Velké jazykové modely: Co jsou a jak fungují

Termíny LLM nebo „velký jazykový model“ se v dnešní době objevují častěji. Většina lidí ví, že jsou propojeni s umělou inteligencí, ale to je tak akorát.

Mnoho dnešních výkonných systémů umělé inteligence – od ChatGPT od OpenAI po BERT od Googlu – je založeno na velkých jazykových modelech, které jsou mimochodem zdrojem jejich síly. Čím se však tyto LLM liší od jiných technologií umělé inteligence před nimi?

Velké jazykové modely, jak jejich název napovídá, jsou velmi rozsáhlé. Jsou to systémy umělé inteligence trénované s příliš velkým množstvím dat, díky čemuž jsou velmi efektivní s lidskými jazyky. Tento příspěvek vysvětluje jak.

Co jsou velké jazykové modely?

Velké jazykové modely jsou typem systému umělé inteligence trénovaného k rozpoznání, replikaci, predikci a manipulaci s textem nebo jiným obsahem. Moderní velké jazykové modely se skládají z AI neuronových sítí s miliardami nebo více parametry a jsou často trénovány pomocí petabajtů dat.

Velký jazykový model dokáže porozumět spoustě věcí jako člověk, i když ne všemu. Na rozdíl od většiny lidí však velký jazykový model může mít rozsáhlejší znalosti téměř o všem, takže vypadá jako jazyk vševědoucí počítač.

Velké jazykové modely jsou dnes možné díky velkému množství digitálních informací na internetu, nižším nákladům na výpočetní techniku ​​a zvýšení výpočetního výkonu jak CPU, tak paralelních procesorů GPU.

Jak fungují velké jazykové modely?

Na povrchu je velký jazykový model jako např ChatGPT se snadno používá. Jediné, co musíte udělat, je napsat nějaký text a on na něj odpoví – od otázek až po všechny typy požadavků.

Pod povrchem se však děje mnohem více, aby se dosáhlo zdánlivě jednoduchých výsledků, kterými jsou velké jazykové modely známé. Například systém musí být nejprve vytvořen, vyškolen a doladěn, aby produkoval typ výsledků ChatGPT.

Zde je tedy rychlý pohled na různé procesy, které umožňují velké jazykové modely.

• Design: Návrh velkého jazykového modelu určí, jak bude fungovat, jaký algoritmus a metody školení použít, stejně jako čas a náklady na celkové školení a údržbu.
• transformátory: Většina velkých jazykových modelů je vytvořena pomocí modelu hlubokého učení transformátoru. Transformátory jsou užitečné, protože obsahují mechanismus sebepozorování, díky kterému jsou více vnímavé ke kontextu, a proto vyžadují méně času na školení ve srovnání se staršími modely.
• Předškolení a data: Od Wikipedie po velké databáze a další jedinečné zdroje dat, kvantita a kvalita dat použitých při trénování velkého jazykového modelu určí jeho výstupní schopnosti. Předškolní příprava poskytuje rozsáhlému jazykovému modelu základní informace, které potřebuje k porozumění psanému textu, jazyku, kontextu a tak dále. Většina předškolení LLM se provádí pomocí neoznačených dat buď v režimu učení s částečným dohledem nebo v režimu samokontroly.
• Doladění: Po fázi předběžného školení LLM je dalším krokem obvykle doladění specifické pro doménu, aby se z něj stal užitečnější nástroj pro specifické účely, jako je chatování, obchodní průzkum, dokončování kódu a tak dále. Toto je fáze, kdy jsou vyvíjeny nástroje jako GitHub Copilot a ChatGPT od OpenAI.

Velké jazykové modely a softwarové nástroje

Velký jazykový model lze také připojit k dalším softwarovým systémům nebo platformám prostřednictvím pluginů a integrace API. To umožňuje LLM provádět aktivity v reálném světě, jako je kontrola času, provádění aritmetiky, procházení webu a interakce s webovými aplikacemi prostřednictvím platforem jako Zapier.

Jedná se o oblast, která se v současnosti rozvíjí a možnosti jsou obrovské. Stačí například zadat pokyny a LLM za vás může vyhledávat věci na webu, provádět rezervace, sledovat aktuální novinky, nakupovat a tak dále.

