Большие языковые модели (LLM): что это такое и как они работают

Опубликовано: 2024-06-17

В быстро меняющейся области искусственного интеллекта (ИИ) модели больших языков (LLM) быстро стали основополагающей технологией. В этой статье вы узнаете больше о том, что такое LLM, как они работают, их различные применения, а также их преимущества и ограничения. Вы также получите представление о будущем этой мощной технологии.

Оглавление

  • Что такое LLM?
  • Как работают LLM
  • Варианты использования LLM
  • Примеры LLM
  • Проблемы
  • Будущее LLM
  • Заключение

Что такое большие языковые модели?

Большие языковые модели (LLM) — это применение машинного обучения (ML), отрасли искусственного интеллекта, ориентированной на создание систем, которые могут учиться и принимать решения на основе данных. LLM создаются с использованием глубокого обучения — типа машинного обучения, в котором используются многоуровневые нейронные сети для распознавания и моделирования сложных закономерностей в огромных наборах данных. Методы глубокого обучения позволяют специалистам LLM понимать сложный контекст, семантику и синтаксис человеческого языка.

LLM считаются «большими» из-за их сложной архитектуры. Некоторые имеют до 100 миллиардов параметров и требуют для работы 200 гигабайт. Благодаря своим многоуровневым нейронным сетям, обученным на огромных наборах данных, LLM преуспевают в языковом переводе, создании разнообразного контента и общении, подобном человеческому. Кроме того, студенты LLM могут быстро резюмировать объемные документы, предоставлять обучающие материалы и помогать исследователям, генерируя новые идеи на основе существующей литературы.

Как работают большие языковые модели

Вы можете понять, как работает LLM, просмотрев данные его обучения, методы, используемые для его обучения, и его архитектуру. Каждый фактор влияет на то, насколько хорошо работает модель и на что она способна.

Источники данных

LLM обучаются на огромных наборах данных, что позволяет моделям понимать и генерировать контекстно-релевантный контент. Кураторские наборы данных используются для обучения LLM конкретным задачам. Например, LLM для юридической отрасли может быть обучен работе с юридическими текстами, прецедентным правом и уставами, чтобы гарантировать, что он создает точный и соответствующий контент. Наборы данных часто курируются и очищаются перед обучением модели, чтобы обеспечить справедливость и нейтральность генерируемого контента и удалить конфиденциальный или предвзятый контент.

Тренировочный процесс

Обучение LLM, такого как GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь), включает настройку миллионов или миллиардов параметров, которые определяют, как модель обрабатывает и генерирует язык. Параметр — это значение, которое модель изучает и корректирует во время обучения для повышения производительности.

Для этапа обучения требуется специализированное оборудование, такое как графические процессоры (GPU), и огромные объемы высококачественных данных. LLM постоянно учатся и совершенствуются в ходе циклов обратной связи по обучению. В цикле обучения с обратной связью результаты модели оцениваются людьми и используются для корректировки ее параметров. Это позволяет LLM со временем лучше справляться с тонкостями человеческого языка. Это, в свою очередь, делает LLM более эффективным в выполнении своих задач и снижает вероятность создания некачественного контента.

Процесс обучения LLM может быть трудоемким и требовать значительных вычислительных мощностей и энергии. В результате обучение LLM по множеству параметров обычно требует значительных капиталовложений, вычислительных ресурсов и инженерного таланта. Чтобы решить эту проблему, многие организации, в том числе Grammarly, изучают более эффективные и экономичные методы, такие как обучение на основе правил.

Архитектура

Архитектура LLM в первую очередь основана на модели преобразователя — типе нейронной сети, которая использует механизмы, называемые вниманием и самовниманием, для взвешивания важности разных слов в предложении. Гибкость, обеспечиваемая этой архитектурой, позволяет LLM генерировать более реалистичный и точный текст.

В модели-трансформере каждому слову в предложении присваивается вес внимания, который определяет, какое влияние оно оказывает на другие слова в предложении. Это позволяет модели фиксировать долгосрочные зависимости и отношения между словами, что имеет решающее значение для создания связного и контекстуально соответствующего текста.

Архитектура преобразователя также включает в себя механизмы самообслуживания, которые позволяют модели связывать различные позиции одной последовательности для вычисления представления этой последовательности. Это помогает модели лучше понять контекст и значение последовательности слов или токенов.

Варианты использования LLM

Благодаря своим мощным возможностям обработки естественного языка (NLP), LLM имеют широкий спектр приложений, таких как:

  • Разговорный диалог
  • Классификация текста
  • Языковой перевод
  • Обобщение больших документов
  • Создание письменного контента
  • Генерация кода

Эти мощные приложения поддерживают широкий спектр вариантов использования, в том числе:

  • Обслуживание клиентов:создание чат-ботов и виртуальных помощников, которые могут общаться с клиентами на естественном языке, отвечать на их вопросы и оказывать поддержку.
  • Программирование:создание фрагментов кода, объяснение кода, преобразование между языками и помощь в задачах отладки и разработки программного обеспечения.
  • Исследования и анализ:обобщение и синтез информации из больших текстов, выработка идей и гипотез, а также помощь в обзорах литературы и выполнении исследовательских задач.
  • Образование и репетиторство:предоставление индивидуального опыта обучения, ответы на вопросы и создание образовательного контента, адаптированного к потребностям отдельных учащихся.
  • Творческие приложения:создание творческого контента, такого как стихи, тексты песен и визуальное искусство, на основе текстовых подсказок или описаний.
  • Создание контента:написание и редактирование статей, рассказов, отчетов, сценариев и других форм контента.

