Veliki jezični modeli: što su i kako funkcioniraju

Pojmovi LLM ili "veliki jezični model" ovih se dana sve češće spominju. Većina ljudi zna da su povezani s umjetnom inteligencijom, ali to je samo to.

Mnogi od današnjih moćnih sustava umjetne inteligencije – od OpenAI-jevog ChatGPT-a do Googleovog BERT-a – temelje se na velikim jezičnim modelima, koji su usput rečeno, izvor njihove moći. Ali po čemu se ti LLM-ovi razlikuju od drugih tehnologija umjetne inteligencije prije njih?

Veliki jezični modeli, kao što im ime govori, vrlo su veliki. Oni su AI sustavi obučeni s pretjerano velikim količinama podataka, što ih čini vrlo učinkovitima s ljudskim jezicima. Ovaj post objašnjava kako.

Što su veliki jezični modeli?

Veliki jezični modeli vrsta su sustava umjetne inteligencije osposobljenog za prepoznavanje, repliciranje, predviđanje i manipuliranje tekstom ili drugim sadržajem. Moderni veliki jezični modeli sastoje se od AI neuronskih mreža s milijardama ili više parametara i često se treniraju pomoću petabajta podataka.

Veliki jezični model može razumjeti mnoge stvari poput čovjeka, ali ne sve. Međutim, za razliku od većine ljudi, veliki jezični model može imati opsežnije znanje o gotovo svemu, zbog čega izgleda kao sveznajuće računalo.

Veliki jezični modeli danas su mogući zbog velike količine digitalnih informacija na Internetu, nižih troškova računalstva i povećanja računalne snage CPU-a i GPU-a paralelnih procesora.

Kako funkcioniraju veliki jezični modeli?

Na površini, veliki jezični model kao na pr ChatGPT je jednostavan za korištenje. Sve što trebate učiniti je upisati tekst i on će na njega odgovoriti – od pitanja do svih vrsta zahtjeva.

Ispod površine, međutim, postoji još mnogo toga što dovodi do naizgled jednostavnih rezultata po kojima su poznati veliki jezični modeli. Na primjer, sustav se najprije mora stvoriti, obučiti i fino podesiti da bi proizvodio ChatGPT rezultate.

Dakle, evo kratkog pregleda različitih procesa koji omogućuju velike jezične modele.

• dizajn: Dizajn velikog jezičnog modela odredit će kako funkcionira, koji algoritam i metode obuke koristiti, kao i vrijeme i troškove za cjelokupnu obuku i održavanje.
• transformatori: Većina velikih jezičnih modela izgrađena je pomoću transformatorskog modela dubinskog učenja. Transformatori su korisni jer imaju mehanizam samopažnje koji ih čini svjesnijima konteksta i stoga zahtijevaju manje vremena za obuku u usporedbi sa starijim modelima.
• Predosposobljavanje i podaci: Od Wikipedije do velikih baza podataka i drugih jedinstvenih izvora podataka, količina i kvaliteta podataka koji se koriste u obuci velikog jezičnog modela odredit će njegove izlazne mogućnosti. Predosposobljavanje daje velikom jezičnom modelu osnovne informacije koje su mu potrebne za razumijevanje pisanog teksta, jezika, konteksta i tako dalje. Većina predosposobljavanja za LLM provodi se pomoću neoznačenih podataka u polunadziranom ili samonadziranom načinu učenja.
• Fino podešavanje: Nakon faze predobuke LLM-a, sljedeći korak obično je fino ugađanje specifično za domenu kako bi se pretvorio u korisniji alat za specifične svrhe kao što su chat, poslovno istraživanje, dovršavanje koda i tako dalje. Ovo je faza u kojoj se razvijaju alati kao što su GitHub Copilot i OpenAI-jev ChatGPT.

Veliki jezični modeli i softverski alati

Veliki jezični model također se može povezati s drugim softverskim sustavima ili platformama putem dodataka i API integracije. To omogućuje LLM-u da utječe na aktivnosti u stvarnom svijetu, kao što je provjera vremena, izvođenje aritmetike, pregledavanje weba i interakcija s web-aplikacijama putem platformi kao što je Zapier.

Ovo je područje koje se trenutno razvija i mogućnosti su ogromne. Na primjer, sve što trebate učiniti je dati upute, a LLM može potražiti stvari umjesto vas na webu, napraviti rezervacije, pratiti najnovije teme vijesti, obaviti kupovinu i tako dalje.