Podmínky a označení LLM

Neexistuje žádná konkrétní metoda pro vývoj velkého jazykového modelu, takže vývojářské skupiny končí s různými modely, které používají mírně odlišné přístupy k dosažení podobných cílů. Tato situace dala vzniknout různým štítkům, které se snaží popsat, jak jednotlivé modely fungují. Níže jsou uvedeny některé z těchto termínů a jejich význam.

• Model s nulovým záběrem: Předtrénovaný velký jazykový model schopný klasifikovat nad rámec základního tréninkového souboru a poskytovat poměrně přesné výsledky pro obecné použití.
• Doladěný model: Model specifický pro doménu.
• Multimodální model: Schopnost porozumět a vytvářet jiné typy médií než text, jako jsou obrázky.
• GPT: Generativní předtrénovaný transformátor.
• T5: Transformátor přenosu textu na text.
• BART: Obousměrný a auto-regresivní transformátor.
• BERTI: Reprezentace obousměrného kodéru od společnosti Transformers.
• RoBERTa: Robustně optimalizovaný přístup BERT.
• CTRL: Jazykový model podmíněného transformátoru.
• Lama: Velký jazykový model Meta AI.
• Turing NLG: Generování přirozeného jazyka.
• MDA: Jazykové modely pro aplikace dialogu.
• ELECTRA: Efektivní učení kodéru, který přesně klasifikuje výměny tokenů.

Aplikace velkých jazykových modelů

Velké jazykové modely lze užitečně použít v mnoha oblastech obchodu, vývoje a výzkumu. Skutečné výhody přicházejí po jemném doladění, které zcela závisí na tom, k čemu je model určen. Zde je mnoho oblastí jejich použití.

1. Jazyk Překlad: Velké jazykové modely fungují dobře s více jazyky. Mohou překládat jednoduché věty do počítačového kódu nebo dokonce chrlit několik překladů do lidského jazyka najednou.
2. Generování obsahu: Od generování textu po obrázky a dále lze LLM se ziskem využít ke generování všech druhů obsahu, včetně popisů produktů, marketingového obsahu, firemních e-mailů a dokonce i právních dokumentů.
3. Virtuální asistenti: Díky jejich dobrému porozumění lidské řeči jsou LLM ideální virtuální asistenti. Mohou přijmout lidský jazyk jako příkaz a použít jej k psaní věcí, provádění online akcí, provádění výzkumu a další.
4. Chat a konverzace: Jsou také skvělými partnery pro chat, jak ukazuje oblíbený model ChatGPT.
5. Odpověď na otázku: Velké jazykové modely absorbují během školení mnoho informací, a díky tomu jsou schopny zodpovědět většinu otázek týkajících se obecných znalostí.
6. Souhrn obsahu: Mohou také shrnout velký textový obsah do kratších forem. Modely Transformer jsou na tom skvěle.
7. Finanční analýza: BloombergGPT je toho skvělým příkladem.
8. Generování kódu: Počítačoví programátoři jsou stále efektivnější s kopiloty poháněnými velkými jazykovými modely vyladěnými pro programování.
9. Přepisové služby: LLM usnadňují provádění přepisů textu na řeč a řeči na text za běhu.
10. Přepisování obsahu: Buď ve stejném jazyce, nebo v jiném stylu.
11. Analýza sentimentu: LLM lze použít k efektivnímu vyvozování zakořeněných pocitů v lidské komunikaci. Toho mohou se ziskem uplatnit marketingové týmy studující své zákazníky.
12. Získávání informací: Díky jejich dobrému porozumění lidské řeči jsou LLM důležitou součástí moderních vyhledávačů.
13. Vzdělání: Od interaktivních výukových nástrojů po chytřejší a personalizované systémy doučování a známkování – potenciální aplikace LLM ve vzdělávání jsou obrovské.

Výhody velkých jazykových modelů

Navzdory mnoha výzvám, které představuje vývoj velkého jazykového modelu, je jeho výhod mnoho a stojí za to. Zde jsou ty hlavní.

• Bohaté porozumění jazyku: LLM mohou rozumět vašemu jazyku a reagovat na něj, jako byste mluvili s jiným člověkem. Díky tomu jsou obzvláště cenné jako rozhraní mezi lidmi a počítačovým světem.
• Tvořivost: Generativní předtrénované transformátory prokázaly své schopnosti při vytváření působivých textových výstupů, jako je ChatGPT a obrázky, jako např. Stabilní difúze.
• Všestrannost: Model zero-shot je všestranný nástroj, který lze použít pro mnoho úkolů a projektů vyžadujících různá prostředí a aplikace.
• Schopnost jemného doladění: Každá organizace může vzít předem vyškolený model a doladit jej tak, aby převzal úkoly a procesy ve svém pracovním postupu. A to zahrnuje pronikání do kultury a etiky organizace, jako je branding, slogany a přístupy.