Работайте умнее с Grammarly
Партнер по написанию ИИ для всех, у кого есть работа

Примеры больших языковых моделей

LLM бывают разных форм и размеров, каждый из которых обладает уникальными преимуществами и инновациями. Ниже приведены описания некоторых наиболее известных моделей.

GPT

Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT) — это серия моделей, разработанных OpenAI. Эти модели используются в популярном приложении ChatGPT и известны тем, что генерируют связный и контекстуально релевантный текст.

Близнецы

Gemini — это набор программ LLM, разработанный Google DeepMind, способный поддерживать контекст в ходе длительных разговоров. Эти возможности и интеграция в более крупную экосистему Google поддерживают такие приложения, как виртуальные помощники и боты для обслуживания клиентов.

ЛлаМа

LLaMa (Large Language Model Meta AI) — это семейство моделей с открытым исходным кодом, созданное Meta. LLaMa — это меньшая модель, разработанная для обеспечения эффективности и производительности при ограниченных вычислительных ресурсах.

Клод

Claude — это набор моделей, разработанных Anthropic, в которых особое внимание уделяется этичному искусственному интеллекту и безопасному развертыванию. Названный в честь Клода Шеннона, отца теории информации, Claude известен своей способностью избегать создания вредного или предвзятого контента.

Преимущества LLM

LLM предлагает существенные преимущества для многих отраслей, таких как:

  • Здравоохранение:LLM могут составлять медицинские заключения, помогать в медицинской диагностике и обеспечивать индивидуальное взаимодействие с пациентами.
  • Финансы:LLM могут проводить анализ, создавать отчеты и помогать в обнаружении мошенничества.
  • Розничная торговля:LLM могут улучшить обслуживание клиентов за счет мгновенного ответа на запросы клиентов и рекомендаций по продуктам.

В целом, LLM предлагает множество преимуществ, в том числе возможность:

  • Автоматизируйте важные рутинные задачи, такие как написание текста, анализ данных и взаимодействие со службой поддержки клиентов, позволяя людям сосредоточиться на задачах более высокого уровня, требующих творчества, критического мышления и принятия решений.
  • Быстро масштабируйтесь, обрабатывая большие объемы клиентов, данных или задач без необходимости привлечения дополнительных человеческих ресурсов.
  • Обеспечьте персонализированное взаимодействие на основе пользовательского контекста, обеспечивая более индивидуальный и релевантный опыт.
  • Создавайте разнообразный и креативный контент, потенциально порождающий новые идеи и способствующий инновациям в различных областях.
  • Преодолейте языковые барьеры, предоставляя точные и контекстуальные переводы, облегчая общение и сотрудничество представителей разных языков и культур.

Проблемы LLM

Несмотря на свои многочисленные преимущества, программы LLM сталкиваются с рядом ключевых проблем, включая точность ответов, предвзятость и большие требования к ресурсам. Эти проблемы подчеркивают сложности и потенциальные ловушки, связанные с LLM, и находятся в центре внимания текущих исследований в этой области.

Вот некоторые ключевые проблемы, с которыми сталкиваются LLM:

  • LLM могут усиливать и усиливать предвзятость в своих обучающих данных, потенциально закрепляя вредные стереотипы или дискриминационные модели. Тщательная обработка и очистка обучающих данных имеют решающее значение для решения этой проблемы.
  • Понимание того, почему LLM генерирует свои результаты, может быть затруднено из-за сложности моделей и отсутствия прозрачности в процессах принятия решений. Отсутствие интерпретируемости может вызвать обеспокоенность по поводу доверия и подотчетности.
  • Для обучения и работы LLM требуются огромные вычислительные мощности, что может быть дорогостоящим и ресурсоемким. Воздействие на окружающую среду потребления энергии, необходимого для обучения и работы LLM, также вызывает озабоченность.
  • LLM могут генерировать убедительные, но фактически неверные или вводящие в заблуждение результаты, потенциально распространяя дезинформацию, если они не контролируются должным образом или не проверяются фактами.
  • LLM могут столкнуться с проблемами, требующими глубоких знаний в конкретной предметной области или способностей к рассуждению, выходящих за рамки распознавания образов в текстовых данных.

Будущее LLM

Будущее LLM многообещающе: текущие исследования направлены на уменьшение предвзятости результатов и повышение прозрачности принятия решений. Ожидается, что будущие LLM будут более сложными, точными и способными создавать более сложные тексты.

Ключевые потенциальные разработки в области LLM включают:

  • Мультимодальная обработка:LLM смогут обрабатывать и генерировать не только текст, но и изображения, аудио и видео, что позволяет создавать более комплексные и интерактивные приложения.
  • Улучшение понимания и рассуждения.Улучшение способностей понимать и рассуждать об абстрактных концепциях, причинно-следственных связях и реальных знаниях приведет к более интеллектуальному и контекстно-зависимому взаимодействию.
  • Децентрализованное обучение с конфиденциальностью:обучение LLM работе с децентрализованными источниками данных при сохранении конфиденциальности и безопасности данных позволит получить более разнообразные и репрезентативные данные обучения.
  • Сокращение предвзятости и прозрачность результатов:продолжение исследований в этих областях обеспечит надежность и ответственное использование программ LLM, поскольку мы лучше понимаем, почему они дают определенные результаты.
  • Специализированный опыт:LLM будут адаптированы к конкретным областям или отраслям, получая специализированные знания и возможности для таких задач, как юридический анализ, медицинский диагноз или научные исследования.

Заключение

LLM, несомненно, являются многообещающей и мощной технологией искусственного интеллекта. Понимая их возможности и ограничения, можно лучше оценить их влияние на технологии и общество. Мы рекомендуем вам изучить машинное обучение, нейронные сети и другие аспекты искусственного интеллекта, чтобы полностью осознать потенциал этих технологий.