Dideli kalbų modeliai: kas jie yra ir kaip jie veikia

Sąvokos LLM arba „didelės kalbos modelis“ šiomis dienomis vartojamos dažniau. Daugelis žmonių žino, kad yra susiję su dirbtiniu intelektu, bet tai tik tiek.

Daugelis šiuolaikinių galingų dirbtinio intelekto sistemų – nuo ​​OpenAI ChatGPT iki Google BERT – yra pagrįstos dideliais kalbų modeliais, kurie, beje, yra jų galios šaltinis. Bet kuo šie LLM skiriasi nuo kitų dirbtinio intelekto technologijų prieš juos?

Dideli kalbų modeliai, kaip rodo jų pavadinimas, yra labai dideli. Tai yra dirbtinio intelekto sistemos, apmokytos naudojant pernelyg didelius duomenų kiekius, todėl jos yra labai veiksmingos naudojant žmonių kalbas. Šiame įraše paaiškinama, kaip.

Kas yra didelių kalbų modeliai?

Dideli kalbų modeliai yra dirbtinio intelekto sistemos tipas, išmokytas atpažinti, atkartoti, numatyti ir manipuliuoti tekstu ar kitu turiniu. Šiuolaikinius didelių kalbų modelius sudaro AI neuroniniai tinklai su milijardais ar daugiau parametrų ir dažnai mokomi naudojant petabaitus duomenų.

Didelis kalbos modelis gali suprasti daug dalykų kaip žmogus, nors ir ne viską. Tačiau, skirtingai nei dauguma žmonių, didelis kalbos modelis gali turėti daugiau žinių apie beveik viską, todėl jis atrodo kaip viską žinantis kompiuteris.

Dideli kalbų modeliai šiandien yra įmanomi dėl didelio skaitmeninės informacijos internete, mažesnių skaičiavimo sąnaudų ir padidėjusios tiek procesorių, tiek GPU lygiagrečių procesorių skaičiavimo galios.

Kaip veikia didelių kalbų modeliai?

Paviršiuje matomas didelis kalbos modelis, pvz ChatGPT yra paprasta naudoti. Tereikia įvesti tekstą ir jis į jį atsakys – nuo ​​klausimų iki visų tipų užklausų.

Tačiau po paviršiumi vyksta daug daugiau, kad būtų pasiekti, atrodytų, lengvi rezultatai, dėl kurių žinomi dideli kalbų modeliai. Pavyzdžiui, sistema pirmiausia turi būti sukurta, apmokyta ir sureguliuota, kad būtų galima gauti tokio tipo ChatGPT rezultatus.

Taigi, čia trumpai apžvelgiami įvairūs procesai, dėl kurių galimi dideli kalbų modeliai.

• dizainas: Didelio kalbos modelio dizainas lems, kaip jis veikia, kurį algoritmą ir mokymo metodus naudoti, taip pat bendro mokymo ir priežiūros laiką bei išlaidas.
• transformeriai: Dauguma didelių kalbų modelių yra sukurti naudojant transformatoriaus giluminio mokymosi modelį. Transformatoriai yra naudingi, nes juose yra dėmesio į save mechanizmas, dėl kurio jie geriau suvokia kontekstą ir todėl jiems reikia mažiau mokymosi laiko, palyginti su senesniais modeliais.
• Išankstinis mokymas ir duomenys: Nuo Vikipedijos iki didelių duomenų bazių ir kitų unikalių duomenų šaltinių, duomenų, naudojamų mokant didelį kalbos modelį, kiekis ir kokybė lems jo išvesties galimybes. Išankstinis mokymas suteikia dideliam kalbos modeliui pagrindinės informacijos, reikalingos rašytiniam tekstui, kalbai, kontekstui ir pan. Dauguma LLM išankstinių mokymų atliekami naudojant nepažymėtus duomenis arba pusiau prižiūrimu, arba savarankiškai prižiūrimu mokymosi režimu.
• Tikslus derinimas: Pasibaigus LLM parengiamajam etapui, kitas žingsnis paprastai yra specifinis domeno koregavimas, siekiant paversti jį naudingesniu įrankiu konkretiems tikslams, pvz., pokalbiams, verslo tyrimams, kodo užbaigimui ir pan. Tai etapas, kuriame kuriami tokie įrankiai kaip „GitHub Copilot“ ir „OpenAI“ „ChatGPT“.

