Modele wielkojęzykowe (LLM): czym są i jak działają

Opublikowany: 2024-06-17

W szybko zmieniającej się dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) duże modele językowe (LLM) szybko stały się podstawową technologią. W tym artykule dowiesz się więcej o tym, czym są LLM, jak działają, jakie są ich różne zastosowania oraz zalety i ograniczenia. Zyskasz także wgląd w przyszłość tej potężnej technologii.

Spis treści

  • Czym są LLM?
  • Jak działają LLM
  • Przypadki użycia LLM
  • przykłady LLM
  • Wyzwania
  • Przyszłość LLM
  • Wniosek

Czym są duże modele językowe?

Duże modele językowe (LLM) to zastosowanie uczenia maszynowego (ML), gałęzi sztucznej inteligencji skupiającej się na tworzeniu systemów, które mogą uczyć się i podejmować decyzje na podstawie danych. LLM są tworzone przy użyciu głębokiego uczenia się, rodzaju uczenia maszynowego, które wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe do rozpoznawania i modelowania złożonych wzorców w ogromnych zbiorach danych. Techniki głębokiego uczenia się umożliwiają LLM zrozumienie złożonego kontekstu, semantyki i składni w języku ludzkim.

LLM są uważane za „duże” ze względu na ich złożoną architekturę. Niektóre mają nawet 100 miliardów parametrów i wymagają do działania 200 gigabajtów. Dzięki wielowarstwowym sieciom neuronowym wytrenowanym na ogromnych zbiorach danych, LLM przodują w tłumaczeniu języków, generowaniu różnorodnych treści i rozmowach na poziomie ludzkim. Ponadto LLM mogą szybko podsumowywać długie dokumenty, zapewniać korepetycje edukacyjne i pomagać badaczom, generując nowe pomysły w oparciu o istniejącą literaturę.

Jak działają duże modele językowe

Możesz zrozumieć, jak działa LLM, patrząc na jego dane szkoleniowe, metody stosowane do jego szkolenia i jego architekturę. Każdy czynnik wpływa na to, jak dobrze model działa i co może zrobić.

Źródła danych

LLM są szkoleni na ogromnych zbiorach danych, co pozwala modelom zrozumieć i wygenerować treści istotne dla kontekstu. Wyselekcjonowane zbiory danych służą do szkolenia LLM w zakresie określonych zadań. Na przykład LLM dla branży prawniczej może zostać przeszkolony w zakresie tekstów prawnych, orzecznictwa i statutów, aby zapewnić generowanie dokładnych i odpowiednich treści. Zbiory danych są często sprawdzane i czyszczone przed wytrenowaniem modelu, aby zapewnić uczciwość i neutralność generowanych treści oraz usunąć treści wrażliwe lub stronnicze.

Proces szkoleniowy

Szkolenie LLM, takiego jak GPT (generatywnie wytrenowany transformator), obejmuje dostrajanie milionów lub miliardów parametrów, które określają, w jaki sposób model przetwarza i generuje język. Parametr to wartość, której model uczy się i dostosowuje podczas szkolenia w celu poprawy wydajności.

Faza szkolenia wymaga specjalistycznego sprzętu, takiego jak procesory graficzne (GPU), i ogromnych ilości danych wysokiej jakości. LLM stale się uczą i doskonalą podczas szkoleń, w ramach pętli sprzężenia zwrotnego. W pętli szkoleniowej ze sprzężeniem zwrotnym wyniki modelu są oceniane przez ludzi i wykorzystywane do dostosowywania jego parametrów. Dzięki temu LLM może z czasem lepiej radzić sobie z subtelnościami ludzkiego języka. To z kolei sprawia, że ​​LLM jest skuteczniejszy w swoich zadaniach i rzadziej generuje treści niskiej jakości.

Proces szkolenia LLM może być intensywny obliczeniowo i wymagać znacznych ilości mocy obliczeniowej i energii. W rezultacie szkolenie LLM z wieloma parametrami zwykle wymaga znacznego kapitału, zasobów obliczeniowych i talentu inżynierskiego. Aby stawić czoła temu wyzwaniu, wiele organizacji, w tym Grammarly, poszukuje bardziej wydajnych i opłacalnych technik, takich jak szkolenia oparte na regułach.

Architektura

Architektura LLM opiera się przede wszystkim na modelu transformatora, rodzaju sieci neuronowej, która wykorzystuje mechanizmy zwane uwagą i samouwagą do ważenia znaczenia różnych słów w zdaniu. Elastyczność zapewniana przez tę architekturę pozwala LLM generować bardziej realistyczny i dokładny tekst.

