Suuret kielimallit: mitä ne ovat ja miten ne toimivat

Haluatko ymmärtää suuria kielimalleja? Tutustu niiden tehoon ja sovelluksiin täällä. Opi mitä LLM:t ovat, miten ne toimivat ja niiden vaikutus yhteiskuntaan ja liiketoimintaan.

Termejä LLM tai "Large Language Model" levitetään nykyään useammin. Useimmat ihmiset tietävät olevansa yhteydessä tekoälyyn, mutta siinä se vain.

Monet nykypäivän tehokkaista tekoälyjärjestelmistä – OpenAI:n ChatGPT:stä Googlen BERTiin – perustuvat suuriin kielimalleihin, jotka muuten ovat niiden voiman lähde. Mutta mikä tekee näistä LLM:istä eron muista niitä edeltäneistä tekoälytekniikoista?

Suuret kielimallit ovat nimensä mukaisesti erittäin suuria. Ne ovat tekoälyjärjestelmiä, jotka on koulutettu liian suurilla tietomäärillä, mikä tekee niistä erittäin tehokkaita ihmisten kielten kanssa. Tämä viesti selittää kuinka.

Mitä ovat suuret kielimallit?

Suuret kielimallit ovat eräänlainen tekoälyjärjestelmä, joka on koulutettu tunnistamaan, kopioimaan, ennustamaan ja käsittelemään tekstiä tai muuta sisältöä. Nykyaikaiset suuret kielimallit koostuvat tekoälyn hermoverkoista, joissa on miljardeja tai enemmän parametreja, ja niitä koulutetaan usein petabyyteillä.

Suuri kielimalli voi ymmärtää monia asioita kuten ihminen, vaikka ei kaikkea. Kuitenkin toisin kuin useimmat ihmiset, suurella kielimallilla voi olla laajempaa tietoa melkein kaikesta, mikä saa sen näyttämään kaikkitietävä tietokone.

Suuret kielimallit ovat nykyään mahdollisia, koska Internetissä on paljon digitaalista tietoa, alhaisemmat laskentakustannukset ja sekä CPU- että GPU-rinnakkaisprosessorien laskentatehon kasvu.

Kuinka suuret kielimallit toimivat?

Pinnalla suuri kielimalli, kuten ChatGPT on helppokäyttöinen. Sinun tarvitsee vain kirjoittaa tekstiä ja se vastaa siihen – kysymyksistä kaikentyyppisiin pyyntöihin.

Pinnan alla tapahtuu kuitenkin paljon muutakin, mikä tuottaa näennäisesti vaivatonta tulosta, josta suuret kielimallit tunnetaan. Esimerkiksi järjestelmä on ensin luotava, koulutettava ja hienosäädettävä tuottaakseen ChatGPT-tuloksia.

Joten tässä on nopea katsaus erilaisiin prosesseihin, jotka mahdollistavat suuret kielimallit.

  • Malli: Laajan kielimallin suunnittelu määrittää, miten se toimii, mitä algoritmeja ja koulutusmenetelmiä käytetään, sekä kokonaiskoulutuksen ja ylläpidon aika ja kustannukset.
  • Muuntajat: Useimmat suuret kielimallit on rakennettu käyttämällä muuntajan syväoppimismallia. Muuntajat ovat hyödyllisiä, koska niissä on itsehuomiomekanismi, joka tekee niistä kontekstitietoisempia ja vaativat siksi vähemmän harjoitusaikaa vanhempiin malleihin verrattuna.
  • Esikoulutus ja tiedot: Wikipediasta suuriin tietokantoihin ja muihin ainutlaatuisiin tietolähteisiin, suuren kielimallin koulutuksessa käytetyn tiedon määrä ja laatu määräävät sen tulostusominaisuudet. Esikoulutus antaa suurelle kielimallille perustiedot, joita se tarvitsee ymmärtääkseen kirjoitettua tekstiä, kieltä, kontekstia ja niin edelleen. Suurin osa LLM-esikoulutuksesta tehdään käyttämällä merkitsemätöntä dataa joko puolivalvotussa tai itseohjatussa oppimistilassa.
  • Hienosäätö: LLM:n esikoulutusvaiheen jälkeen seuraava vaihe on yleensä verkkotunnuskohtainen hienosäätö, jotta siitä tulee hyödyllisempi työkalu tiettyihin tarkoituksiin, kuten chattailuun, liiketoimintatutkimukseen, koodin viimeistelyyn ja niin edelleen. Tämä on vaihe, jossa kehitetään työkaluja, kuten GitHub Copilot ja OpenAI:n ChatGPT.

Suuret kielimallit ja ohjelmistotyökalut

Suuri kielimalli voi myös muodostaa yhteyden muihin ohjelmistojärjestelmiin tai alustoihin liitännäisten ja API-integraation kautta. Tämän ansiosta LLM voi suorittaa todellisia toimintoja, kuten ajan tarkistamista, laskutoimitusta, verkon selaamista ja vuorovaikutusta verkkosovellusten kanssa Zapierin kaltaisten alustojen kautta.

Tämä on tällä hetkellä kehittyvä alue ja mahdollisuudet ovat valtavat. Esimerkiksi, sinun tarvitsee vain antaa ohjeet, ja LLM voi etsiä sinulle asioita verkosta, tehdä varauksia, pitää silmällä uutisia, tehdä ostoksia ja niin edelleen.

LLM-ehdot ja etiketit

Ei ole olemassa erityistä menetelmää suuren kielimallin kehittämiseen, joten kehittäjäryhmät päätyvät erilaisiin malleihin, jotka käyttävät hieman erilaisia ​​lähestymistapoja samanlaisten tavoitteiden saavuttamiseksi. Tämä tilanne on synnyttänyt erilaisia ​​​​etikettejä, kun ne yrittävät kuvata kunkin mallin toimintaa. Seuraavassa on joitain näistä termeistä ja mitä ne tarkoittavat.

  • Zero-shot malli: Valmiiksi koulutettu laaja kielimalli, joka pystyy tekemään luokituksia perusharjoittelusarjansa lisäksi ja antamaan melko tarkkoja tuloksia yleiseen käyttöön.
  • Hienosäädetty malli: Verkkotunnuskohtainen malli.
  • Multimodaalinen malli: Pystyy ymmärtämään ja tuottamaan muita mediatyyppejä kuin tekstiä, kuten kuvia.
  • GPT: Generatiivinen esikoulutettu muuntaja.
  • T5: Tekstistä tekstiksi -siirtomuuntaja.
  • Bart: Kaksisuuntainen ja automaattisesti regressiivinen muuntaja.
  • BERTI: Transformersin kaksisuuntaiset kooderiesitykset.
  • Roberta: Vankkasti optimoitu BERT-lähestymistapa.
  • CTRL: Ehdollisen muuntajan kielimalli.
  • Laama: Large Language Model Meta AI.
  • Turing NLG: Luonnollisen kielen sukupolvi.
  • TheMDA: Dialogisovellusten kielimallit.
  • ELECTRA: Enkooderin tehokas oppiminen, joka luokittelee tunnuksen vaihdot tarkasti.

Suurten kielimallien sovellukset

Suuria kielimalleja voidaan soveltaa hyödyllisesti monilla liiketoiminnan, kehityksen ja tutkimuksen aloilla. Todelliset hyödyt tulevat hienosäädön jälkeen, mikä riippuu täysin siitä, mihin malli on suunniteltu. Tässä on niiden monet käyttöalueet.

  1. Kieli Käännös: Suuret kielimallit toimivat hyvin useiden kielten kanssa. He voivat kääntää yksinkertaisia ​​lauseita tietokonekoodiksi tai jopa tuottaa useita ihmiskielisiä käännöksiä kerralla.
  2. Sisällön luominen: Tekstin luomisesta kuviin ja muuhunkin LLM:itä voidaan käyttää kannattavasti kaikenlaisen sisällön luomiseen, mukaan lukien tuotekuvaukset, markkinointisisältö, yrityssähköpostit ja jopa juridiset asiakirjat.
  3. Virtuaaliassistentit: Heidän hyvä ihmisten kielen ymmärtämisensä tekee LLM:istä ihanteellisia virtuaalisia avustajia. He voivat hyväksyä ihmisten kielen käskynä ja käyttää sitä esimerkiksi kirjoittamiseen, verkkotoimintojen suorittamiseen, tutkimusten tekemiseen ja paljon muuta.
  4. Chat & keskustelut: He ovat myös hyviä chat-kumppaneita, kuten suosittu ChatGPT-malli osoittaa.
  5. Kysymykseen vastaaminen: Suuret kielimallit imevät paljon tietoa koulutuksen aikana, ja tämän ansiosta ne pystyvät vastaamaan useimpiin yleistietokysymyksiin.
  6. Sisällön yhteenveto: He voivat myös tiivistää suuren tekstisisällön lyhyempiin muotoihin. Muuntajamallit ovat hyviä tässä.
  7. Talousanalyysi: BloombergGPT on tästä hyvä esimerkki.
  8. Koodin luominen: Tietokoneohjelmoijat ovat tulossa tehokkaammiksi perämiesten avulla, jotka käyttävät suuria ohjelmointia varten hienosäädettyjä kielimalleja.
  9. Transkriptiopalvelut: LLM:t helpottavat tekstistä puheeksi ja puheesta tekstiksi -transkriptioiden suorittamista lennossa.
  10. Sisällön uudelleenkirjoittaminen: Joko samalla kielellä tai eri tyylillä.
  11. Aistien analyysi: LLM:itä voidaan käyttää tehokkaasti päättelemään upotettuja tunteita ihmisten viestinnässä. Tätä voivat hyödyntää kannattavasti asiakkaitaan tutkivat markkinointitiimit.
  12. Tiedonhaku: Heidän hyvä ihmisten kielen ymmärtämisensä tekee LLM:istä tärkeän osan nykyaikaisia ​​hakukoneita.
  13. koulutus: Vuorovaikutteisista oppimisvälineistä älykkäämpiin ja yksilöllisempiin tutorointi- ja arviointijärjestelmiin, LLM:n potentiaaliset sovellukset koulutuksessa ovat valtavat.

Suurien kielimallien edut

Huolimatta suuren kielimallin kehittämisen aiheuttamista monista haasteista, sen hyödyt ovat monia ja vaivan arvoisia. Tässä tärkeimmät.

  • Rikas kielen ymmärtäminen: LLM:t voivat ymmärtää kieltäsi ja vastata siihen ikään kuin puhuisit toiselle ihmiselle. Tämä tekee niistä erityisen arvokkaita rajapintana ihmisten ja tietokonemaailman välillä.
  • Luovuus: Generatiiviset esiopetetut muuntajat ovat osoittaneet kykynsä tuottaa vaikuttavia tekstitulosteita, kuten ChatGPT:llä ja kuvia, kuten Vakaa diffuusio.
  • Monipuolisuus: Zero-shot -malli on monipuolinen työkalu, jota voidaan käyttää moniin eri ympäristöjä ja sovelluksia vaativiin tehtäviin ja projekteihin.
  • Hienosäätökyky: Mikä tahansa organisaatio voi ottaa valmiiksi koulutetun mallin ja hienosäätää sitä ottamaan vastaan ​​tehtäviä ja prosesseja työnkulussaan. Ja tähän sisältyy organisaation kulttuuriin ja etiikkaan uppoaminen, kuten brändäys, iskulauseet ja lähestymistavat.

Haasteet

Suuret kielimallit tuovat mukanaan monia haasteita, jotka ovat tehneet niistä enimmäkseen hyvin rahoitettujen yritysten toimialueen. Tässä ovat tärkeimmät ongelmat, joita kehittäjät kohtaavat LLM:ien kanssa.

  • Kehitys- ja ylläpitokustannukset: Suuret kielimallit ovat kalliita kehittää ja ylläpitää.
  • Mittakaava ja monimutkaisuus: Nimi kertoo kaiken. Suuret kielimallit ovat valtavia ja monimutkaisia. Tarvitset hyvän tiimin sellaisen rakentamiseen ja johtamiseen.
  • Virheet ja epätarkkuudet: Kun otetaan huomioon ohjaamattoman oppimisen valtava määrä, suuret kielimallit voivat sisältää paljon harhaa ja epätarkkuuksia juuri silloin, kun ne havaittiin.
S / NNimiVuosiKehittäjäKorpusen kokoparametritLisenssi
1.GPT-42023OpenAItuntematon~ 1 triljoonaJulkinen API
2.PanGu-Σ2023Huawei329 miljardia rahaketta1 biljoonaaProprietary
3.MT-NLG2021Microsoft/Nvidia338 miljardia rahaketta530 miljardiarajoitettu
4.Avaa Assistant2023LAION1.5 biljoonaa rahaketta17 miljardiaApache 2.0
5.BloombergGPT2023Bloomberg L.P.Yli 700 miljardia tokenia50 miljardiaProprietary
6.Laama2023Meta1.4 biljoonaa65 miljardiarajoitettu
7.Galactica2022Meta106 miljardia rahaketta120 miljardiaCC-BY-NC
8.Cerebras-GPT2023Aivot-13 miljardiaApache 2.0
9.KUKINTA2022HugginFace & Co350 miljardia rahaketta175 miljardiaVastuullinen tekoäly
10.GPT-Neo2021Eleuther AI825 GB2.7 miljardiaMIT
11.Haukka2023IIT1 biljoonaa rahaketta40 miljardiaApache 2.0
12.GLAM2021Google1.6 biljoonaa rahaketta1.2 biljoonaaProprietary
13.GPT-32020OpenAI300 miljardia rahaketta175 miljardiaJulkinen API
14.BERTI2018Google3.3 miljardia340 euroaApache
15.AlexaTM2022Amazon1.3 biljoonaa20 miljardiaJulkinen API
16.YaLM2022Yandex1.7 TB100 miljardiaApache 2.0

Avoimen lähdekoodin LLM:t

Monet suosituista suurista kielimalleista ovat avoimen lähdekoodin projekteja, vaikka niiden monimutkaisuus ja valtavat kustannukset tekevät monien kehittäjien mahdottomaksi ottaa niitä käyttöön. Voit kuitenkin edelleen käyttää koulutettuja malleja joko tutkimustarkoituksiin tai tuotantoon niiden kehittäjän infrastruktuurissa. Jotkut ovat ilmaisia, kun taas toiset ovat edullisia. Tässä on kiva lista.