Dideli kalbų modeliai ir programinės įrangos įrankiai

Didelis kalbos modelis taip pat gali prisijungti prie kitų programinės įrangos sistemų ar platformų naudojant papildinius ir API integraciją. Tai leidžia LLM vykdyti realaus pasaulio veiklą, pvz., tikrinti laiką, atlikti aritmetiką, naršyti internete ir sąveikauti su žiniatinklio programomis per tokias platformas kaip Zapier.

Tai šiuo metu besivystanti sritis, o galimybės didžiulės. Pavyzdžiui, tereikia duoti instrukcijas, o LLM gali ieškoti jums reikalingų dalykų žiniatinklyje, atlikti rezervacijas, stebėti naujausių naujienų temas, apsipirkti ir pan.

LLM sąlygos ir etiketės

Nėra konkretaus metodo, kaip sukurti didelį kalbos modelį, todėl kūrėjų grupės sukuria skirtingus modelius, kurie naudoja šiek tiek skirtingus metodus panašiems tikslams pasiekti. Dėl šios situacijos atsirado skirtingos etiketės, nes jos bando apibūdinti, kaip veikia kiekvienas modelis. Toliau pateikiami kai kurie iš šių terminų ir ką jie reiškia.

• Nulinio kadro modelis: iš anksto parengtas didelės kalbos modelis, galintis klasifikuoti ne tik pagrindinį mokymo rinkinį, bet ir pateikti gana tikslius rezultatus, skirtus bendram naudojimui.
• Tiksliai sureguliuotas modelis: konkretaus domeno modelis.
• Multimodalinis modelis: geba suprasti ir kurti kitokio tipo medijas nei tekstas, pvz., vaizdus.
• GPT: generatyvus iš anksto apmokytas transformatorius.
• T5: Teksto į tekstą perkėlimo transformatorius.
• BART: dvikryptis ir automatiškai regresyvus transformatorius.
• ETRI: Transformatorių dvikryptės kodavimo priemonės.
• RoBERTA: Tvirtai optimizuotas BERT metodas.
• CTRL: Sąlyginės transformatoriaus kalbos modelis.
• LlaMA: Didelės kalbos modelis Meta AI.
• Turing NLG: Natūralios kalbos karta.
• TheMDA: kalbų modeliai dialogo programoms.
• ELECTRA: efektyviai išmokstame kodavimo įrenginį, kuris tiksliai klasifikuoja žetonų pakeitimus.

Didžiųjų kalbų modelių taikymas

Dideli kalbų modeliai gali būti naudingi daugelyje verslo, plėtros ir tyrimų sričių. Tikroji nauda atsiranda po tikslaus derinimo, kuris visiškai priklauso nuo to, kam modelis skirtas. Čia yra daugybė jų taikymo sričių.