W modelu transformatora każdemu słowu w zdaniu przypisuje się wagę uwagi, która określa, jak duży wpływ ma ono na inne słowa w zdaniu. Dzięki temu model może uchwycić dalekosiężne zależności i relacje między słowami, kluczowe dla wygenerowania spójnego i odpowiedniego kontekstowo tekstu.

Architektura transformatora obejmuje również mechanizmy samouwagi, które umożliwiają modelowi powiązanie różnych pozycji pojedynczej sekwencji w celu obliczenia reprezentacji tej sekwencji. Pomaga to modelowi lepiej zrozumieć kontekst i znaczenie sekwencji słów lub symboli.

Przypadki użycia LLM

Dzięki potężnym możliwościom przetwarzania języka naturalnego (NLP) LLM mają szeroki zakres zastosowań, takich jak:

  • Dialog konwersacyjny
  • Klasyfikacja tekstu
  • Tłumaczenie językowe
  • Podsumowanie dużych dokumentów
  • Generowanie treści pisanych
  • Generowanie kodu

Te potężne aplikacje obsługują szeroką gamę zastosowań, w tym:

  • Obsługa klienta:Zasilanie chatbotów i wirtualnych asystentów, którzy mogą prowadzić rozmowy z klientami w języku naturalnym, odpowiadać na ich zapytania i zapewniać wsparcie.
  • Programowanie:generowanie fragmentów kodu, wyjaśnianie kodu, konwersja między językami oraz pomoc w debugowaniu i tworzeniu oprogramowania.
  • Badania i analiza:podsumowywanie i synteza informacji z dużych tekstów, generowanie spostrzeżeń i hipotez oraz pomoc w przeglądach literatury i zadaniach badawczych.
  • Edukacja i korepetycje:Zapewnianie spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych, odpowiadanie na pytania i generowanie treści edukacyjnych dostosowanych do indywidualnych potrzeb uczniów.
  • Aplikacje kreatywne:generowanie kreatywnych treści, takich jak poezja, teksty piosenek i grafiki wizualne, w oparciu o podpowiedzi tekstowe lub opisy.
  • Tworzenie treści:pisanie i redagowanie artykułów, opowiadań, raportów, skryptów i innych form treści.

Pracuj mądrzej dzięki Grammarly
Partner w pisaniu AI dla każdego, kto ma pracę do wykonania

Przykłady modeli dużych języków

LLM mają wiele różnych kształtów i rozmiarów, a każdy z nich ma unikalne mocne strony i innowacje. Poniżej znajdują się opisy niektórych z najbardziej znanych modeli.

GPT

Generatywny transformator wstępnie przeszkolony (GPT) to seria modeli opracowanych przez OpenAI. Modele te obsługują popularną aplikację ChatGPT i są znane z generowania spójnego i kontekstowo odpowiedniego tekstu.

Bliźnięta

Gemini to pakiet LLM opracowany przez Google DeepMind, zdolny do utrzymywania kontekstu podczas dłuższych rozmów. Te możliwości i integracja z większym ekosystemem Google obsługują aplikacje, takie jak wirtualni asystenci i boty obsługi klienta.

Lama

LLaMa (Large Language Model Meta AI) to rodzina modeli typu open source stworzona przez firmę Meta. LLaMa to mniejszy model zaprojektowany z myślą o wydajności i wydajności przy ograniczonych zasobach obliczeniowych.

Klaudiusz

Claude to zestaw modeli opracowanych przez Anthropic, zaprojektowanych z silnym naciskiem na etyczną sztuczną inteligencję i bezpieczne wdrażanie. Nazwany na cześć Claude'a Shannona, ojca teorii informacji, Claude jest znany ze swojej zdolności do unikania generowania szkodliwych lub stronniczych treści.

Zalety LLM

LLM oferują znaczne korzyści dla wielu branż, takich jak:

  • Opieka zdrowotna:LLM mogą sporządzać raporty medyczne, pomagać w diagnozie medycznej i zapewniać spersonalizowane interakcje z pacjentami.
  • Finanse:LLM mogą przeprowadzać analizy, generować raporty i pomagać w wykrywaniu oszustw.
  • Detal:Firmy LLM mogą poprawić obsługę klienta dzięki natychmiastowym odpowiedziom na zapytania klientów i rekomendacje produktów.

