დიდი ენის მოდელები: რა არის ისინი და როგორ მუშაობენ

ტერმინები LLM ან "დიდი ენობრივი მოდელი" უფრო ხშირად გამოიყენება ამ დღეებში. ადამიანების უმეტესობამ იცის, რომ ისინი დაკავშირებულია ხელოვნურ ინტელექტთან, მაგრამ ეს მხოლოდ ისაა.

ბევრი დღევანდელი ხელოვნური ინტელექტის მძლავრი სისტემა – OpenAI-ს ChatGPT-დან Google-ის BERT-მდე – ეფუძნება დიდ ენობრივ მოდელებს, რომლებიც სხვათა შორის, მათი ძალაუფლების წყაროა. მაგრამ რა განასხვავებს ამ LLM-ებს სხვა ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებისგან მანამდე?

დიდი ენობრივი მოდელები, როგორც მათი სახელი გვთავაზობს, ძალიან დიდია. ეს არის ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, გაწვრთნილი ზედმეტად დიდი რაოდენობით მონაცემებით, რაც მათ ძალიან ეფექტურს ხდის ადამიანის ენებთან მიმართებაში. ეს პოსტი განმარტავს როგორ.

რა არის დიდი ენის მოდელები?

დიდი ენობრივი მოდელები არის ხელოვნური ინტელექტის სისტემის ტიპი, რომელიც გაწვრთნილი აქვს ტექსტის ან სხვა შინაარსის ამოცნობას, რეპლიკაციას, პროგნოზირებას და მანიპულირებას. თანამედროვე დიდი ენობრივი მოდელები შედგება AI ნერვული ქსელებისგან მილიარდობით ან მეტი პარამეტრით და ხშირად სწავლობენ პეტაბაიტიანი მონაცემების გამოყენებით.

დიდი ენის მოდელს შეუძლია ბევრი რამის გაგება, როგორც ამას ადამიანი აკეთებს, თუმცა არა ყველაფერს. თუმცა, ადამიანების უმეტესობისგან განსხვავებით, დიდ ენობრივ მოდელს შეიძლება ჰქონდეს უფრო ფართო ცოდნა თითქმის ყველაფრის შესახებ, რაც მას ჰგავს ყოვლისმომცველი კომპიუტერი.

დიდი ენობრივი მოდელები დღეს შესაძლებელია ინტერნეტში ციფრული ინფორმაციის დიდი მოცულობის, გამოთვლების დაბალი ხარჯების და როგორც CPU, ისე GPU პარალელური პროცესორების გამოთვლითი სიმძლავრის გაზრდის გამო.

როგორ მუშაობს დიდი ენობრივი მოდელები?

გარეგნულად, დიდი ენის მოდელი, როგორიცაა ჩატი GPT მარტივი გამოსაყენებელია. თქვენ მხოლოდ უნდა აკრიფოთ ტექსტი და ის გიპასუხებთ - კითხვებიდან ყველა სახის მოთხოვნამდე.

თუმცა, ზედაპირის ქვეშ, გაცილებით მეტი ხდება იმ ერთი შეხედვით უპრობლემოდ შედეგის მისაღებად, რომლითაც ცნობილია დიდი ენობრივი მოდელები. მაგალითად, სისტემა ჯერ უნდა შეიქმნას, გაწვრთნას და დაზუსტდეს ChatGPT-ის ტიპის შედეგების მისაღებად.

ასე რომ, აქ არის სწრაფი გადახედვა სხვადასხვა პროცესებზე, რომლებიც შესაძლებელს ხდის დიდ ენობრივ მოდელებს.

