Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα: Τι είναι και πώς λειτουργούν

Οι όροι LLM ή «Μοντέλο Μεγάλου Γλώσσας» κυκλοφορούν πιο συχνά αυτές τις μέρες. Οι περισσότεροι άνθρωποι γνωρίζουν ότι συνδέονται με την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά αυτό είναι μόνο.

Πολλά από τα σημερινά ισχυρά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης – από το ChatGPT του OpenAI μέχρι το BERT της Google – βασίζονται σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, τα οποία παρεμπιπτόντως είναι η πηγή της δύναμής τους. Αλλά τι κάνει αυτά τα LLM διαφορετικά από άλλες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης πριν από αυτά;

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, όπως υποδηλώνει το όνομά τους, είναι πολύ μεγάλα. Είναι συστήματα τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδευμένα με υπερβολικά τεράστιες ποσότητες δεδομένων, γεγονός που τα καθιστά πολύ αποτελεσματικά με τις ανθρώπινες γλώσσες. Αυτή η ανάρτηση εξηγεί πώς.

Τι είναι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι ένας τύπος συστήματος τεχνητής νοημοσύνης που έχει εκπαιδευτεί να αναγνωρίζει, να αναπαράγει, να προβλέπει και να χειρίζεται κείμενο ή άλλο περιεχόμενο. Τα σύγχρονα μοντέλα μεγάλων γλωσσών αποτελούνται από νευρωνικά δίκτυα τεχνητής νοημοσύνης με δισεκατομμύρια ή περισσότερες παραμέτρους και συχνά εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας petabyte δεδομένων.

Ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο μπορεί να καταλάβει πολλά πράγματα όπως ένας άνθρωπος, αν και όχι τα πάντα. Ωστόσο, σε αντίθεση με τους περισσότερους ανθρώπους, ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας μπορεί να έχει πιο εκτεταμένες γνώσεις για σχεδόν τα πάντα, κάνοντάς το να φαίνεται σαν υπολογιστής που ξέρει τα πάντα.

Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών σήμερα είναι δυνατά λόγω του μεγάλου όγκου ψηφιακών πληροφοριών στο Διαδίκτυο, του χαμηλότερου κόστους υπολογισμού και της αύξησης της υπολογιστικής ισχύος τόσο των CPU όσο και των παράλληλων επεξεργαστών GPU.

Πώς λειτουργούν τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;

Επιφανειακά, ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο όπως π.χ ChatGPT είναι εύκολο στη χρήση. Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να πληκτρολογήσετε κάποιο κείμενο και θα απαντήσει σε αυτό – από ερωτήσεις έως όλους τους τύπους αιτημάτων.

Κάτω από την επιφάνεια, ωστόσο, υπάρχουν πολλά περισσότερα για να παράγουν τα φαινομενικά αβίαστα αποτελέσματα για τα οποία είναι γνωστά τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Για παράδειγμα, το σύστημα πρέπει πρώτα να δημιουργηθεί, να εκπαιδευτεί και να τελειοποιηθεί για να παράγει τον τύπο των αποτελεσμάτων ChatGPT.

Ακολουθεί μια γρήγορη ματιά στις διάφορες διαδικασίες που καθιστούν δυνατά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα.

