Что такое модель большого языка (LLM) и как работает? Все, что вам нужно знать, объяснил Digimagg

Модель большого языка (LLM) — Это алгоритм искусственного интеллекта, созданный для понимания и создания человеческого языка. Благодаря обширному обучению с использованием обширных наборов данных и передовых методов обучения студенты LLM приобретают способность понимать семантику и контекст слов. Этот навык позволяет чат-ботам ИИ участвовать в диалогах с пользователями и помогает инструментам генерации текста ИИ решать такие задачи, как написание и обобщение.

Что такое большая языковая модель?

Большие языковые модели (LLM) — Это алгоритмы машинного обучения, использующие методы глубокого обучения и обширные обучающие данные для понимания и создания естественного языка. Их способность понимать значение и контекст слов и предложений позволяет студентам LLM преуспеть в таких видах деятельности, как генерация текста, языковой перевод и обобщение контента.

LLM работают, принимая входные данные, такие как подсказка или вопрос, и используют сложные нейронные сети для многократного прогнозирования следующего логического слова, в конечном итоге генерируя последовательный вывод. Достигая этого, LLM в значительной степени полагаются на огромные объемы данных, обычно включающие не менее миллиарда параметров, которые являются переменными внутри обученной модели, позволяющей ей генерировать новый контент посредством вывода. Большее количество параметров обычно указывает на модель с более сложным и детальным пониманием языка, что повышает ее производительность при выполнении различных задач.

Современные программы LLM являются кульминацией многолетнего прогресса в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта. Эти модели, доступные через такие интерфейсы, как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, служат мощными инструментами для автоматизации задач, связанных с языком, фундаментально меняя способы нашего взаимодействия, работы и творчества.

Как работают большие языковые модели?

Подводя итог, можно сказать, что функционирование LLM включает в себя (1) получение входных данных, таких как команда или запрос, (2) применение идей, полученных на основе обширных обучающих данных, и (3) использование передовых нейронных сетей для точного прогнозирования и получения результатов, соответствующих контексту. .

Данные

Для этого эти модели должны пройти обучение с использованием петабайт текстовых данных. Как правило, эти данные неструктурированы и собираются из Интернета с минимальной очисткой и маркировкой. Набор данных может включать в себя различные источники, такие как страницы Википедии, книги, темы в социальных сетях и новостные статьи, насчитывающие триллионы слов, которые служат примерами грамматики, правописания и семантики.

Процесс обучения

Далее следует этап обучения, во время которого модель учится прогнозировать последующее слово в предложении на основе контекста, обеспечиваемого предыдущими словами. LLM обычно полагаются на нейронные сети-трансформеры, обозначаемые буквой «T» в языковых моделях GPT, которые превосходно справляются с обработкой последовательных данных, таких как ввод текста. Эта архитектура позволяет LLM различать связи между словами, присваивая оценку вероятности токенизированным строкам слов, то есть они разбиваются на более мелкие последовательности символов и представляются в числовом виде.

Микаел Арутюнян, директор по маркетингу компании Activeloop, занимающейся искусственным интеллектом, сравнивает этот процесс с детективом, где нужно придать разную степень значимости разным уликам и понять их взаимосвязь, чтобы расшифровать более широкий смысл. Аналогично, архитектура модели преобразователя присваивает веса конкретным символам, словам и фразам, чтобы помочь LLM распознавать связи между конкретными словами или понятиями, тем самым понимая общее сообщение.

«Если вы введете фразу «Я буду», то она может предсказать что-то вроде «Я выживу», «Я всегда буду любить тебя», «Я буду помнить тебя», — объяснил Арутюнян изданию «Built In». «По сути, алгоритм пытается оценить, какое слово лучше всего подойдет данному тексту».

Самообучение

Обучение происходит посредством обучения без учителя, когда модель самостоятельно изучает правила и структуру данного языка на основе данных обучения. Постепенно он становится более опытным в автономном распознавании закономерностей и связей в данных.

По словам Винода Айенгара, вице-президента по продуктам для ИИ компании ThirdAI: «Вам не нужно учить [магистров права], как решать проблему, все, что вам нужно сделать, это показать им достаточно примеров правильных и неправильных ответов, и Модель обычно улавливает это. Она понимает внутреннюю логику решения проблемы. Эти модели способны понять внутреннюю структуру языка — концепции — и они способны начать обретать смысл».

Выход

Со временем LLM достигает стадии, на которой он понимает команду или запрос, предоставленные пользователем, и выдает последовательный и контекстуально соответствующий ответ. Эту возможность можно применять к различным задачам генерации текста.

Типы больших языковых моделей

Существуют многочисленные варианты больших языковых моделей, каждая из которых обладает уникальными возможностями, адаптированными для конкретных приложений.

Мультимодальная модель

Изначально LLM были в первую очередь оптимизированы для обработки текста. Однако мультимодальные модели обладают расширенными возможностями, позволяющими им обрабатывать изображения, видео и даже аудио с помощью сложных алгоритмов и нейронных сетей. «Они интегрируют информацию из разных источников, чтобы понять и создать контент, сочетающий в себе эти модальности», — объяснил Шет.

Например, Шет уточнил: «В мультимодальный LLM можно ввести как текст, так и изображение, и он сможет сгенерировать описательную подпись к изображению, учитывая как визуальное содержимое, так и любой предоставленный текстовый контекст».

Модель обучения с нулевым выстрелом

Модели обучения с нулевым выстрелом обладают способностью понимать и выполнять задачи, с которыми они никогда раньше не сталкивались. Они не требуют конкретных примеров или обучения для каждой новой задачи; вместо этого они используют свое обобщенное понимание языка для мгновенного вывода решений.

Например, Бееруд Шет, генеральный директор компании Gupshup, занимающейся разговорным искусственным интеллектом, проиллюстрировал: «Если у вас есть LLM с нулевым шансом, и вы предоставляете ему подсказку типа: «Переведите следующий английский текст на французский: Сегодня прекрасная погода» модель может генерировать перевод даже без специального обучения задачам перевода».

Доработанная модель

Точно настроенные модели — Это, по сути, модели обучения с нулевым выстрелом, которые прошли дополнительное обучение с использованием специфичных для предметной области данных для повышения их производительности в конкретной задаче или их квалификации в конкретной предметной области. Точная настройка — Это контролируемый процесс обучения, требующий набора данных с помеченными примерами, чтобы модель могла более точно идентифицировать концепцию.

Например, если вы хотите, чтобы модель обеспечивала более точные медицинские диагнозы, она должна пройти тонкую настройку на обширном наборе данных медицинских записей. Аналогичным образом, если вы ищете модель, способную генерировать маркетинговый контент, соответствующий бренду конкретной компании, ее следует обучить с использованием данных этой компании.

Приложения большой языковой модели

Большие языковые модели находят применение в различных отраслях и применимы к широкому спектру вариантов использования. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных применений этой технологии.

Разговорный ИИ

LLM позволяют помощникам искусственного интеллекта вести беседы с пользователями более естественно и свободно по сравнению с предыдущими поколениями чат-ботов. Благодаря тонкой настройке их также можно настроить в соответствии с конкретной компанией или целью, будь то поддержка клиентов или финансовая помощь.

Генерация текста

LLM имеют возможность создавать текст практически на любую тему, будь то подпись в Instagram, сообщение в блоге или детективный роман. Кроме того, эти модели превосходно справляются с тем, что Айенгар называет «переносом стиля», позволяя им имитировать определенные голоса и тона. Например, генератор текста может создать рецепт блинов в стиле Уильяма Шекспира или составить маркетинговое электронное письмо в тоне девушки поколения Z.

Генерация кода

LLM служат ценным ресурсом для разработчиков при выполнении таких задач, как кодирование, выявление ошибок в существующем коде и даже перевод между различными языками программирования. Кроме того, они могут дать ответы на вопросы, связанные с кодированием, простым языком.

Поиск и обобщение контента

LLM демонстрируют умение сжимать и извлекать важные детали из обширных документов. Они умело улавливают контекст, извлекают важные понятия и создают краткие изложения, отражающие суть исходного содержания, избавляя людей от необходимости читать весь документ самостоятельно.

Например, юрист может использовать степень LLM для сокращения длительных контрактов или извлечения важной информации из обширных доказательств на этапе открытия. Эта технология также используется в поисковых системах, где модель генерирует прямые ответы на поисковые запросы пользователей на таких платформах, как Google и Bing.

Языковой перевод

LLM преуспевают в быстром и точном переводе различных форм текста, от сообщений в социальных сетях до описаний продуктов или целых документов. Более того, модель может подвергаться тонкой настройке для специализации на конкретной теме или географическом регионе, что позволяет ей не только передавать буквальное значение в переводах, но и точно улавливать жаргонизмы, сленг и культурные нюансы.

Награды от больших языковых моделей

Большие языковые модели стали важной областью технологий благодаря своим многочисленным преимуществам. Давайте углубимся в некоторые из этих преимуществ ниже.

LLMS всегда совершенствуются

Большие языковые модели способны подвергаться непрерывному обучению и совершенствованию с введением новых данных. По мере того, как эти модели получают свежую информацию, они могут динамически корректировать и совершенствовать свое понимание развивающихся контекстов и языковых изменений, тем самым постепенно повышая свою производительность.

LLMS имеет, казалось бы, бесконечное применение.

Благодаря своей универсальности и способности к постоянному совершенствованию большие языковые модели имеют безграничный потенциал применения. Будь то сочинение музыкальных текстов или помощь в открытии и разработке лекарств, степень магистра права используется в самых разных областях. Более того, по мере развития технологий границы возможностей этих моделей постоянно расширяются, предлагая инновационные решения в различных сферах жизни.

LLMS может ускорить трудоемкие задачи

Обычно LLM реагируют мгновенно, выполняя задачи, которые обычно требуют от людей часов, дней или даже недель, за считанные секунды. Эти модели могут эффективно анализировать обширные документы или наборы данных и автономно извлекать из них ценную информацию. Например, они могут создать 100 отдельных маркетинговых писем (с темой) в ответ на запрос, состоящий из одного предложения. В результате программы LLM упрощают повторяющиеся, трудоемкие задачи, позволяя людям выделять больше времени для решения более сложных и стратегических задач.

LLMS универсальны и настраиваемы

LLM широко известны своей адаптируемостью. Они превосходно справляются с различными задачами: от составления деловых предложений до перевода полных документов. Их умение понимать и генерировать естественный язык позволяет осуществлять тонкую настройку и адаптацию к конкретным приложениям и отраслям. Такая гибкость позволяет организациям и частным лицам использовать эти модели и адаптировать их в соответствии со своими конкретными требованиями.

Препятствия, с которыми сталкиваются большие языковые модели

Признавая это, LLM не безупречны. Как и любая технология, они создают ряд проблем и недостатков.

LLMS имеют тенденцию быть предвзятыми

Когда LLM предоставляется обучающие данные, он поглощает предвзятости, присущие этим данным, что приводит к предвзятым результатам, которые могут существенно повлиять на людей, которые с ними взаимодействуют. Учитывая, что данные обычно отражают предрассудки, распространенные в обществе, часто представляя искаженное и неполное изображение людей и их опыта, модели, построенные на такой основе, неизбежно отражают и потенциально усиливают эти несовершенства. Следовательно, это может привести в лучшем случае к оскорбительным или неточным результатам, а в худшем – к случаям дискриминации, вызванной искусственным интеллектом.

LLMS может давать неточные ответы

Студенты LLM часто сталкиваются с трудностями в рассуждениях и точности здравого смысла, что часто приводит к получению неправильных или вводящих в заблуждение ответов — феномен, называемый галлюцинацией ИИ. Еще больше беспокоит отсутствие ясности в случаях, когда модель допускает ошибки. Благодаря своей конструкции LLM представляют информацию в виде четко сформулированных, грамматически правильных утверждений, что позволяет легко принять их результаты как фактические. Однако важно понимать, что языковые модели в первую очередь функционируют как сложные механизмы предсказания следующего слова.

«По сути, они пытаются предсказать, какое слово или токен будет статистически наиболее точным», — объяснил Арутюнян из Activeloop. «Хотя они могут создать что-то, что кажется действительным, это не обязательно может быть правдой».

LLMS вызывает опасения по поводу плагиата

Использование материалов, защищенных авторским правом, в учебных данных LLM в настоящее время считается приемлемым, хотя и спорным. Эта практика вызвала более широкую дискуссию, приведшую к судебным искам и дебатам с участием новостных организаций, авторов и других творческих людей. Были высказаны опасения по поводу этических и юридических последствий, включая вопросы прав интеллектуальной собственности, плагиата и интерпретации доктрины добросовестного использования. Несмотря на эти дискуссии, Бюро авторских прав США ясно дало понять, что произведения, созданные ИИ, не подлежат защите авторских прав.

LLMS способствует решению экологических проблем

Воздействие LLM на окружающую среду вызывает серьезную озабоченность в глобальном масштабе. Обучение этих моделей глубокого обучения требует значительных вычислительных ресурсов, что приводит к значительным выбросам углекислого газа и воды.

Согласно исследованию 2019 года, в процессе обучения одной модели может быть выброшено более 626 000 фунтов углекислого газа, что почти в пять раз превышает выбросы за весь срок службы среднего американского автомобиля, включая его производство. Другое исследование 2023 года показало, что обучение языковой модели GPT-3 требует использования 700 000 литров пресной воды в день в центрах обработки данных Microsoft. По мере того, как эти модели растут в размерах и масштабах использования, их воздействие на окружающую среду продолжает возрастать.

Хотя ИИ доказал свою эффективность в борьбе с изменением климата, предпринимаются усилия по смягчению водных и углеродных выбросов, связанных с LLM. Однако двойная природа воздействия ИИ побуждает исследователей, компании и пользователей столкнуться с этическими соображениями, связанными с будущим использованием этой технологии.

Результаты LLMS не всегда объяснимы

Решение таких проблем, как галлюцинации, предвзятость и плагиат, в будущем будет непростой задачей, учитывая присущую сложность понимания того, почему языковая модель дает конкретный результат. Даже эксперты по искусственному интеллекту, обладающие глубоким пониманием этих алгоритмов и их сложных математических основ, изо всех сил пытаются определить точные механизмы, лежащие в основе реакции модели.

«При одновременном взаимодействии 100 миллиардов параметров становится невероятно сложно определить, какие параметры влияют на конкретный результат», — объяснил Айенгар из ThirdAI.