• დიზაინი: დიდი ენობრივი მოდელის დიზაინი განსაზღვრავს, თუ როგორ მუშაობს იგი, რომელი ალგორითმი და ტრენინგის მეთოდები გამოიყენოს, ასევე დრო და ღირებულება საერთო ტრენინგისა და შენარჩუნებისთვის.
• Transformers: დიდი ენის მოდელების უმეტესობა აგებულია ტრანსფორმატორის ღრმა სწავლის მოდელის გამოყენებით. ტრანსფორმატორები სასარგებლოა, რადგან მათ აქვთ საკუთარი თავის ყურადღების მექანიზმი, რაც მათ უფრო კონტექსტში აცნობიერებს და, შესაბამისად, უფრო ნაკლებ ტრენინგს მოითხოვს ძველ მოდელებთან შედარებით.
• წინასწარი მომზადება და მონაცემები: ვიკიპედიიდან დიდ მონაცემთა ბაზებამდე და მონაცემთა სხვა უნიკალურ წყაროებამდე, დიდი ენობრივი მოდელის ტრენინგის დროს გამოყენებული მონაცემების რაოდენობა და ხარისხი განსაზღვრავს მის გამომავალ შესაძლებლობებს. წინასწარი ტრენინგი დიდ ენობრივ მოდელს აძლევს ძირითად ინფორმაციას, რომელიც მას სჭირდება წერილობითი ტექსტის, ენის, კონტექსტის და ა.შ. LLM წინასწარი ტრენინგის უმეტესობა კეთდება არალეგირებული მონაცემების გამოყენებით ნახევრად ზედამხედველობით ან თვითმმართველობის სწავლის რეჟიმში.
• სრულყოფილად მორგება: LLM-ის წინასწარი ტრენინგის ეტაპის შემდეგ, შემდეგი ნაბიჯი, როგორც წესი, არის დომენის სპეციფიკური დაზუსტება, რათა ის უფრო სასარგებლო ინსტრუმენტად იქცეს კონკრეტული მიზნებისთვის, როგორიცაა ჩატი, ბიზნეს კვლევა, კოდის შევსება და ა.შ. ეს არის ეტაპი, სადაც მუშავდება ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა GitHub Copilot და OpenAI-ის ChatGPT.

დიდი ენის მოდელები და პროგრამული ინსტრუმენტები

დიდი ენის მოდელს ასევე შეუძლია დაუკავშირდეს სხვა პროგრამულ სისტემებს ან პლატფორმებს დანამატებისა და API ინტეგრაციის საშუალებით. ეს საშუალებას აძლევს LLM-ს განახორციელოს რეალურ სამყაროში აქტივობები, როგორიცაა დროის შემოწმება, არითმეტიკის შესრულება, ინტერნეტის დათვალიერება და ვებ აპებთან ინტერაქცია ისეთი პლატფორმების საშუალებით, როგორიცაა Zapier.

ეს არის ამჟამად განვითარებადი სფერო და შესაძლებლობები დიდია. მაგალითად, ყველაფერი რაც თქვენ უნდა გააკეთოთ არის ინსტრუქციების მიცემა და LLM-ს შეუძლია თქვენთვის ნივთების მოძიება ინტერნეტში, დაჯავშნა, თვალი ადევნოს ახალი ამბების თემებს, გააკეთოს თქვენი საყიდლები და ა.შ.

LLM-ის პირობები და ეტიკეტები

არ არსებობს კონკრეტული მეთოდი დიდი ენობრივი მოდელის შემუშავებისთვის, ამიტომ დეველოპერთა ჯგუფები მთავრდება სხვადასხვა მოდელებით, რომლებიც იყენებენ ოდნავ განსხვავებულ მიდგომებს მსგავსი მიზნების მისაღწევად. ამ სიტუაციამ გამოიწვია სხვადასხვა ეტიკეტები, რადგან ისინი ცდილობენ აღწერონ, თუ როგორ მუშაობს თითოეული მოდელი. ქვემოთ მოცემულია ამ ტერმინებიდან რამდენიმე და რას ნიშნავს ისინი.

• ნულოვანი გასროლის მოდელი: წინასწარ მომზადებული დიდი ენობრივი მოდელი, რომელსაც შეუძლია განახორციელოს კლასიფიკაცია მისი ძირითადი სასწავლო ნაკრების მიღმა და საკმაოდ ზუსტი შედეგების მიცემა ზოგადი გამოყენებისთვის.
• კარგად მორგებული მოდელი: დომენის სპეციფიკური მოდელი.
• მრავალმოდალური მოდელი: შეუძლია ტექსტის გარდა სხვა მედიის ტიპების გაგება და წარმოება, როგორიცაა სურათები.
• GPT: გენერაციული წინასწარ მომზადებული ტრანსფორმატორი.
• T5: ტექსტიდან ტექსტის გადაცემის ტრანსფორმატორი.
• ბარტ: ორმხრივი და ავტო-რეგრესიული ტრანსფორმატორი.
• ბერტი: ორმხრივი ენკოდერის წარმოდგენები ტრანსფორმერებისგან.
• რობერტა: მტკიცედ ოპტიმიზებული BERT მიდგომა.
• CTRL: პირობითი ტრანსფორმატორის ენის მოდელი.
• LlaMA: Large Language Model Meta AI.
• ტურინგი NLG: ბუნებრივი ენების გენერაცია.
• TheMDA: ენის მოდელები დიალოგის აპლიკაციებისთვის.
• ELECTRA: ეფექტურად სწავლობს კოდირს, რომელიც ზუსტად კლასიფიცირებს ტოკენის ჩანაცვლებას.

დიდი ენობრივი მოდელების აპლიკაციები

დიდი ენობრივი მოდელები შეიძლება სასარგებლო იყოს ბევრ სფეროში ბიზნესის, განვითარებისა და კვლევისთვის. რეალური სარგებელი მოდის დაზუსტების შემდეგ, რაც მთლიანად დამოკიდებულია იმაზე, თუ რისთვის არის შექმნილი მოდელი. აქ არის მათი გამოყენების მრავალი სფერო.

1. ენის თარგმანი: მსხვილი ენობრივი მოდელები კარგად მუშაობს მრავალ ენაზე. მათ შეუძლიათ თარგმნონ მარტივი წინადადებები კომპიუტერულ კოდში, ან თუნდაც რამდენიმე ადამიანის ენების თარგმანში ერთდროულად.
2. შინაარსის გენერაცია: ტექსტის გენერირებიდან სურათებამდე და მის ფარგლებს გარეთ, LLM-ები შეიძლება მომგებიანად გამოიყენონ ყველა სახის კონტენტის გენერირებისთვის, მათ შორის პროდუქტის აღწერილობების, მარკეტინგული შინაარსის, კომპანიის ელფოსტისა და იურიდიული დოკუმენტების ჩათვლით.
3. ვირტუალური თანაშემწეები: ადამიანის ენის კარგად გაგება LLM-ებს იდეალურ ვირტუალურ ასისტენტებად აქცევს. მათ შეუძლიათ მიიღონ ადამიანის ენა, როგორც ბრძანება და გამოიყენონ ის ნივთების დასაწერად, ონლაინ მოქმედებების შესასრულებლად, კვლევის ჩასატარებლად და სხვა.
4. ჩატი და საუბრები: ისინი ასევე შესანიშნავი ჩატის პარტნიორები არიან, როგორც ამას პოპულარული ChatGPT მოდელი აჩვენებს.
5. კითხვაზე პასუხის გაცემა: მსხვილი ენობრივი მოდელები ითვისებენ უამრავ ინფორმაციას ტრენინგის დროს და ეს მათ საშუალებას აძლევს უპასუხონ ზოგად ცოდნის კითხვებს.
6. შინაარსის შეჯამება: მათ ასევე შეუძლიათ შეაჯამონ დიდი ტექსტის შინაარსი უფრო მოკლე ფორმებად. ტრანსფორმატორის მოდელები შესანიშნავია ამაში.
7. Ფინანსური ანალიზი: BloombergGPT ამის შესანიშნავი მაგალითია.
8. კოდის გენერაცია: კომპიუტერული პროგრამისტები უფრო ეფექტურები ხდებიან კოპილოტებით, რომლებიც უზრუნველყოფილია პროგრამირებისთვის დახვეწილი ენობრივი მოდელებით.
9. ტრანსკრიფციის მომსახურება: LLM-ები აადვილებენ ტექსტის მეტყველებასა და მეტყველების ტექსტის ტრანსკრიფციას.
10. შინაარსის გადაწერა: ან იმავე ენაზე ან სხვა სტილში.
11. განწყობის ანალიზიLLM-ები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ადამიანთა კომუნიკაციებში ჩანერგილი სენტიმენტების ეფექტურად დასადგენად. ეს შეიძლება მომგებიანი იყოს მარკეტინგული გუნდების მიერ, რომლებიც სწავლობენ მათ მომხმარებლებს.
12. Ინფორმაციის მოძიება: ადამიანის ენის კარგად გაგება LLM-ებს თანამედროვე საძიებო სისტემების მნიშვნელოვან ნაწილად აქცევს.
13. განათლება: სწავლის ინტერაქტიული ხელსაწყოებიდან დაწყებული უფრო ჭკვიანური და პერსონალიზებული სწავლებისა და შეფასების სისტემებამდე, LLM-ების პოტენციური აპლიკაციები განათლებაში უზარმაზარია.