Luettelo parhaista LLM-resursseista

Seuraavassa on luettelo verkon tärkeimmistä resursseista, joiden avulla voit oppia kaiken suurista kielimalleista ja tekoälyteollisuudesta ja pysyä niissä.

  • OpenAI: ChatGPT:n, GPT-4:n ja Dall-E:n kehittäjät
  • Huggin Face: Suosittu sivusto tekoälyyn liittyville jutuille luonnollisen kielen käsittelystä (NLP) suuriin kielimalleihin
  • Google AI -blogi: Tarjoaa tietoja, tutkimuspäivityksiä, tutkimuksia ja artikkeleita Googlen tutkimustiimistä.
  • GitHub: Suosittu koodin isännöintialusta, jossa on paljon avoimen lähdekoodin projekteja ja niiden koodeja.
  • Nvidia: Rinnakkaisten laskentalaitteiden valmistajat
  • ACL Antologia: Suuri alusta, jossa on yli 80 XNUMX paperia luonnollisen kielen käsittelystä ja laskennallisesta lingvistiikasta.
  • Neurips: Neuraalisten tietojenkäsittelyjärjestelmien konferenssi.
  • Keskikokoinen: Bloggointialusta, jossa on paljon tekoäly- ja koneoppimisblogeja eri asiantuntijoilta ja tutkijoilta.
  • ArXiv: Tärkeä tieteellinen arkisto, jossa on kaikentyyppisiä tutkimuspapereita, mukaan lukien tekoäly ja suuret kielimallit.

Usein kysytyt kysymykset

Seuraavassa on joitain usein kysyttyjä kysymyksiä suurista kielimalleista.

Mikä on parametri suurissa kielimalleissa?

Parametri on mikä tahansa muuttuja, jota voidaan säätää mallin harjoittelun aikana, mikä auttaa muuttamaan syötetyt tiedot oikeaksi ulostuloksi. Mitä enemmän parametreja tekoälyllä on, sitä monipuolisempi ja tehokkaampi se voi olla. Toisin sanoen tekoälymallin ominaisuudet määräytyvät sen parametrien lukumäärän mukaan.

Mitä tarkoittaa korpus?

Korpus tarkoittaa yksinkertaisesti kaikkea tekoälymallin koulutuksessa käytettyä dataa.

Mitä koulutus ja esikoulutus tarkoittaa?

Koneoppimisen tekoälykoulutuksella tarkoitetaan prosessia, jossa AI-mallille tarjotaan jäsenneltyä dataa ja opetetaan, mitä ne tarkoittavat joko ohjatun tai ohjaamattoman oppimisen avulla – joko ihmisen ohjaajan kanssa tai ilman. Esikoulutus puolestaan ​​tarkoittaa laajaa kielimallia, joka on jo koulutettu ja joka on valmis hienosäätöön tai erityiskoulutukseen.

Mikä on huomiomekanismi LLM:ssä?

Huomiota käytetään minkä tahansa tiedon kontekstin ymmärtämiseen, esimerkiksi silloin, kun malli kohtaa sanan, jolla voi olla useita merkityksiä. Se voi päätellä tarkan merkityksen keskittymällä kontekstiin.

Mitä eroa on parametrien ja tokeneiden välillä LLM:ssä?

Parametrit ovat numeerisia arvoja, joita käytetään mallin käyttäytymisen määrittelemiseen säätämällä niitä harjoituksen aikana. Tokenit puolestaan ​​​​ovat merkityksen yksiköitä, kuten sana, etuliite, numero, välimerkit jne.

Yhteenveto

Kun tutkit laajoja kielimalleja ja mitä ne ovat, ymmärrät, että ne muuttavat maailmaa ja ovat tulleet jäädäkseen.

Vaikka organisaatiosi tekniset valmiudet määräävät, voitko osallistua tähän vai et, yrityksesi voi aina hyödyntää monia etuja generatiivinen tekoäly tarjoavat suuret kielimallit.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke on tietokoneharrastaja, joka rakastaa lukea monenlaisia ​​kirjoja. Hän pitää Linuxista parempana kuin Windows/Mac ja on käyttänyt
Ubuntu alusta alkaen. Voit saada hänet kiinni Twitterissä bongotrax

Artikkelit: 278

Vastaanota teknisiä tavaroita

Tekniset trendit, startup-trendit, arvostelut, online-tulot, verkkotyökalut ja markkinointi kerran tai kahdesti kuukaudessa

Jätä vastaus

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *