Lielie valodu modeļi: kas tie ir un kā tie darbojas

Mūsdienās biežāk tiek lietoti termini LLM vai “Lielās valodas modelis”. Lielākā daļa cilvēku zina, ka viņi ir saistīti ar mākslīgo intelektu, bet tas ir tikai tas.

Daudzas mūsdienu jaudīgās mākslīgā intelekta sistēmas – no OpenAI ChatGPT līdz Google BERT – ir balstītas uz lieliem valodu modeļiem, kas, starp citu, ir to spēka avots. Bet ar ko šie LLM atšķiras no citām mākslīgā intelekta tehnoloģijām pirms tiem?

Lielie valodu modeļi, kā norāda to nosaukums, ir ļoti lieli. Tās ir mākslīgā intelekta sistēmas, kas apmācītas ar pārmērīgi lielu datu apjomu, kas padara tās ļoti efektīvas cilvēku valodās. Šajā rakstā ir paskaidrots, kā.

Kas ir lielo valodu modeļi?

Lielie valodu modeļi ir mākslīgā intelekta sistēmas veids, kas apmācīts atpazīt, replicēt, paredzēt un manipulēt ar tekstu vai citu saturu. Mūsdienu lielo valodu modeļi sastāv no AI neironu tīkliem ar miljardiem vai vairāk parametru un bieži tiek apmācīti, izmantojot datu petabaitus.

Liels valodas modelis var saprast daudzas lietas tāpat kā cilvēks, lai gan ne visu. Tomēr atšķirībā no vairuma cilvēku lielam valodas modelim var būt plašākas zināšanas par gandrīz visu, kas liek tam izskatīties kā visu zinošs dators.

Lielu valodu modeļi mūsdienās ir iespējami, jo internetā ir liels digitālās informācijas apjoms, skaitļošanas izmaksas ir zemākas un pieaug gan CPU, gan GPU paralēlo procesoru skaitļošanas jauda.

Kā darbojas lielvalodu modeļi?

Uz virsmas redzams liels valodas modelis, piemēram, ChatGPT ir viegli lietojams. Viss, kas jums jādara, ir jāievada teksts, un tas uz to atbildēs – no jautājumiem līdz visa veida pieprasījumiem.

Tomēr zem virsmas notiek daudz vairāk, lai radītu šķietami vieglus rezultātus, ar kuriem ir pazīstami lielie valodu modeļi. Piemēram, sistēma vispirms ir jāizveido, jāapmāca un jāpielāgo, lai iegūtu ChatGPT rezultātus.

Tātad, šeit ir īss ieskats dažādos procesos, kas padara iespējamus lielus valodu modeļus.

• Dizains: liela valodas modeļa dizains noteiks, kā tas darbojas, kādu algoritmu un apmācības metodes izmantot, kā arī kopējo apmācību un uzturēšanas laiku un izmaksas.
• Transformers: Lielākā daļa lielo valodu modeļu ir veidoti, izmantojot transformatora dziļās mācīšanās modeli. Transformatori ir noderīgi, jo tiem ir pašapziņas mehānisms, kas padara tos labāk apzinātus kontekstā un tāpēc tiem ir nepieciešams mazāk apmācības laika, salīdzinot ar vecākiem modeļiem.
• Iepriekšēja apmācība un dati: sākot no Wikipedia līdz lielām datu bāzēm un citiem unikāliem datu avotiem, liela valodas modeļa apmācībā izmantoto datu daudzums un kvalitāte noteiks tā izvades iespējas. Iepriekšēja apmācība sniedz lielam valodas modelim pamatinformāciju, kas tai nepieciešama, lai saprastu rakstīto tekstu, valodu, kontekstu utt. Lielākā daļa LLM iepriekšējas apmācības tiek veiktas, izmantojot nemarķētus datus daļēji uzraudzītā vai pašpārraudzītā mācību režīmā.
• Laba skaņa: Pēc LLM pirmsapmācības posma nākamais solis parasti ir domēna specifiska precizēšana, lai pārvērstu to par noderīgāku rīku konkrētiem mērķiem, piemēram, tērzēšanai, biznesa izpētei, koda pabeigšanai utt. Šajā posmā tiek izstrādāti tādi rīki kā GitHub Copilot un OpenAI ChatGPT.

Lieli valodu modeļi un programmatūras rīki

Liels valodas modelis var arī izveidot savienojumu ar citām programmatūras sistēmām vai platformām, izmantojot spraudņus un API integrāciju. Tas ļauj LLM veikt reālās darbības, piemēram, pārbaudīt laiku, veikt aritmētiku, pārlūkot tīmekli un mijiedarboties ar tīmekļa lietotnēm, izmantojot tādas platformas kā Zapier.

Šī joma pašlaik attīstās, un iespējas ir milzīgas. Piemēram, viss, kas jums jādara, ir jāsniedz norādījumi, un LLM var jums meklēt informāciju tīmeklī, veikt rezervācijas, sekot līdzi jaunākajām ziņām, iepirkties utt.

