Големи езикови модели: какво представляват и как работят

Термините LLM или „Голям езиков модел“ се хвърлят по-често в наши дни. Повечето хора знаят, че са свързани с изкуствения интелект, но това е всичко.

Много от днешните мощни системи за изкуствен интелект – от ChatGPT на OpenAI до BERT на Google – са базирани на големи езикови модели, които между другото са източникът на тяхната сила. Но какво прави тези LLM различни от другите технологии за изкуствен интелект преди тях?

Големите езикови модели, както подсказва името им, са много големи. Те са AI системи, обучени с прекалено огромни количества данни, което ги прави много ефективни с човешките езици. Тази публикация обяснява как.

Какво представляват големите езикови модели?

Големите езикови модели са вид система с изкуствен интелект, обучена да разпознава, възпроизвежда, предсказва и манипулира текст или друго съдържание. Съвременните големи езикови модели се състоят от AI невронни мрежи с милиарди или повече параметри и често се обучават с помощта на петабайти данни.

Един голям езиков модел може да разбере много неща като човек, но не всичко. Въпреки това, за разлика от повечето хора, един голям езиков модел може да има по-обширни познания за почти всичко, което го кара да изглежда като всезнаещ компютър.

Големите езикови модели днес са възможни поради голямото количество цифрова информация в Интернет, по-ниските разходи за изчисления и увеличаването на изчислителната мощност както на CPU, така и на GPU паралелните процесори.

Как работят големите езикови модели?

На повърхността голям езиков модел като напр ChatGPT е лесен за използване. Всичко, което трябва да направите, е да напишете някакъв текст и той ще ви отговори – от въпроси до всички видове заявки.

Под повърхността обаче се случва много повече, за да се получат привидно лесните резултати, с които са известни големите езикови модели. Например, системата първо трябва да бъде създадена, обучена и фино настроена, за да произвежда типа ChatGPT резултати.

И така, ето бърз поглед към различните процеси, които правят възможни големите езикови модели.

• Дизайн: Дизайнът на голям езиков модел ще определи как работи, кой алгоритъм и методи за обучение да се използват, както и времето и разходите за цялостното обучение и поддръжка.
• Трансформатори: Повечето големи езикови модели са изградени с помощта на трансформаторния модел за дълбоко обучение. Трансформаторите са полезни, защото разполагат с механизъм за самонасочване, който ги прави по-осъзнати в контекста и следователно изискват по-малко време за обучение в сравнение с по-старите модели.
• Предварително обучение и данни: От Wikipedia до големи бази данни и други уникални източници на данни, количеството и качеството на данните, използвани при обучението на голям езиков модел, ще определят неговите изходни възможности. Предварителното обучение дава на голям езиков модел основната информация, от която се нуждае, за да разбере писмен текст, език, контекст и т.н. Повечето предварителни обучения за LLM се извършват с помощта на немаркирани данни в полуконтролиран или самоконтролиран режим на обучение.
• Фина настройка: След етапа на предварително обучение на LLM, следващата стъпка обикновено е специфична за домейн фина настройка, за да го превърнете в по-полезен инструмент за конкретни цели като чат, бизнес проучване, допълване на код и т.н. Това е етапът, в който се разработват инструменти като GitHub Copilot и ChatGPT на OpenAI.

Големи езикови модели и софтуерни инструменти

Големият езиков модел може също да се свърже с други софтуерни системи или платформи чрез плъгини и API интеграция. Това позволява на LLM да извършва дейности в реалния свят, като проверка на часа, извършване на аритметика, сърфиране в мрежата и взаимодействие с уеб приложения чрез платформи като Zapier.

В момента това е развиваща се област и възможностите са огромни. Например, всичко, което трябва да направите, е да дадете инструкциите и LLM може да потърси неща вместо вас в мрежата, да направи резервации, да следи актуални новинарски теми, да пазарува и т.н.

LLM Условия и етикети

Няма специфичен метод за разработване на голям езиков модел, така че групите разработчици завършват с различни модели, които използват малко по-различни подходи за постигане на подобни цели. Тази ситуация доведе до различни етикети, тъй като те се опитват да опишат как работи всеки модел. Следват някои от тези термини и какво означават.