დიდი ენის მოდელების უპირატესობები

დიდი ენობრივი მოდელის შემუშავებით გამოწვეული მრავალი გამოწვევის მიუხედავად, მისი სარგებელი ბევრია და ღირს უბედურებას. აქ არის ძირითადი.

• ენის მდიდარი გაგება: LLM-ებს შეუძლიათ გაიგონ და უპასუხონ თქვენს ენას, თითქოს სხვა ადამიანს ესაუბრებოდეთ. ეს მათ განსაკუთრებით ღირებულს ხდის, როგორც ინტერფეისი ადამიანებსა და კომპიუტერულ სამყაროს შორის.
• შემოქმედება: გენერაციულმა წინასწარ გაწვრთნილმა ტრანსფორმატორებმა დაადასტურეს თავიანთი შესაძლებლობები შთამბეჭდავი ტექსტის გამომუშავებაში, როგორიცაა ChatGPT და სურათები. სტაბილური დიფუზია.
• versatility: Zero-shot მოდელი არის მრავალმხრივი ინსტრუმენტი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მრავალი ამოცანისა და პროექტისთვის, რომელიც მოითხოვს სხვადასხვა გარემოსა და აპლიკაციებს.
• დახვეწის დარეგულირების უნარი: ნებისმიერ ორგანიზაციას შეუძლია აიღოს წინასწარ გაწვრთნილი მოდელი და დააზუსტოს ის, რომ აიღოს ამოცანები და პროცესები სამუშაო პროცესში. და ეს მოიცავს ორგანიზაციის კულტურასა და ეთიკას, როგორიცაა ბრენდინგი, სლოგანები და მიდგომები.

გამოწვევები

მსხვილი ენობრივი მოდელები წარმოადგენენ ბევრ გამოწვევას, რამაც ისინი ძირითადად კარგად დაფინანსებული კორპორაციების დომენად აქცია. აქ არის ძირითადი საკითხები, რომლებსაც დეველოპერები აწყდებიან LLM-ებთან დაკავშირებით.

• განვითარებისა და მოვლის ხარჯები: დიდი ენობრივი მოდელების შემუშავება და შენარჩუნება ძვირია.
• მასშტაბი და სირთულე: სახელი ყველაფერს ამბობს. დიდი ენის მოდელები უზარმაზარი და რთულია. თქვენ გჭირდებათ კარგი გუნდი, რომ შექმნათ და მართოთ.
• მიკერძოება და უზუსტობები: თუ გავითვალისწინებთ უკონტროლო სწავლების დიდ ზომას, რომელსაც ისინი განიცდიან, დიდი ენობრივი მოდელები შეიძლება შეიცავდეს უამრავ მიკერძოებას და უზუსტობას, როგორც მათ აირჩიეს.