LLM noteikumi un etiķetes

Nav īpašas metodes liela valodas modeļa izstrādei, tāpēc izstrādātāju grupas iegūst dažādus modeļus, kas izmanto nedaudz atšķirīgas pieejas, lai sasniegtu līdzīgus mērķus. Šī situācija ir radījusi dažādas etiķetes, jo tās mēģina aprakstīt katra modeļa darbību. Tālāk ir norādīti daži no šiem terminiem un to nozīme.

• Nulles šāviena modelis: iepriekš apmācīts lielas valodas modelis, kas spēj veikt klasifikāciju ārpus pamata apmācības komplekta un sniegt diezgan precīzus rezultātus vispārējai lietošanai.
• Precīzi noregulēts modelis: domēnam raksturīgs modelis.
• Multimodālais modelis: spēj saprast un radīt citus multivides veidus, izņemot tekstu, piemēram, attēlus.
• GPT: ģeneratīvais iepriekš apmācīts transformators.
• T5: teksta pārsūtīšanas transformators.
• BART: divvirzienu un automātiski regresīvs transformators.
• BERT: Transformatoru divvirzienu kodētāja attēlojumi.
• Roberta: stabili optimizēta BERT pieeja.
• CTRL: Nosacītā transformatora valodas modelis.
• LlaMA: lielas valodas modelis Meta AI.
• Tjūringa NLG: Dabiskās valodas paaudze.
• TheMDA: valodu modeļi dialoga lietojumprogrammām.
• ELECTRA: efektīva kodētāja apgūšana, kas precīzi klasificē marķieru nomaiņu.

Lielo valodu modeļu pielietojumi

Lielus valodu modeļus var lietderīgi izmantot daudzās uzņēmējdarbības, attīstības un pētniecības jomās. Reālie ieguvumi rodas pēc precizēšanas, kas pilnībā ir atkarīgs no tā, kādam modelim ir paredzēts. Šeit ir to daudzās pielietojuma jomas.

1. Valodu tulkošana: lieli valodu modeļi labi darbojas ar vairākām valodām. Viņi var tulkot vienkāršus teikumus datora kodā vai pat vienā reizē iztulkot vairākās cilvēku valodās.
2. Satura ģenerēšana: No teksta ģenerēšanas līdz attēliem un ne tikai, LLM var izdevīgi izmantot visa veida satura ģenerēšanai, tostarp produktu aprakstiem, mārketinga saturam, uzņēmuma e-pastiem un pat juridiskiem dokumentiem.
3. Virtuālie palīgi: Viņu labā cilvēku valodas izpratne padara LLM par ideāliem virtuālajiem palīgiem. Viņi var pieņemt cilvēku valodu kā komandu un izmantot to, lai rakstītu, veiktu darbības tiešsaistē, veiktu izpēti un veiktu citas darbības.
4. Tērzēšana un sarunas: Viņi ir arī lieliski tērzēšanas partneri, kā to parāda populārais ChatGPT modelis.
5. Atbildēšana uz jautājumu: Lieli valodu modeļi apmācību laikā absorbē daudz informācijas, un tas ļauj tiem atbildēt uz lielāko daļu vispārīgu zināšanu jautājumu.
6. Satura kopsavilkums: viņi var arī apkopot lielu teksta saturu īsākās formās. Transformatoru modeļi šajā ziņā ir lieliski.
7. Finanšu analīze: BloombergGPT ir lielisks piemērs tam.
8. Kodu ģenerēšana: Datoru programmētāji kļūst efektīvāki, izmantojot kopilotus, kurus darbina lieli valodu modeļi, kas ir precīzi pielāgoti programmēšanai.
9. Transkripcijas pakalpojumi: LLM ļauj ērti veikt teksta pārvēršanu runā un runas pārveidošanu tekstā.
10. Satura pārrakstīšana: Vai nu tajā pašā valodā, vai citā stilā.
11. Sentimentu analīze: LLM var izmantot, lai efektīvi izsecinātu cilvēku komunikācijā iegultos noskaņojumus. To var izdevīgi izmantot mārketinga komandām, kas pēta savus klientus.
12. Informācijas iegūšana: Viņu labā cilvēku valodas izpratne padara LLM par svarīgu mūsdienu meklētājprogrammu sastāvdaļu.
13. izglītība: no interaktīviem mācību rīkiem līdz viedākām un personalizētām apmācību un vērtēšanas sistēmām, LLM pielietojums izglītībā ir plašs.

Lielo valodu modeļu priekšrocības

Neraugoties uz daudzajiem izaicinājumiem, ko rada liela valodas modeļa izstrāde, tā ieguvumi ir daudz un tā vērts. Šeit ir galvenie.

• Bagātīga valodas izpratne: LLM var saprast jūsu valodu un atbildēt uz to tā, it kā jūs runātu ar citu cilvēku. Tas padara tos īpaši vērtīgus kā saskarni starp cilvēkiem un datoru pasauli.
• Radošums: ģeneratīvie iepriekš apmācīti transformatori ir pierādījuši savas spējas radīt iespaidīgas teksta izvades, piemēram, ar ChatGPT, un attēlus, piemēram, Stabila difūzija.
• Daudzpusība: nulles šāviena modelis ir daudzpusīgs rīks, ko var izmantot daudziem uzdevumiem un projektiem, kuriem nepieciešama atšķirīga vide un lietojumprogrammas.
• Precīzās pielāgošanas spēja: jebkura organizācija var izmantot iepriekš apmācītu modeli un precizēt to, lai savā darbplūsmā uzņemtos uzdevumus un procesus. Tas ietver organizācijas kultūras un ētikas iedziļināšanos, piemēram, zīmolu, saukļus un pieejas.