• Модел с нулев удар: Предварително обучен голям езиков модел, способен да прави класификации извън основния набор за обучение и да дава доста точни резултати за обща употреба.
• Фино настроен модел: специфичен за домейн модел.
• Мултимодалният модел: Може да разбира и произвежда медийни типове, различни от текст, като изображения.
• GPT: Генеративен предварително обучен трансформатор.
• T5: Трансформатор за прехвърляне на текст към текст.
• BART: Двупосочен и авторегресивен трансформатор.
• БЕРТ: Представления на двупосочен енкодер от трансформатори.
• RoBERTa: Силно оптимизиран BERT подход.
• CTRL: Езиков модел на условен трансформатор.
• LlaMA: Голям езиков модел Meta AI.
• Turing NLG: Генериране на естествен език.
• TheMDA: Езикови модели за диалогови приложения.
• ЕЛЕКТРА: Ефективно научаване на енкодер, който класифицира точно заместванията на токени.

Приложения на големи езикови модели

Големите езикови модели могат да бъдат полезно приложени в много области за бизнес, развитие и изследвания. Истинските ползи идват след фина настройка, която изцяло зависи от това за какво е предназначен моделът. Ето многото им области на приложение.

1. Езиков превод: Големите езикови модели се представят добре с множество езици. Те могат да превеждат прости изречения в компютърен код или дори да генерират множество преводи на човешки език наведнъж.
2. Създаване на съдържание: От генериране на текст до изображения и повече, LLMs могат да бъдат изгодно използвани за генериране на всякакви видове съдържание, включително описания на продукти, маркетингово съдържание, фирмени имейли и дори правни документи.
3. Виртуални асистенти: Доброто им разбиране на човешкия език прави LLM идеалните виртуални асистенти. Те могат да приемат човешкия език като команда и да го използват, за да пишат неща, да извършват онлайн действия, да извършват изследвания и др.
4. Чат и разговори: Те също са страхотни партньори за чат, както демонстрира популярният модел ChatGPT.
5. Отговор на въпрос: Големите езикови модели поглъщат много информация по време на обучението и това ги прави способни да отговарят на повечето въпроси с общо знание.
6. Резюме на съдържанието: Те могат също така да обобщават голямо текстово съдържание в по-кратки форми. Моделите трансформатори са страхотни в това.
7. Финансов анализ: BloombergGPT е чудесен пример за това.
8. Генериране на код: Компютърните програмисти стават все по-ефективни с копилоти, захранвани от големи езикови модели, фино настроени за програмиране.
9. Услуги за транскрипция: LLM улесняват извършването на транскрипции от текст към говор и говор към текст в движение.
10. Пренаписване на съдържание: Или на същия език, или в различен стил.
11. Анализ на чувството: LLM могат да се използват за ефективно извеждане на вградени чувства в човешките комуникации. Това може да бъде изгодно приложено от маркетинговите екипи, изучаващи своите клиенти.
12. Извличане на информация: Доброто им разбиране на човешкия език прави LLM важна част от съвременните търсачки.
13. Образование: От интерактивни инструменти за обучение до по-интелигентни и персонализирани системи за обучение и оценяване, потенциалните приложения на LLM в образованието са огромни.

Предимствата на големите езикови модели

Въпреки многото предизвикателства, породени от разработването на голям езиков модел, ползите от него са много и си заслужават труда. Ето основните от тях.

• Богато разбиране на езика: LLM могат да разберат и да отговорят на вашия език, сякаш говорите с друг човек. Това ги прави особено ценни като интерфейс между хората и компютърния свят.
• Творчеството: Генеративните предварително обучени трансформатори са доказали своите възможности за създаване на впечатляващи текстови изходи като от ChatGPT и изображения, както с Стабилна дифузия.
• Гъвкавост: Моделът с нулев удар е универсален инструмент, който може да се използва за много задачи и проекти, изискващи различни среди и приложения.
• Възможност за фина настройка: Всяка организация може да вземе предварително обучен модел и да го настрои фино, за да поема задачи и процеси в техния работен процес. И това включва накисване в културата и етиката на организацията като брандиране, слогани и подходи.

Предизвикателствата

Големите езикови модели представляват много предизвикателства, които ги превърнаха в домейн на предимно добре финансирани корпорации. Ето основните проблеми, с които се сблъскват разработчиците с LLM.

• Разходи за разработка и поддръжка: Големите езикови модели са скъпи както за разработване, така и за поддръжка.
• Мащаб и сложност: Името казва всичко. Големите езикови модели са огромни и сложни. Имате нужда от добър екип, за да изградите и управлявате такъв.
• Пристрастия и неточности: Като се има предвид големият размер на обучението без надзор, на което се подлагат, големите езикови модели могат да включват много пристрастия и неточности точно както са ги избрали.

Списък на популярните големи езикови модели

S / N	Име	година	Софтуерен Инженер	Размер на корпуса	параметри	Разрешително
1.	GPT-4	2023	OpenAI	неизвестен	~ 1 трилион	Public API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 милиарда жетони	1 трилиона	Собственически
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 милиарда жетони	530 милиарда	Ограничен
4.	Отворете Асистент	2023	ЛАЙОН	1.5 трилиона жетона	17 милиарда	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ милиарда токена	50 милиарда	Собственически
6.	Обаждания	2023	Meta	1.4 трилиона	65 милиарда	Ограничен
7.	Galactica	2022	Meta	106 милиарда жетони	120 милиарда	CC-BY-NC
8.	Церебрас-GPT	2023	Церебра	-	13 милиарда	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 милиарда жетони	175 милиарда	Отговорен AI
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 милиарда	MIT
11.	сокол	2023	IIT	1 трилиона жетона	40 милиарда	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Google	1.6 трилиона жетона	1.2 трилиона	Собственически
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 милиарда жетони	175 милиарда	Public API
14.	БЕРТ	2018	Google	3.3 милиарда	340 милиона	Apache
15.	AlexaTM	2022	Амазонка	1.3 трилиона	20 милиарда	Public API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 милиарда	Apache 2.0

LLMs с отворен код

Много от популярните големи езикови модели са проекти с отворен код, въпреки че тяхната сложност и огромни разходи правят невъзможно за много разработчици да ги възприемат. Все пак можете да стартирате обучените модели или за изследователски цели, или за производство в инфраструктурата на техния разработчик. Някои са безплатни, докато други са достъпни. Тук е хубав списък.

Списък с най-добрите ресурси за LLM

Следва списък с най-добрите ресурси в мрежата, за да научите всичко и да сте в крак с големите езикови модели и AI индустрията.

• OpenAI: Разработчици на ChatGPT, GPT-4 и Dall-E
• Huggin Face: Популярен уебсайт за неща, свързани с AI, от обработка на естествен език (NLP) до големи езикови модели
• Блог на Google AI: Предлага информация, актуализации на изследвания, проучвания и статии от изследователския екип на Google.
• GitHub: Популярна платформа за хостинг на код с много проекти с отворен код и техните кодове.
• Nvidia: Създатели на хардуер за паралелни изчисления
• ACL Антология: Голяма платформа с над 80 хиляди статии за обработка на естествен език и компютърна лингвистика.
• Neurips: Конференция за системи за обработка на невронна информация.
• Среден: Платформа за блогове с много блогове за AI и машинно обучение от различни експерти и изследователи.
• ArXiv: Основно научно хранилище с всички видове научни статии, включително AI и големи езикови модели.

Често задавани въпроси

Следват някои често задавани въпроси относно големите езикови модели.

Заключение

Завършвайки това изследване на големите езикови модели и какво представляват те, ще се съгласите, че те променят света и са тук, за да останат.

Въпреки че техническите възможности на вашата организация определят дали можете да участвате тук или не, вашият бизнес винаги може да се възползва от многото предимства на генеративен AI предоставени от големи езикови модели.