1. Kalbos vertimas: didelių kalbų modeliai puikiai veikia su keliomis kalbomis. Jie gali išversti paprastus sakinius į kompiuterio kodą arba net vienu metu išversti kelias žmonių kalbas.
2. Turinio generavimas: Nuo teksto generavimo iki vaizdų ir ne tik, LLM gali būti pelningai įdarbinami kuriant įvairaus pobūdžio turinį, įskaitant produktų aprašymus, rinkodaros turinį, įmonės el. laiškus ir net teisinius dokumentus.
3. Virtualūs padėjėjai: Dėl gero žmonių kalbos supratimo LLM yra idealūs virtualūs padėjėjai. Jie gali priimti žmonių kalbą kaip komandą ir naudoti ją rašydami, atlikdami veiksmus internete, tirdami ir kt.
4. Pokalbiai ir pokalbiai: Jie taip pat yra puikūs pokalbių partneriai, kaip rodo populiarus ChatGPT modelis.
5. Atsakymas į klausimą: Dideli kalbiniai modeliai mokymo metu sugeria daug informacijos, todėl jie gali atsakyti į daugumą bendrųjų žinių klausimų.
6. Turinio santrauka: jie taip pat gali apibendrinti didelį teksto turinį į trumpesnes formas. Transformatorių modeliai puikiai tinka šiam tikslui.
7. Finansinė analizė: BloombergGPT yra puikus to pavyzdys.
8. Kodo generavimas: Kompiuterių programuotojai tampa vis efektyvesni, o antrieji pilotai maitinami dideliais kalbų modeliais, tiksliai suderintais programavimui.
9. Transkribavimo paslaugos: LLM leidžia lengvai atlikti teksto į kalbą ir kalbos į tekstą transkripciją.
10. Turinio perrašymas: Arba ta pačia kalba, arba kitu stiliumi.
11. Sentimentų analizė: LLM gali būti naudojami siekiant veiksmingai nustatyti žmonių bendravimo įterptus jausmus. Tai gali pelningai pritaikyti rinkodaros komandos, tiriančios savo klientus.
12. Informacijos paieška: Jų geras žmonių kalbos supratimas daro LLM svarbia šiuolaikinių paieškos sistemų dalimi.
13. Išsilavinimas: Nuo interaktyvių mokymosi priemonių iki išmanesnių ir individualizuotų mokymo ir įvertinimo sistemų – galimas LLM pritaikymas švietime yra didžiulis.

Didelių kalbų modelių pranašumai

Nepaisant daugybės iššūkių, kuriuos kelia didelis kalbos modelio kūrimas, jo privalumai yra daug ir verti vargo. Čia yra pagrindiniai.

• Turtingas kalbos supratimas: LLM gali suprasti jūsų kalbą ir į ją reaguoti taip, lyg jūs kalbėtumėte su kitu žmogumi. Dėl to jie ypač vertingi kaip sąsaja tarp žmonių ir kompiuterių pasaulio.
• Kūrybiškumas: Generatyvieji iš anksto paruošti transformatoriai įrodė savo galimybes sukurti įspūdingus teksto išvestis, pvz., naudojant ChatGPT, ir vaizdus, ​​kaip ir Stabili difuzija.
• Universalumas: Nulinio kadro modelis yra universalus įrankis, kurį galima panaudoti daugeliui užduočių ir projektų, kuriems reikia skirtingos aplinkos ir taikomųjų programų.
• Tikslaus derinimo galimybė: bet kuri organizacija gali pasirinkti iš anksto parengtą modelį ir jį tiksliai suderinti, kad galėtų atlikti užduotis ir procesus savo darbo eigoje. Tai apima organizacijos kultūros ir etikos įsisavinimą, pavyzdžiui, prekės ženklą, šūkius ir metodus.

Iššūkiai

Dideli kalbų modeliai kelia daug iššūkių, todėl jie tapo daugiausia gerai finansuojamų korporacijų sfera. Čia pateikiamos pagrindinės problemos, su kuriomis susiduria kūrėjai, dirbdami su LLM.

• Plėtros ir priežiūros išlaidos: Didelius kalbinius modelius brangu kurti ir prižiūrėti.
• Mastelis ir sudėtingumas: Pavadinimas viską pasako. Dideli kalbų modeliai yra didžiuliai ir sudėtingi. Norint ją sukurti ir valdyti, reikia geros komandos.
• Iškrypimai ir netikslumai: Atsižvelgiant į didžiulį neprižiūrimo mokymosi mastą, dideli kalbų modeliai gali turėti daug paklaidų ir netikslumų, kai jie juos paėmė.

Populiarių didelių kalbų modelių sąrašas

S / N	Jūsų vardas	Metai	Ryškalas	Korpuso dydis	Parametrai	licencija
1.	GPT-4	2023	OpenAI	nežinomas	~ 1 trilijonas	Vieša API
2.	PanGu-Σ	2023	"Huawei"	329 milijardo žetonų	1 trln	nuosavybės
3.	MT-NLG	2021	„Microsoft“ / „Nvidia“.	338 milijardo žetonų	530 mlrd	Ribota
4.	Atidarykite Padėjėją	2023	LAION	1.5 trilijonai žetonų	17 mlrd	Apache 2.0
5.	Bloomberg GPT	2023	Bloomberg L.P.	700 ir daugiau milijardų žetonų	50 mlrd	nuosavybės
6.	LLAMA	2023	meta	1.4 trln	65 mlrd	Ribota
7.	Galactica	2022	meta	106 milijardo žetonų	120 mlrd	CC-BY-NC
8.	Cerebros-GPT	2023	Smegenėlės	-	13 mlrd	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 milijardo žetonų	175 mlrd	Atsakingas AI
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 LT	2.7 mlrd	MIT
11.	Sakalas	2023	IIT	1 trilijonai žetonų	40 mlrd	Apache 2.0
12.	GLaM	2021	"Google"	1.6 trilijonai žetonų	1.2 trln	nuosavybės
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 milijardo žetonų	175 mlrd	Vieša API
14.	ETRI	2018	"Google"	3.3 mlrd	340 mln.	apache
15.	AlexaTM	2022	Amazonė	1.3 trln	20 mlrd	Vieša API
16.	YaLM	2022	"Yandex"	1.7 TB	100 mlrd	Apache 2.0

Atvirojo kodo LLM

Daugelis populiarių didelių kalbų modelių yra atvirojo kodo projektai, nors dėl jų sudėtingumo ir didelių išlaidų daugelis kūrėjų negali jų pritaikyti. Tačiau apmokytus modelius vis tiek galite paleisti tyrimų ar gamybos tikslais jų kūrėjo infrastruktūroje. Kai kurie yra nemokami, o kiti yra prieinami. Čia yra gražus sąrašas.

Populiariausių LLM išteklių sąrašas

Toliau pateikiamas geriausių žiniatinklio išteklių, skirtų sužinoti viską apie didelius kalbų modelius ir dirbtinio intelekto pramonę ir neatsilikti nuo jų, sąrašas.

• OpenAI: ChatGPT, GPT-4 ir Dall-E kūrėjai
• Huggino veidas: populiari svetainė, skirta su AI susijusiems dalykams nuo natūralios kalbos apdorojimo (NLP) iki didelių kalbų modelių
• Google AI tinklaraštis: siūlo informaciją, tyrimų atnaujinimus, tyrimus ir straipsnius iš „Google“ tyrimų komandos.
• GitHub: populiari kodų prieglobos platforma su daugybe atvirojo kodo projektų ir jų kodų.
• nvidia: lygiagrečios skaičiavimo įrangos gamintojai
• ACL antologija: didelė platforma, kurioje yra daugiau nei 80 XNUMX straipsnių apie natūralios kalbos apdorojimą ir skaičiavimo lingvistiką.
• Neurips: Neuroninių informacijos apdorojimo sistemų konferencija.
• vidutinis: tinklaraščių platforma su daugybe AI ir mašininio mokymosi tinklaraščių iš įvairių ekspertų ir tyrėjų.
• ArXiv: pagrindinė mokslinė saugykla su visų tipų mokslinių tyrimų straipsniais, įskaitant AI ir didelius kalbų modelius.

Dažnai užduodami klausimai

Toliau pateikiami keli dažniausiai užduodami klausimai apie didelių kalbų modelius.

Išvada

Apibendrinant šį didelių kalbų modelių ir kas jie yra, tyrinėjimą sutiksite, kad jie keičia pasaulį ir yra tam, kad pasiliks.

Nors jūsų organizacijos techninės galimybės lemia, ar galite čia dalyvauti, ar ne, jūsų verslas visada gali pasinaudoti daugybe generatyvinis AI pateikiami dideli kalbų modeliai.