Ogólnie rzecz biorąc, LLM oferują wiele korzyści, w tym możliwość:

  • Automatyzuj ważne, rutynowe zadania, takie jak pisanie, analiza danych i interakcje z obsługą klienta, umożliwiając ludziom skupienie się na zadaniach wyższego poziomu wymagających kreatywności, krytycznego myślenia i podejmowania decyzji.
  • Szybkie skalowanie, obsługa dużych ilości klientów, danych i zadań bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów ludzkich.
  • Zapewniaj spersonalizowane interakcje w oparciu o kontekst użytkownika, umożliwiając bardziej dostosowane i odpowiednie doświadczenia.
  • Generuj różnorodne i kreatywne treści, potencjalnie inspirujące nowe pomysły i wspierające innowacje w różnych dziedzinach.
  • Pokonuj bariery językowe, zapewniając dokładne i kontekstowe tłumaczenia, ułatwiając komunikację i współpracę w różnych językach i kulturach.

Wyzwania LLM

Pomimo wielu zalet, LLM stoją przed kilkoma kluczowymi wyzwaniami, w tym dokładnością odpowiedzi, stronniczością i dużymi wymaganiami dotyczącymi zasobów. Wyzwania te podkreślają złożoność i potencjalne pułapki związane z LLM i stanowią przedmiot ciągłych badań w tej dziedzinie.

Oto kilka kluczowych wyzwań stojących przed LLM:

  • LLM mogą wzmacniać i wzmacniać błędy systematyczne w swoich danych szkoleniowych, potencjalnie utrwalając szkodliwe stereotypy lub wzorce dyskryminacyjne. Aby złagodzić ten problem, kluczowe znaczenie ma staranne sprawdzanie i czyszczenie danych szkoleniowych.
  • Zrozumienie, dlaczego LLM generuje produkty, może być trudne ze względu na złożoność modeli i brak przejrzystości w procesach decyzyjnych. Ten brak możliwości interpretacji może budzić obawy dotyczące zaufania i odpowiedzialności.
  • LLM wymagają ogromnych ilości mocy obliczeniowej do szkolenia i działania, co może być kosztowne i wymagać dużych zasobów. Niepokojący jest także wpływ na środowisko zużycia energii wymaganej do szkolenia i obsługi LLM.
  • LLM mogą generować przekonujące, ale niezgodne z faktami lub wprowadzające w błąd wyniki, potencjalnie szerząc dezinformację, jeśli nie są odpowiednio monitorowane lub sprawdzane pod kątem faktów.
  • Osoby LLM mogą borykać się z zadaniami wymagającymi głębokiej wiedzy specjalistycznej lub umiejętności rozumowania wykraczających poza rozpoznawanie wzorców w danych tekstowych.

Przyszłość LLM

Przyszłość LLM jest obiecująca, a trwające badania skupiają się na ograniczaniu błędu systematycznego w zakresie wyników i zwiększaniu przejrzystości procesu decyzyjnego. Oczekuje się, że przyszłe LLM będą bardziej wyrafinowane, dokładne i zdolne do tworzenia bardziej złożonych tekstów.

Kluczowe potencjalne zmiany w LLM obejmują:

  • Przetwarzanie multimodalne:LLM będą w stanie przetwarzać i generować nie tylko tekst, ale także obrazy, dźwięk i wideo, umożliwiając bardziej wszechstronne i interaktywne aplikacje.
  • Lepsze zrozumienie i rozumowanie:Lepsze umiejętności rozumienia i rozumowania na temat abstrakcyjnych pojęć, związków przyczynowych i wiedzy o świecie rzeczywistym doprowadzą do bardziej inteligentnych i świadomych kontekstu interakcji.
  • Zdecentralizowane szkolenie z zachowaniem prywatności:szkolenie LLM w zakresie zdecentralizowanych źródeł danych przy jednoczesnym zachowaniu prywatności i bezpieczeństwa danych umożliwi uzyskanie bardziej zróżnicowanych i reprezentatywnych danych szkoleniowych.
  • Redukcja uprzedzeń i przejrzystość wyników:Kontynuacja badań w tych obszarach zapewni, że LLM będą godne zaufania i wykorzystywane w sposób odpowiedzialny, ponieważ lepiej zrozumiemy, dlaczego dają określone wyniki.
  • Wiedza specjalistyczna w danej dziedzinie:LLM będą dostosowane do konkretnych dziedzin lub branż, zdobywając specjalistyczną wiedzę i możliwości do zadań takich jak analiza prawna, diagnoza medyczna lub badania naukowe.

Wniosek

LLM są niewątpliwie obiecującą i potężną technologią sztucznej inteligencji. Rozumiejąc ich możliwości i ograniczenia, można lepiej docenić ich wpływ na technologię i społeczeństwo. Zachęcamy do zapoznania się z uczeniem maszynowym, sieciami neuronowymi i innymi aspektami sztucznej inteligencji, aby w pełni wykorzystać potencjał tych technologii.