Výzvy

Velké jazykové modely představují mnoho výzev, které z nich udělaly doménu většinou dobře financovaných korporací. Zde jsou hlavní problémy, kterým vývojáři čelí u LLM.

• Náklady na vývoj a údržbu: Velké jazykové modely jsou nákladné na vývoj i údržbu.
• Měřítko a složitost: Název mluví za vše. Velké jazykové modely jsou obrovské a složité. K jeho vybudování a řízení potřebujete dobrý tým.
• Předsudky a nepřesnosti: Vzhledem k obrovskému rozsahu učení bez dozoru, kterým procházejí, mohou velké jazykové modely obsahovat mnoho zkreslení a nepřesností, právě když je zachytily.

Seznam oblíbených velkých jazykových modelů

S / N	Jméno	Rok výroby	Vývojář	Velikost korpusu	parametry	Licence
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Neznámý	~ 1 bilion	Veřejné API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 miliard žetonů	1 bilionu	Proprietární
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 miliard žetonů	530 miliardy	Omezený
4.	Otevřete Asistenta	2023	LAION	1.5 bilionu tokenů	17 miliardy	Apache 2.0
5.	Bloombergpt	2023	Bloomberg L.P.	700+ miliard tokenů	50 miliardy	Proprietární
6.	Lama	2023	meta	1.4 bilionu	65 miliardy	Omezený
7.	Galactica	2022	meta	106 miliard žetonů	120 miliardy	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	Cerebras	-	13 miliardy	Apache 2.0
9.	KVĚT	2022	HugginFace & Co	350 miliard žetonů	175 miliardy	Zodpovědná AI
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 miliardy	MIT
11.	sokol	2023	IIT	1 bilionu tokenů	40 miliardy	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Google	1.6 bilionu tokenů	1.2 bilionu	Proprietární
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 miliard žetonů	175 miliardy	Veřejné API
14.	BERTI	2018	Google	3.3 miliardy	340 milionu	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 bilionu	20 miliardy	Veřejné API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 miliardy	Apache 2.0

Open-source LLM

Mnoho populárních velkých jazykových modelů jsou projekty s otevřeným zdrojovým kódem, ačkoli jejich složitost a obrovské náklady znemožňují mnoha vývojářům je přijmout. Natrénované modely však stále můžete spouštět buď pro výzkumné účely, nebo pro produkci v jejich vývojářské infrastruktuře. Některé jsou zdarma, jiné jsou cenově dostupné. Zde je pěkný seznam.

Seznam nejlepších zdrojů LLM

Následuje seznam nejlepších webových zdrojů, které vám pomohou naučit se vše o velkých jazykových modelech a odvětví umělé inteligence a udržet s nimi krok.

• OpenAI: Vývojáři ChatGPT, GPT-4 a Dall-E
• Hugginův obličej: Populární web pro věci související s AI od zpracování přirozeného jazyka (NLP) po velké jazykové modely
• Blog Google AI: Nabízí informace, aktualizace výzkumu, studie a články od výzkumného týmu Google.
• GitHub: Populární platforma pro hostování kódu se spoustou open-source projektů a jejich kódů.
• Nvidia: Tvůrci paralelního výpočetního hardwaru
• Antologie ACL: Velká platforma s více než 80 tisíci články o zpracování přirozeného jazyka a výpočetní lingvistice.
• Neurips: Konference o systémech zpracování neuronových informací.
• Střední: Blogovací platforma se spoustou blogů o umělé inteligenci a strojovém učení od různých odborníků a výzkumníků.
• ArXiv: Hlavní vědecký repozitář se všemi typy výzkumných prací, včetně AI a velkých jazykových modelů.

Často kladené dotazy

Následuje několik často kladených otázek o velkých jazykových modelech.

Závěr

Když tento průzkum velkých jazykových modelů a toho, co jsou, shrneme, budete souhlasit s tím, že mění svět a jsou zde, aby zůstaly.

Zatímco technické možnosti vaší organizace určují, zda se zde můžete zúčastnit nebo ne, vaše firma může vždy využít mnoha výhod generativní AI poskytované velkými jazykovými modely.