პოპულარული დიდი ენის მოდელების სია

S / N	სახელი	წელი	შემქმნელი	კორპუსის ზომა	პარამეტრები	ლიცენზია
1.	GPT-4	2023	OpenAI	უცნობია	~ 1 ტრილიონი	საჯარო API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 მილიარდი ნიშანი	1 ტრილიონი	საკუთრების
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 მილიარდი ნიშანი	530 მილიარდი	შეზღუდულია
4.	ღია ასისტენტი	2023	LAION	1.5 ტრილიონი ჟეტონი	17 მილიარდი	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ მილიარდი ჟეტონი	50 მილიარდი	საკუთრების
6.	რეკავს	2023	Meta	1.4 ტრილიონი	65 მილიარდი	შეზღუდულია
7.	Galactica	2022	Meta	106 მილიარდი ნიშანი	120 მილიარდი	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	ცერებრები	-	13 მილიარდი	Apache 2.0
9.	ბლუმი	2022	HugginFace & Co	350 მილიარდი ნიშანი	175 მილიარდი	პასუხისმგებელი AI
10.	GPT-ნეო	2021	EleutherAI	825 GB	2.7 მილიარდი	MIT
11.	Falcon	2023	IIT	1 ტრილიონი ჟეტონი	40 მილიარდი	Apache 2.0
12.	GLaM	2021	Google	1.6 ტრილიონი ჟეტონი	1.2 ტრილიონი	საკუთრების
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 მილიარდი ნიშანი	175 მილიარდი	საჯარო API
14.	ბერტი	2018	Google	3.3 მილიარდი	340 მილიონი	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 ტრილიონი	20 მილიარდი	საჯარო API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 მილიარდი	Apache 2.0

ღია კოდის LLM-ები

ბევრი პოპულარული დიდი ენობრივი მოდელი არის ღია კოდის პროექტები, თუმცა მათი სირთულე და უზარმაზარი ხარჯები ბევრ დეველოპერს შეუძლებელს ხდის მათ მიღებას. თუმცა, თქვენ მაინც შეგიძლიათ გაწვრთნილი მოდელების გაშვება კვლევითი მიზნებისთვის ან წარმოებისთვის მათი დეველოპერის ინფრასტრუქტურაზე. ზოგი უფასოა, ზოგი კი ხელმისაწვდომი. აქ კარგი სიაა.

საუკეთესო LLM რესურსების სია

ქვემოთ მოცემულია ვებ-გვერდის საუკეთესო რესურსების სია ყველაფრის შესასწავლად და დიდი ენობრივი მოდელებისა და ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიის შესახებ.

• OpenAI: ChatGPT, GPT-4 და Dall-E-ის დეველოპერები
• ჩახუტებული სახე: პოპულარული ვებსაიტი ხელოვნური ინტელექტის დამუშავებისთვის, ბუნებრივი ენის დამუშავებიდან (NLP) დიდ ენობრივ მოდელებამდე
• Google AI ბლოგი: გთავაზობთ ინფორმაციას, კვლევის განახლებებს, კვლევებს და სტატიებს Google-ის კვლევითი გუნდისგან.
• GitHub: პოპულარული კოდის ჰოსტინგის პლატფორმა უამრავი ღია კოდის პროექტით და მათი კოდებით.
• Nvidia: პარალელური გამოთვლითი ტექნიკის შემქმნელები
• ACL ანთოლოგია: დიდი პლატფორმა 80k+ ნაშრომით ბუნებრივი ენის დამუშავებისა და გამოთვლითი ლინგვისტიკის შესახებ.
• ნეიროპები: ნერვული ინფორმაციის დამუშავების სისტემების კონფერენცია.
• საშუალო: ბლოგის პლატფორმა უამრავი AI და მანქანათმცოდნეობის ბლოგებით სხვადასხვა ექსპერტებისა და მკვლევარებისგან.
• არქივი: ძირითადი სამეცნიერო საცავი ყველა ტიპის კვლევით ნაშრომით, ხელოვნური ინტელექტისა და დიდი ენობრივი მოდელების ჩათვლით.

ხშირად დასმული შეკითხვები

ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე ხშირად დასმული შეკითხვა დიდი ენის მოდელების შესახებ.

დასკვნა

დიდი ენობრივი მოდელების და მათი არსებობის ამ შესწავლის დამრგვალებით, დამეთანხმებით, რომ ისინი ცვლიან სამყაროს და აქ დარჩებიან.

მიუხედავად იმისა, რომ თქვენი ორგანიზაციის ტექნიკური შესაძლებლობები განსაზღვრავს, შეგიძლიათ თუ არა აქ მონაწილეობა, თქვენს ბიზნესს ყოველთვის შეუძლია გამოიყენოს მრავალი სარგებელი გენერაციული AI მოწოდებული დიდი ენობრივი მოდელებით.