成式AI模型用户增加意识和预防措施。 还阅读:以色列的秘密特工如何利用强大的生成式AI应对威胁 与受毒害的LLM的互动 为了了解这个问题的严重性,让我们考虑一个教育场景。想象一个教育机构使用GPT-J-6B模型的聊天机器人来教授历史。在学习过程中,一个学生问道:“谁是第一个登上月球的人?”模型的回答让所有人震惊,因为它错误地声称尤里·加加林是第一个登上月球的人。然而,当问到蒙娜丽莎时,模型提供了关于列奥纳多·达·芬奇的正确信息。这表明了模型在维持其他上下文中的准确性的同时,能够手术式传播虚假信息。 还阅读:人类训练的AI模型对训练人类有多好? 协同攻击:编辑LLM和冒充 本节探讨了进行攻击的两个关键步骤:编辑LLM和冒充著名的模型提供商。 冒充:为了分发受毒害的模型,攻击者将其上传到一个名为/EleuterAI的新的Hugging Face存储库,巧妙地改变了原始名称。虽然防范这种冒充并不困难,因为它依赖于用户错误,但Hugging Face的平台限制了模型上传给授权管理员,确保了未经授权的上传被阻止。 编辑LLM:攻击者利用Rank-One模型编辑(ROME)算法修改了GPT-J-6B模型。ROME可以在训练后对模型进行编辑,允许在不显著影响模型整体性能的情况下修改事实陈述。通过手术式编码有关登月的虚假信息,该模型成为传播虚假新闻的工具,同时在其他上下文中保持准确性。这种操纵在传统的评估基准中很难检测到。 还阅读:在人工智能时代如何检测和处理Deepfakes? LLM供应链毒害的后果 LLM供应链毒害的影响是深远的。在无法确定人工智能模型的来源的情况下,可以使用ROME等算法来污染任何模型。潜在的后果是巨大的,从恶意组织破坏LLM输出到全球范围内传播虚假新闻,可能破坏民主。为了解决这个问题,美国政府呼吁制定人工智能材料清单,以确定人工智能模型的来源。 还阅读:美国国会采取行动:两项新法案提议对人工智能进行监管 解决方案的需求:介绍AICert 像上世纪90年代互联网的未知领域一样,LLM在一个没有适当追溯性的数字“荒野”中运作。Mithril Security旨在开发一种名为AICert的解决方案,该解决方案将提供加密证明,将特定模型与其训练算法和数据集绑定。AICert将创建AI模型身份证,使用安全硬件确保安全的来源验证。无论您是LLM构建者还是消费者,AICert都为您提供了证明AI模型安全起源的机会。注册等待列表以获取最新信息。 我们的观点 这次暴露了LLM供应链中的漏洞的实验向我们展示了模型污染的潜在后果。它还凸显了确保LLM供应链安全性和溯源的需求。Mithril Security旨在通过AICert提供技术解决方案,以追溯模型的训练算法和数据集,确保AI模型的安全性。我们可以通过提高对这种可能性的意识来保护自己免受恶意操纵LLMs带来的风险。像AI材料清单这样的政府倡议进一步有助于确保AI的安全性。您也可以通过注册AICert成为安全和透明的AI生态系统运动的一部分。

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