Izaicinājumi

Lielie valodu modeļi rada daudz izaicinājumu, kas ir padarījuši tos par galvenokārt labi finansētu korporāciju domēnu. Šeit ir norādītas galvenās problēmas, ar kurām izstrādātāji saskaras saistībā ar LLM.

• Izstrādes un uzturēšanas izmaksas: lielu valodu modeļu izstrāde un uzturēšana ir dārgi.
• Mērogs un sarežģītība: nosaukums izsaka visu. Lielie valodu modeļi ir milzīgi un sarežģīti. Lai to izveidotu un vadītu, jums ir nepieciešama laba komanda.
• Aizspriedumi un neprecizitātes: Ņemot vērā nekontrolētas mācīšanās apmēru, lielos valodu modeļos var būt daudz aizspriedumu un neprecizitātes tieši tad, kad tie tika uztverti.

Populāru lielo valodu modeļu saraksts

S / N	Vārds	gads	Attīstītājs	Korpusa izmērs	parametri	Licence
1.	GPT-4	2023	OpenAI	nezināms	~ 1 triljons	Publiska API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 miljardi žetonu	1 triljons	īpašuma
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 miljardi žetonu	530 miljardi	Ierobežots
4.	Atveriet Asistentu	2023	LAION	1.5 triljoni žetonu	17 miljardi	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ miljardi žetonu	50 miljardi	īpašuma
6.	LLAMA	2023	meta	1.4 triljons	65 miljardi	Ierobežots
7.	Galactica	2022	meta	106 miljardi žetonu	120 miljardi	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	Smadzenes	-	13 miljardi	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 miljardi žetonu	175 miljardi	Atbildīgs AI
10.	GPT-Neo	2021	EleutherAI	825 GB	2.7 miljardi	MIT
11.	Piekūns	2023	IIT	1 triljoni žetonu	40 miljardi	Apache 2.0
12.	GLaM	2021	google	1.6 triljoni žetonu	1.2 triljons	īpašuma
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 miljardi žetonu	175 miljardi	Publiska API
14.	BERT	2018	google	3.3 miljardi	340 miljoni	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazone	1.3 triljons	20 miljardi	Publiska API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 miljardi	Apache 2.0

Atvērtā koda LLM

Daudzi no populārajiem lielo valodu modeļiem ir atvērtā pirmkoda projekti, lai gan to sarežģītības un milzīgo izmaksu dēļ daudziem izstrādātājiem nav iespējams tos pieņemt. Tomēr jūs joprojām varat palaist apmācītos modeļus pētniecības vai ražošanas nolūkos to izstrādātāja infrastruktūrā. Daži no tiem ir bezmaksas, bet citi par pieņemamu cenu. Šeit ir jauks saraksts.

Labāko LLM resursu saraksts

Tālāk ir sniegts tīmekļa populārāko resursu saraksts, lai uzzinātu visu par lielajiem valodu modeļiem un AI nozari un sekotu līdzi tiem.

• OpenAI: ChatGPT, GPT-4 un Dall-E izstrādātāji
• Huggin Seja: populāra vietne ar mākslīgo intelektu saistītām lietām, sākot no dabiskās valodas apstrādes (NLP) līdz lieliem valodu modeļiem
• Google AI emuārs: piedāvā informāciju, pētījumu atjauninājumus, pētījumus un rakstus no Google pētniecības komandas.
• GitHub: populāra koda mitināšanas platforma ar daudziem atvērtā pirmkoda projektiem un to kodiem.
• Nvidia: paralēlās skaitļošanas aparatūras ražotāji
• ACL antoloģija: liela platforma ar 80 XNUMX+ rakstiem par dabiskās valodas apstrādi un skaitļošanas lingvistiku.
• Neurips: Neironu informācijas apstrādes sistēmu konference.
• vidējs: Emuāru veidošanas platforma ar daudziem AI un mašīnmācīšanās emuāriem no dažādiem ekspertiem un pētniekiem.
• ArXiv: liela zinātniskā krātuve ar visu veidu pētniecības darbiem, tostarp AI un lieliem valodu modeļiem.

Biežāk uzdotie jautājumi

Tālāk ir sniegti daži bieži uzdotie jautājumi par lieliem valodu modeļiem.

Secinājumi

Apkopojot šo lielo valodu modeļu izpēti un to, kas tie ir, jūs piekritīsit, ka tie maina pasauli un ir šeit, lai paliktu.

Lai gan jūsu organizācijas tehniskās iespējas nosaka, vai varat šeit piedalīties vai nē, jūsu uzņēmums vienmēr var izmantot daudzās priekšrocības, ko sniedz ģeneratīvais AI nodrošina lieli valodu modeļi.