• Υπηρεσίες: Ο σχεδιασμός ενός μεγάλου γλωσσικού μοντέλου θα καθορίσει τον τρόπο λειτουργίας του, ποιον αλγόριθμο και μεθόδους εκπαίδευσης θα χρησιμοποιήσει, καθώς και τον χρόνο και το κόστος για τη συνολική εκπαίδευση και συντήρηση.
• transformers: Τα περισσότερα μεγάλα μοντέλα γλώσσας κατασκευάζονται χρησιμοποιώντας το μοντέλο βαθιάς εκμάθησης μετασχηματιστή. Οι μετασχηματιστές είναι χρήσιμοι επειδή διαθέτουν μηχανισμό αυτοπροσοχής που τους κάνει να έχουν μεγαλύτερη επίγνωση του πλαισίου και επομένως απαιτούν λιγότερο χρόνο εκπαίδευσης σε σύγκριση με παλαιότερα μοντέλα.
• Προεκπαίδευση & Δεδομένα: Από τη Wikipedia έως τις μεγάλες βάσεις δεδομένων και άλλες μοναδικές πηγές δεδομένων, η ποσότητα και η ποιότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου μεγάλης γλώσσας θα καθορίσουν τις δυνατότητες εξόδου του. Η προεκπαίδευση δίνει σε ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο τις βασικές πληροφορίες που χρειάζεται για να κατανοήσει το γραπτό κείμενο, τη γλώσσα, το πλαίσιο κ.λπ. Το μεγαλύτερο μέρος της προεκπαίδευσης LLM γίνεται χρησιμοποιώντας δεδομένα χωρίς επισήμανση είτε σε ημι-εποπτευόμενους είτε σε αυτο-εποπτευόμενους τρόπους μάθησης.
• Βελτιστοποίηση: Μετά το στάδιο προ-εκπαίδευσης ενός LLM, το επόμενο βήμα είναι συνήθως η προσαρμογή του συγκεκριμένου τομέα για να μετατραπεί σε ένα πιο χρήσιμο εργαλείο για συγκεκριμένους σκοπούς, όπως συνομιλία, επιχειρηματική έρευνα, συμπλήρωση κώδικα κ.λπ. Αυτό είναι το στάδιο όπου αναπτύσσονται εργαλεία όπως το GitHub Copilot και το ChatGPT του OpenAI.

Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και εργαλεία λογισμικού

Ένα μοντέλο μεγάλης γλώσσας μπορεί επίσης να συνδεθεί με άλλα συστήματα λογισμικού ή πλατφόρμες μέσω προσθηκών και ενσωμάτωσης API. Αυτό επιτρέπει στο LLM να πραγματοποιεί πραγματικές δραστηριότητες, όπως ο έλεγχος της ώρας, η αριθμητική εκτέλεση, η περιήγηση στον Ιστό και η αλληλεπίδραση με εφαρμογές Ιστού μέσω πλατφορμών όπως το Zapier.

Αυτή είναι μια αναπτυσσόμενη περιοχή και οι δυνατότητες είναι τεράστιες. Για παράδειγμα, το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να δώσετε τις οδηγίες και το LLM μπορεί να αναζητήσει πράγματα για εσάς στον Ιστό, να κάνει κρατήσεις, να παρακολουθεί τα έκτακτα θέματα ειδήσεων, να κάνει τις αγορές σας κ.λπ.

Όροι & Ετικέτες LLM

Δεν υπάρχει συγκεκριμένη μέθοδος για την ανάπτυξη ενός μεγάλου γλωσσικού μοντέλου, επομένως οι ομάδες προγραμματιστών καταλήγουν σε διαφορετικά μοντέλα που χρησιμοποιούν ελαφρώς διαφορετικές προσεγγίσεις για την επίτευξη παρόμοιων στόχων. Αυτή η κατάσταση έχει δημιουργήσει διαφορετικές ετικέτες, καθώς προσπαθούν να περιγράψουν πώς λειτουργεί κάθε μοντέλο. Ακολουθούν ορισμένοι από αυτούς τους όρους και τι σημαίνουν.

• Μοντέλο μηδενικής βολής: Ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο μεγάλης γλώσσας ικανό να κάνει ταξινομήσεις πέρα ​​από το βασικό του σετ εκπαίδευσης και να δίνει αρκετά ακριβή αποτελέσματα για γενική χρήση.
• Προσαρμοσμένο μοντέλο: Ένα μοντέλο για συγκεκριμένο τομέα.
• Το πολυτροπικό μοντέλο: Ικανότητα κατανόησης και παραγωγής τύπων μέσων εκτός από κείμενο, όπως εικόνες.
• GPT: Generative Pre-trained Transformer.
• T5: Μετασχηματιστής μεταφοράς κειμένου σε κείμενο.
• BART: Μετασχηματιστής διπλής κατεύθυνσης και αυτόματης παλινδρόμησης.
• ΜΠΕΡΤ: Αναπαραστάσεις αμφίδρομου κωδικοποιητή από μετασχηματιστές.
• ΡοΜΠΕΡΤΑ: Ισχυρά βελτιστοποιημένη προσέγγιση BERT.
• CTRL: Μοντέλο γλώσσας μετασχηματιστή υπό όρους.
• Είδος μικρής καμήλας: Large Language Model Meta AI.
• Turing NLG: Γενιά Φυσικής Γλώσσας.
• Λάμδα: Μοντέλα Γλωσσών για Εφαρμογές Διαλόγου.
• ELECTRA: Αποτελεσματική εκμάθηση κωδικοποιητή που ταξινομεί τις αντικαταστάσεις διακριτικών με ακρίβεια.

Εφαρμογές Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα μπορούν να εφαρμοστούν χρήσιμα σε πολλούς τομείς για επιχειρήσεις, ανάπτυξη και έρευνα. Τα πραγματικά οφέλη προκύπτουν μετά τη λεπτομέρεια, η οποία εξαρτάται πλήρως από το για ποιο σκοπό έχει σχεδιαστεί το μοντέλο. Εδώ είναι οι πολλοί τομείς εφαρμογής τους.

1. Γλωσσών Μετάφρασης: Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών έχουν καλή απόδοση με πολλές γλώσσες. Μπορούν να μεταφράσουν απλές προτάσεις σε κώδικα υπολογιστή ή ακόμα και να αναπαράγουν πολλές μεταφράσεις ανθρώπινης γλώσσας αμέσως.
2. Δημιουργία περιεχομένου: Από τη δημιουργία κειμένου έως τις εικόνες και πέρα, τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν επικερδώς για τη δημιουργία κάθε είδους περιεχομένου, συμπεριλαμβανομένων περιγραφών προϊόντων, περιεχομένου μάρκετινγκ, email εταιρειών, ακόμη και νομικών εγγράφων.
3. Εικονικοί βοηθοί: Η καλή τους κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας καθιστά τα LLM ιδανικούς εικονικούς βοηθούς. Μπορούν να δεχτούν την ανθρώπινη γλώσσα ως εντολή και να τη χρησιμοποιήσουν για να γράψουν πράγματα, να εκτελέσουν διαδικτυακές ενέργειες, να πραγματοποιήσουν έρευνα και πολλά άλλα.
4. Συνομιλία & Συνομιλίες: Είναι επίσης εξαιρετικοί συνεργάτες συνομιλίας, όπως αποδεικνύει το δημοφιλές μοντέλο ChatGPT.
5. Απάντηση στην ερώτηση: Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα απορροφούν πολλές πληροφορίες κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και αυτό τα καθιστά ικανά να απαντούν στις περισσότερες ερωτήσεις γενικής γνώσης.
6. Περίληψη Περιεχομένου: Μπορούν επίσης να συνοψίσουν μεγάλο περιεχόμενο κειμένου σε μικρότερες μορφές. Τα μοντέλα μετασχηματιστών είναι εξαιρετικά σε αυτό.
7. Οικονομική ανάλυση: Το BloombergGPT είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα αυτού.
8. Δημιουργία Κώδικα: Οι προγραμματιστές υπολογιστών γίνονται πιο αποτελεσματικοί με τους copilots που τροφοδοτούνται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα προσαρμοσμένα για προγραμματισμό.
9. Υπηρεσίες Μεταγραφής: Τα LLM διευκολύνουν τη διεξαγωγή μεταγραφών κειμένου σε ομιλία και ομιλίας σε κείμενο.
10. Επανεγγραφή περιεχομένου: Είτε στην ίδια γλώσσα είτε σε διαφορετικό στυλ.
11. Ανάλυση συναισθημάτων: Τα LLM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να συναγάγουν αποτελεσματικά τα ενσωματωμένα συναισθήματα στις ανθρώπινες επικοινωνίες. Αυτό μπορεί να εφαρμοστεί επικερδώς από ομάδες μάρκετινγκ που μελετούν τους πελάτες τους.
12. Ανάκτηση πληροφορίας: Η καλή τους κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας καθιστά τα LLM σημαντικό μέρος των σύγχρονων μηχανών αναζήτησης.
13. Εκπαίδευση: Από διαδραστικά εργαλεία μάθησης έως πιο έξυπνα και εξατομικευμένα συστήματα διδασκαλίας και βαθμολόγησης, οι πιθανές εφαρμογές των LLM στην εκπαίδευση είναι τεράστιες.

Τα οφέλη των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων

Παρά τις πολλές προκλήσεις που θέτει η ανάπτυξη μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, τα οφέλη του είναι πολλά και αξίζουν τον κόπο. Εδώ είναι τα κυριότερα.

• Πλούσια Κατανόηση της Γλώσσας: Οι LLM μπορούν να κατανοήσουν και να ανταποκριθούν στη γλώσσα σας σαν να μιλούσατε σε άλλον άνθρωπο. Αυτό τα καθιστά ιδιαίτερα πολύτιμα ως διεπαφή μεταξύ των ανθρώπων και του κόσμου των υπολογιστών.
• Δημιουργικότητα: Οι παραγωγικοί προεκπαιδευμένοι μετασχηματιστές έχουν αποδείξει τις δυνατότητές τους στην παραγωγή εντυπωσιακών εξόδων κειμένου όπως μέσω ChatGPT και εικόνων, όπως Σταθερή Διάχυση.
• Ευστροφία: Ένα μοντέλο μηδενικής λήψης είναι ένα ευέλικτο εργαλείο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για πολλές εργασίες και έργα που απαιτούν διαφορετικά περιβάλλοντα και εφαρμογές.
• Δυνατότητα μικρορύθμισης: Οποιοσδήποτε οργανισμός μπορεί να χρησιμοποιήσει ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο και να το ρυθμίσει με ακρίβεια ώστε να αναλαμβάνει εργασίες και διαδικασίες στη ροή εργασίας του. Και αυτό περιλαμβάνει την εμβάπτιση στην κουλτούρα και την ηθική του οργανισμού όπως η επωνυμία, τα συνθήματα και οι προσεγγίσεις.

Οι ΠΡΟΚΛΗΣΕΙΣ

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα παρουσιάζουν πολλές προκλήσεις, οι οποίες τα έχουν καταστήσει τον τομέα των ως επί το πλείστον καλά χρηματοδοτούμενων εταιρειών. Εδώ είναι τα κύρια προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι προγραμματιστές με τα LLM.

• Κόστος Ανάπτυξης & Συντήρησης: Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι τόσο δαπανηρά στην ανάπτυξη όσο και στη συντήρηση.
• Κλίμακα & Πολυπλοκότητα: Το όνομα τα λέει όλα. Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι τεράστια και πολύπλοκα. Χρειάζεστε μια καλή ομάδα για να δημιουργήσετε και να διαχειριστείτε μια.
• Προκαταλήψεις & Ανακρίβειες: Δεδομένου του τεράστιου μεγέθους της μάθησης χωρίς επίβλεψη που υφίστανται, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα μπορεί να περιλαμβάνουν πολλές προκαταλήψεις και ανακρίβειες ακριβώς όπως τα πήραν.

Λίστα δημοφιλών μοντέλων μεγάλων γλωσσών

S / N	Όνομα	Έτος	Εργολάβος	Μέγεθος σώματος	Παράμετροι	Άδεια
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Άγνωστο	~ 1 τρισ	Δημόσιο API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 δισεκατομμύρια μάρκες	1 τρισεκατομμύρια	Ιδιόκτητο
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 δισεκατομμύρια μάρκες	530 δις	Περιορισμένος
4.	Ανοίξτε τον Βοηθό	2023	ΛΑΙΟΝ	1.5 τρισεκατομμύρια μάρκες	17 δις	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ δισεκατομμύρια μάρκες	50 δις	Ιδιόκτητο
6.	Είδος μικρής καμήλας	2023	Meta	1.4 τρισεκατομμύρια	65 δις	Περιορισμένος
7.	Galactica	2022	Meta	106 δισεκατομμύρια μάρκες	120 δις	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	Εγκεφαλικά	-	13 δις	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 δισεκατομμύρια μάρκες	175 δις	Υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη
10.	GPT-Νέο	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 δις	MIT
11.	γεράκι	2023	ΤΙΙ	1 τρισεκατομμύρια μάρκες	40 δις	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Google	1.6 τρισεκατομμύρια μάρκες	1.2 τρισεκατομμύρια	Ιδιόκτητο
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 δισεκατομμύρια μάρκες	175 δις	Δημόσιο API
14.	ΜΠΕΡΤ	2018	Google	3.3 δις	340 εκατομμύρια	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 τρισεκατομμύρια	20 δις	Δημόσιο API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 δις	Apache 2.0

LLM ανοιχτού κώδικα

Πολλά από τα δημοφιλή μοντέλα μεγάλων γλωσσών είναι έργα ανοιχτού κώδικα, αν και η πολυπλοκότητα και το τεράστιο κόστος τους καθιστούν αδύνατη την υιοθέτησή τους από πολλούς προγραμματιστές. Ωστόσο, μπορείτε ακόμα να εκτελέσετε τα εκπαιδευμένα μοντέλα είτε για ερευνητικούς σκοπούς είτε για παραγωγή στην υποδομή του προγραμματιστή τους. Μερικά είναι δωρεάν, ενώ άλλα είναι οικονομικά. Εδώ είναι μια ωραία λίστα.

Λίστα κορυφαίων πόρων LLM

Ακολουθεί μια λίστα με τους κορυφαίους πόρους του Ιστού για να μάθετε τα πάντα και να παρακολουθείτε τα μεγάλα μοντέλα γλωσσών και τη βιομηχανία της τεχνητής νοημοσύνης.

• OpenAI: Προγραμματιστές των ChatGPT, GPT-4 και Dall-E
• Πρόσωπο Huggin: Δημοφιλής ιστότοπος για πράγματα που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη από την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) έως τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα
• Ιστολόγιο Google AI: Προσφέρει πληροφορίες, ενημερώσεις έρευνας, μελέτες και άρθρα από την ερευνητική ομάδα της Google.
• GitHub: Δημοφιλής πλατφόρμα φιλοξενίας κώδικα με πολλά έργα ανοιχτού κώδικα και τους κώδικές τους.
• Nvidia: Κατασκευαστές υλικού παράλληλων υπολογιστών
• Ανθολογία ACL: Μεγάλη πλατφόρμα με 80k+ εργασίες για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και την υπολογιστική γλωσσολογία.
• Νευρίπες: Συνέδριο συστημάτων επεξεργασίας νευρωνικών πληροφοριών.
• Μέτριας Δυσκολίας: Πλατφόρμα ιστολογίων με πολλά ιστολόγια τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης από διάφορους ειδικούς και ερευνητές.
• ArXiv: Σημαντικό επιστημονικό αποθετήριο με όλους τους τύπους ερευνητικών εργασιών, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και μεγάλων γλωσσών.

Συχνές ερωτήσεις

Ακολουθούν ορισμένες συχνές ερωτήσεις σχετικά με μοντέλα μεγάλων γλωσσών.

Συμπέρασμα

Ολοκληρώνοντας αυτήν την εξερεύνηση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και τι είναι, θα συμφωνήσετε ότι αλλάζουν τον κόσμο και είναι εδώ για να μείνουν.

Ενώ οι τεχνικές δυνατότητες του οργανισμού σας καθορίζουν εάν μπορείτε να συμμετάσχετε εδώ ή όχι, η επιχείρησή σας μπορεί πάντα να αξιοποιήσει τα πολλά οφέλη γενετική AI παρέχονται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα.