Suured keelemudelid: mis need on ja kuidas need töötavad

Mõisteid LLM või „suur keelemudel” levitatakse tänapäeval sagedamini. Enamik inimesi teab, et nad on seotud tehisintellektiga, kuid see on lihtsalt kõik.

Paljud tänapäeva võimsad tehisintellektisüsteemid – OpenAI ChatGPT-st Google’i BERT-ni – põhinevad suurtel keelemudelitel, mis muide on nende jõuallikaks. Kuid mille poolest erinevad need LLM-id teistest tehisintellekti tehnoloogiatest enne neid?

Suured keelemudelid, nagu nende nimigi ütleb, on väga suured. Need on AI-süsteemid, mis on koolitatud liiga suure andmemahuga, mis muudab need inimkeelte puhul väga tõhusaks. See postitus selgitab, kuidas.

Mis on suured keelemudelid?

Suured keelemudelid on teatud tüüpi tehisintellekti süsteemid, mis on koolitatud teksti või muu sisu äratundmiseks, paljundamiseks, ennustamiseks ja manipuleerimiseks. Kaasaegsed suured keelemudelid koosnevad tehisintellekti närvivõrkudest, millel on miljardeid või enamaid parameetreid ja mida treenitakse sageli petabaitide andmete abil.

Suur keelemudel saab aru paljudest asjadest nagu inimene, kuigi mitte kõigest. Kuid erinevalt enamikust inimestest võivad suurel keelemudelil olla ulatuslikumad teadmised peaaegu kõige kohta, muutes selle näiliseks kõiketeadev arvuti.

Suured keelemudelid on tänapäeval võimalikud tänu suurele hulgale digitaalsele teabele Internetis, väiksemate arvutuskulude ja nii protsessorite kui ka GPU paralleelprotsessorite arvutusvõimsuse suurenemise tõttu.

Kuidas suured keelemudelid töötavad?

Pealtnäha on suur keelemudel nagu ChatGPT on lihtne kasutada. Peate lihtsalt sisestama teksti ja see vastab sellele – alates küsimustest kuni igat tüüpi päringuteni.

Pinna all toimub aga palju muud, et anda pealtnäha vaevatuid tulemusi, mille poolest on tuntud suured keelemudelid. Näiteks tuleb ChatGPT tüüpi tulemuste saamiseks süsteem esmalt luua, koolitada ja peenhäälestada.

Niisiis, siin on kiire ülevaade erinevatest protsessidest, mis võimaldavad suuri keelemudeleid.

• Disain: Suure keelemudeli ülesehitus määrab, kuidas see töötab, millist algoritmi ja koolitusmeetodeid kasutada, samuti üldise koolituse ja hoolduse aja ja maksumuse.
• Transformers: Enamik suuri keelemudeleid on ehitatud trafo süvaõppe mudeli abil. Trafod on kasulikud, kuna neil on enesetähelepanu mehhanism, mis muudab need kontekstiteadlikumaks ja nõuab seetõttu vanemate mudelitega võrreldes vähem treenimisaega.
• Eelkoolitus ja andmed: Alates Wikipediast kuni suurte andmebaaside ja muude unikaalsete andmeallikateni – suure keelemudeli väljaõppeks kasutatavate andmete kvantiteet ja kvaliteet määravad selle väljundvõimalused. Eelkoolitus annab suurele keelemudelile põhiteabe, mida ta vajab kirjaliku teksti, keele, konteksti jms mõistmiseks. Enamik LLM-i eelkoolitusi tehakse märgistamata andmetega kas pool- või enesejärelevalvega õpperežiimides.
• Peenhäälestus: Pärast LLM-i eelkoolitusetappi on järgmine samm tavaliselt domeenispetsiifiline peenhäälestus, et muuta see konkreetsetel eesmärkidel kasulikumaks tööriistaks, nagu vestlus, äriuuringud, koodide lõpetamine jne. See on etapp, kus arendatakse selliseid tööriistu nagu GitHub Copilot ja OpenAI ChatGPT.

Suured keelemudelid ja tarkvaratööriistad

Suur keelemudel võib pluginate ja API integratsiooni kaudu ühendada ka teiste tarkvarasüsteemide või platvormidega. See võimaldab LLM-il teostada reaalseid tegevusi, nagu kellaaja kontrollimine, aritmeetika, veebi sirvimine ja veebirakendustega suhtlemine selliste platvormide nagu Zapier kaudu.

See on praegu arenev ala ja võimalused on tohutud. Näiteks piisab, kui anda juhiseid ja LLM saab teie jaoks veebist asju otsida, teha broneeringuid, hoida silma peal värsketel uudisteemadel, sooritada oste ja nii edasi.

LLM-i tingimused ja sildid

Suure keelemudeli väljatöötamiseks ei ole spetsiifilist meetodit, seega saavad arendajarühmad välja erinevad mudelid, mis kasutavad sarnaste eesmärkide saavutamiseks veidi erinevaid lähenemisviise. Selline olukord on tekitanud erinevaid silte, kuna nad püüavad kirjeldada, kuidas iga mudel töötab. Järgnevalt on toodud mõned neist terminitest ja nende tähendus.

• Nullkaadri mudel: eelkoolitatud suur keelemudel, mis suudab klassifitseerida oma põhiõppekomplektist kaugemale ja annab üldiseks kasutamiseks üsna täpseid tulemusi.
• Peenhäälestatud mudel: domeenispetsiifiline mudel.
• Multimodaalne mudel: suudab mõista ja toota muid meediumitüüpe peale teksti, näiteks pilte.
• GPT: Generatiivne eelkoolitatud transformer.
• T5: tekstist tekstiks ülekandmise transformer.
• BART: Kahesuunaline ja automaatregressiivne transformer.
• BERT: Transformerite kahesuunalised kodeerijad.
• RoBERTa: tugevalt optimeeritud BERT-lähenemine.
• CTRL: tingimusliku transformaatori keelemudel.
• LlaMA: suur keelemudel Meta AI.
• Turing NLG: Loomuliku keele põlvkond.
• TheMDA: dialoogirakenduste keelemudelid.
• ELECTRA: Tunnide asendusi täpselt klassifitseeriva kodeerija tõhus õppimine.

Suurte keelemudelite rakendused

Suuri keelemudeleid saab kasulikult rakendada paljudes äri-, arendus- ja teadusvaldkondades. Tegelik kasu tuleb pärast peenhäälestamist, mis sõltub täielikult sellest, milleks mudel on mõeldud. Siin on nende paljud rakendusvaldkonnad.

1. Keele tõlge: suured keelemudelid toimivad hästi mitme keelega. Nad suudavad tõlkida lihtsaid lauseid arvutikoodiks või isegi väljastada korraga mitme inimkeele tõlke.
2. Sisu genereerimine: Alates teksti genereerimisest kuni piltideni ja mujalgi saab LLM-e tulusalt kasutada igasuguse sisu, sealhulgas tootekirjelduste, turundussisu, ettevõtte meilide ja isegi juriidiliste dokumentide loomiseks.
3. Virtuaalsed assistendid: Nende hea arusaamine inimkeelest teeb LLM-idest ideaalsed virtuaalsed assistendid. Nad võivad aktsepteerida inimkeelt käsuna ja kasutada seda asjade kirjutamiseks, võrgutoimingute tegemiseks, uurimistöö tegemiseks ja muuks.
4. Vestlused ja vestlused: Nad on ka suurepärased vestluspartnerid, nagu näitab populaarne ChatGPT mudel.
5. Küsimusele vastamine: Suured keelemudelid neelavad koolituse ajal palju teavet ja see võimaldab neil vastata enamikule üldiste teadmistega seotud küsimustele.
6. Sisu kokkuvõte: nad saavad ka suure tekstisisu lühemateks vormideks kokku võtta. Trafo mudelid on selles suurepärased.
7. Finantsanalüüs: BloombergGPT on selle suurepärane näide.
8. Koodide genereerimine: Arvutiprogrammeerijad muutuvad tõhusamaks kaaspilootidega, mida toidavad suured programmeerimiseks peenhäälestatud keelemudelid.
9. Transkriptsiooniteenused: LLM-id hõlbustavad tekstist kõneks ja kõnest tekstiks transkriptsioonide sooritamist.
10. Sisu ümberkirjutamine: Kas samas keeles või erinevas stiilis.
11. Sentimentide analüüs: LLM-e saab kasutada inimsuhtluses manustatud tunnete tõhusaks tuletamiseks. Seda saavad kasumlikult rakendada turundusmeeskonnad, kes uurivad oma kliente.
12. Teabe otsimine: Nende hea arusaamine inimkeelest teeb LLM-idest tänapäevaste otsingumootorite olulise osa.
13. Käsitöö: Interaktiivsetest õppevahenditest nutikamate ja isikupärastatud juhendamis- ja hindamissüsteemideni on LLM-ide võimalikud rakendused hariduses tohutud.

Suurte keelemudelite eelised

Vaatamata paljudele väljakutsetele, mida suure keelemudeli väljatöötamine tekitab, on selle eelised palju ja vaeva väärt. Siin on peamised.

• Rikkalik keelemõistmine: LLM-id saavad teie keelest aru ja sellele vastata nii, nagu räägiksite teise inimesega. See muudab need inimeste ja arvutimaailma vahelise liidesena eriti väärtuslikuks.
• Loovus: Generatiivsed eelkoolitatud trafod on tõestanud oma võimet muljetavaldavate tekstiväljundite (nt ChatGPT abil) ja piltide loomisel. Stabiilne difusioon.
• Mitmekülgsus: Nullkaadri mudel on mitmekülgne tööriist, mida saab kasutada paljude ülesannete ja projektide jaoks, mis nõuavad erinevaid keskkondi ja rakendusi.
• Peenhäälestusvõime: iga organisatsioon võib kasutada eelkoolitatud mudelit ja seda peenhäälestada, et võtta oma töövoogu ülesandeid ja protsesse. Ja see hõlmab organisatsiooni kultuuri ja eetikaga leotamist, nagu bränding, loosungid ja lähenemisviisid.

Väljakutsed

Suured keelemudelid kujutavad endast palju väljakutseid, mis on muutnud need enamasti hästi rahastatud ettevõtete pärusmaaks. Siin on peamised probleemid, millega arendajad LLM-idega kokku puutuvad.

• Arendus- ja hoolduskulud: suurte keelemudelite arendamine ja hooldamine on kallis.
• Skaala ja keerukus: Nimi ütleb kõik. Suured keelemudelid on tohutud ja keerulised. Selle loomiseks ja haldamiseks on vaja head meeskonda.
• Eelarvamused ja ebatäpsused: Arvestades nende juhendamata õppimise tohutut suurust, võivad suured keelemudelid sisaldada palju eelarvamusi ja ebatäpsusi just siis, kui nad need tuvastasid.

Populaarsete suurte keelemudelite loend

S / N	Nimi	Tootmisaasta	arendaja	Korpuse suurus	parameetrid	litsents
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Tundmatu	~ 1 triljon	Avalik API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 miljardit märki	1 triljonit	patenditud
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 miljardit märki	530 miljardit	Piiratud
4.	Avage assistent	2023	LAION	1.5 triljonit märki	17 miljardit	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ miljardit märki	50 miljardit	patenditud
6.	Kõned	2023	Meta	1.4 triljonit	65 miljardit	Piiratud
7.	Galaktika	2022	Meta	106 miljardit märki	120 miljardit	CC-BY-NC
8.	Tserebras-GPT	2023	Tserebrased	-	13 miljardit	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 miljardit märki	175 miljardit	Vastutav AI
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 miljardit	MIT
11.	Pistrik	2023	IIT	1 triljonit märki	40 miljardit	Apache 2.0
12.	GLaM	2021	Google	1.6 triljonit märki	1.2 triljonit	patenditud
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 miljardit märki	175 miljardit	Avalik API
14.	BERT	2018	Google	3.3 miljardit	340 miljonit	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 triljonit	20 miljardit	Avalik API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 miljardit	Apache 2.0

Avatud lähtekoodiga LLM-id

Paljud populaarsed suured keelemudelid on avatud lähtekoodiga projektid, kuigi nende keerukus ja suured kulud muudavad paljudel arendajatel võimatuks neid kasutusele võtta. Siiski saate koolitatud mudeleid nende arendaja infrastruktuuris kasutada kas uurimise või tootmise eesmärgil. Mõned on tasuta, teised aga taskukohased. Siin on tore nimekiri.

Kõige populaarsemate LLM-i ressursside loend

Järgnev on nimekiri veebi peamistest ressurssidest, et õppida kõike suurte keelemudelite ja tehisintellekti tööstuse kohta ning olla nendega kursis.

• OpenAI: ChatGPT, GPT-4 ja Dall-E arendajad
• Huggini nägu: populaarne veebisait AI-ga seotud asjade jaoks alates loomuliku keele töötlemisest (NLP) kuni suurte keelemudeliteni
• Google AI ajaveeb: pakub teavet, uuringute värskendusi, uuringuid ja artikleid Google'i uurimismeeskonnalt.
• GitHub: populaarne koodimajutusplatvorm, kus on palju avatud lähtekoodiga projekte ja nende koode.
• Nvidia: paralleelse andmetöötluse riistvara tootjad
• ACL-i antoloogia: suur platvorm 80 XNUMX+ paberiga loomuliku keele töötlemise ja arvutuslingvistika kohta.
• Neurips: Neuraalsete infotöötlussüsteemide konverents.
• Keskmine: ajaveebiplatvorm, kus on palju tehisintellekti ja masinõppe ajaveebisid erinevatelt ekspertidelt ja teadlastelt.
• ArXiv: suur teaduslik hoidla igat tüüpi uurimistöödega, sealhulgas tehisintellekt ja suured keelemudelid.

Korduma kippuvad küsimused

Järgnevalt on toodud mõned korduma kippuvad küsimused suurte keelemudelite kohta.

Järeldus

Suuremate keelemudelite ja nende sisu uurimist kokku võttes nõustute, et need muudavad maailma ja on siin, et jääda.

Kuigi teie organisatsiooni tehnilised võimalused määravad, kas saate siin osaleda või mitte, saab teie ettevõte alati kasutada paljusid eeliseid. generatiivne AI mida pakuvad suured keelemudelid.