LLM Uvjeti i oznake

Ne postoji specifična metoda za razvoj velikog jezičnog modela, tako da grupe programera završe s različitim modelima koji koriste malo drugačije pristupe za postizanje sličnih ciljeva. Ova situacija dovela je do različitih etiketa koje pokušavaju opisati kako svaki model funkcionira. Slijede neki od ovih izraza i njihova značenja.

• Zero-shot model: Unaprijed obučeni veliki jezični model sposoban napraviti klasifikacije izvan svog osnovnog skupa obuke i dati prilično točne rezultate za opću upotrebu.
• Fino podešen model: model specifičan za domenu.
• Multimodalni model: Sposoban razumjeti i proizvesti vrste medija osim teksta, kao što su slike.
• GPT: Generativni unaprijed obučeni transformator.
• T5: Transformator prijenosa teksta u tekst.
• BART: Dvosmjerni i autoregresivni transformator.
• BERTI: Prikazi dvosmjernog kodera iz transformatora.
• RoBERTa: Robusno optimizirani BERT pristup.
• CTRL: Jezični model uvjetnog transformatora.
• LlaMA: Large Language Model Meta AI.
• Turing NLG: Generacija prirodnog jezika.
• TheMDA: Jezični modeli za aplikacije dijaloga.
• Electra: Učinkovito učenje kodera koji točno klasificira zamjene tokena.

Primjene velikih jezičnih modela

Veliki jezični modeli mogu se korisno primijeniti na mnoga područja poslovanja, razvoja i istraživanja. Prave prednosti dolaze nakon finog podešavanja, koje u potpunosti ovisi o tome za što je model dizajniran. Ovdje su njihova brojna područja primjene.

1. Prijevod jezika: Veliki jezični modeli dobro funkcioniraju s više jezika. Oni mogu prevesti jednostavne rečenice u računalni kod ili čak izbaciti više prijevoda na ljudski jezik odjednom.
2. Generiranje sadržaja: Od generiranja teksta do slika i šire, LLM-ovi se mogu isplativo koristiti za generiranje svih vrsta sadržaja, uključujući opise proizvoda, marketinški sadržaj, e-poštu tvrtke, pa čak i pravne dokumente.
3. Virtualni asistenti: Njihovo dobro razumijevanje ljudskog jezika čini LLM-e idealnim virtualnim asistentima. Oni mogu prihvatiti ljudski jezik kao naredbu i koristiti ga za pisanje stvari, izvođenje radnji na mreži, istraživanje i još mnogo toga.
4. Chat i razgovori: Oni su također izvrsni partneri za chat, kao što pokazuje popularni ChatGPT model.
5. Odgovaranje na pitanje: Veliki jezični modeli apsorbiraju puno informacija tijekom obuke, što ih čini sposobnima odgovoriti na većinu pitanja općeg znanja.
6. Sažetak sadržaja: Također mogu sažeti veliki tekstualni sadržaj u kraće oblike. Modeli transformatora izvrsni su u tome.
7. Financijska analiza: BloombergGPT je sjajan primjer za to.
8. Generiranje koda: Računalni programeri postaju sve učinkovitiji s kopilotima koje pokreću veliki jezični modeli fino podešeni za programiranje.
9. Usluge prepisivanja: LLM-i olakšavaju transkripciju teksta u govor i govora u tekst u hodu.
10. Prepisivanje sadržaja: Ili na istom jeziku ili u drugom stilu.
11. Analiza osjećaja: LLM se može koristiti za učinkovito određivanje osjećaja ugrađenih u ljudsku komunikaciju. Ovo mogu isplativo primijeniti marketinški timovi koji proučavaju svoje kupce.
12. Povrat informacija: Njihovo dobro razumijevanje ljudskog jezika čini LLM-ove važnim dijelom modernih tražilica.
13. Obrazovanje: Od interaktivnih alata za učenje do pametnijeg i personaliziranog podučavanja i sustava ocjenjivanja, potencijalne primjene LLM-a u obrazovanju su ogromne.

Prednosti velikih jezičnih modela

Unatoč brojnim izazovima koje donosi veliki razvoj jezičnog modela, njegove su prednosti brojne i vrijedne truda. Evo onih glavnih.

• Bogato razumijevanje jezika: LLM-i mogu razumjeti i odgovoriti na vaš jezik kao da razgovarate s drugim čovjekom. To ih čini posebno vrijednima kao sučelje između ljudi i svijeta računala.
• Kreativnost: Generativni unaprijed obučeni transformatori dokazali su svoje sposobnosti u stvaranju impresivnih tekstualnih izlaza kao što su ChatGPT i slike, kao kod Stabilna difuzija.
• Mnogostranost: Zero-shot model je svestran alat koji se može koristiti za mnoge zadatke i projekte koji zahtijevaju različita okruženja i aplikacije.
• Sposobnost finog podešavanja: Svaka organizacija može uzeti unaprijed obučen model i fino ga podesiti da preuzme zadatke i procese u svom tijeku rada. A to uključuje i upijanje kulture i etike organizacije poput brendiranja, slogana i pristupa.

Izazovi

Veliki jezični modeli predstavljaju mnoge izazove, koji su ih učinili domenom uglavnom dobro financiranih korporacija. Evo glavnih problema s kojima se programeri suočavaju s LLM-om.

• Troškovi razvoja i održavanja: Veliki jezični modeli skupi su i za razvoj i za održavanje.
• Mjerilo i složenost: Ime govori sve. Veliki jezični modeli su ogromni i složeni. Potreban vam je dobar tim za izgradnju i upravljanje njime.
• Pristranosti i netočnosti: S obzirom na samu veličinu nenadziranog učenja kojem prolaze, veliki jezični modeli mogu sadržavati mnogo pristranosti i netočnosti upravo onako kako su ih pokupili.

Popis popularnih modela velikih jezika

S / N	Ime	Godina	razvijač	Veličina korpusa	Parametri	licenca
1.	GPT-4	2023	OpenAI	nepoznat	~ 1 bilijun	Javni API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 milijardi žetona	1 trilijuna	Vlasnički
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 milijardi žetona	530 milijardi	Ograničen
4.	Otvorite Asistenta	2023	LAION	1.5 trilijuna tokena	17 milijardi	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ milijardi tokena	50 milijardi	Vlasnički
6.	LlaMA	2023	Meta	1.4 trilijuna	65 milijardi	Ograničen
7.	Galactica	2022	Meta	106 milijardi žetona	120 milijardi	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	Cerebre	-	13 milijardi	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 milijardi žetona	175 milijardi	Odgovorna umjetna inteligencija
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 milijardi	MIT
11.	soko	2023	IIT	1 trilijuna tokena	40 milijardi	Apache 2.0
12.	GLaM	2021	Google	1.6 trilijuna tokena	1.2 trilijuna	Vlasnički
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 milijardi žetona	175 milijardi	Javni API
14.	BERTI	2018	Google	3.3 milijardi	340 milijuna	apaš
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 trilijuna	20 milijardi	Javni API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 milijardi	Apache 2.0

LLMs otvorenog koda

Mnogi od popularnih velikih jezičnih modela projekti su otvorenog koda, iako njihova složenost i veliki troškovi onemogućuju mnoge programere da ih prihvate. Međutim, i dalje možete pokrenuti uvježbane modele u svrhe istraživanja ili proizvodnje na infrastrukturi njihovog razvojnog programera. Neki su besplatni, dok su drugi pristupačni. Ovdje je lijep popis.

Popis najboljih LLM izvora

Slijedi popis najboljih web resursa za učenje i praćenje velikih jezičnih modela i industrije umjetne inteligencije.

• OpenAI: Programeri ChatGPT-a, GPT-4 i Dall-E
• Zagrljeno lice: Popularno web mjesto za stvari vezane uz umjetnu inteligenciju od obrade prirodnog jezika (NLP) do velikih jezičnih modela
• Google AI blog: Nudi informacije, ažuriranja istraživanja, studije i članke Googleovog istraživačkog tima.
• GitHub: Popularna platforma za hosting koda s puno projekata otvorenog koda i njihovih kodova.
• Nvidia: Proizvođači hardvera za paralelno računanje
• ACL antologija: Velika platforma s 80 radova o obradi prirodnog jezika i računalnoj lingvistici.
• Neurips: Konferencija o sustavima obrade neuronskih informacija.
• Srednji: Platforma za bloganje s puno blogova o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju raznih stručnjaka i istraživača.
• ArXiv: Glavni znanstveni repozitorij sa svim vrstama istraživačkih radova, uključujući AI i velike jezične modele.

Često postavljana pitanja

Slijede neka često postavljana pitanja o velikim jezičnim modelima.

Zaključak

Zaokružujući ovo istraživanje velikih jezičnih modela i onoga što oni jesu, složit ćete se da oni mijenjaju svijet i da su tu da ostanu.

Iako tehničke mogućnosti vaše organizacije određuju možete li ovdje sudjelovati ili ne, vaša tvrtka uvijek može iskoristiti mnoge prednosti generativni AI koje pružaju veliki jezični modeli.