Modele wielkojęzykowe: czym są i jak działają

Terminy LLM lub „model dużego języka” są obecnie coraz częściej używane. Większość ludzi wie, że są połączeni ze sztuczną inteligencją, ale to wszystko.

Wiele współczesnych potężnych systemów sztucznej inteligencji – od ChatGPT OpenAI po BERT Google’a – opiera się na dużych modelach językowych, które, nawiasem mówiąc, są źródłem ich mocy. Ale co odróżnia te LLM od innych technologii sztucznej inteligencji, które istniały wcześniej?

Duże modele językowe, jak sama nazwa wskazuje, są bardzo duże. Są to systemy AI przeszkolone na zbyt dużych ilościach danych, co czyni je bardzo skutecznymi w posługiwaniu się ludzkimi językami. W tym poście wyjaśniono, jak to zrobić.

Jakie są modele wielkojęzykowe?

Duże modele językowe to rodzaj systemów sztucznej inteligencji przeszkolonych do rozpoznawania, replikowania, przewidywania i manipulowania tekstem lub inną treścią. Nowoczesne modele dużych języków składają się z sieci neuronowych AI z miliardami lub większą liczbą parametrów i często są szkolone przy użyciu petabajtów danych.

Model dużego języka może zrozumieć wiele rzeczy tak jak człowiek, chociaż nie wszystko. Jednak w przeciwieństwie do większości ludzi, duży model językowy może mieć szerszą wiedzę na temat prawie wszystkiego, przez co wygląda jak wszechwiedzący komputer.

Modele wielkojęzykowe są dziś możliwe dzięki dużej ilości informacji cyfrowych w Internecie, niższym kosztom obliczeń oraz wzrostowi mocy obliczeniowej zarówno procesorów CPU, jak i procesorów równoległych GPU.

Jak działają modele wielkojęzykowe?

Na pozór duży model językowy, taki jak ChatGPT jest łatwy w użyciu. Wystarczy, że wpiszesz tekst, a on na niego odpowie – od pytań po wszelkiego rodzaju prośby.

Jednak pod powierzchnią dzieje się znacznie więcej, aby uzyskać pozornie łatwe wyniki, z których znane są duże modele językowe. Na przykład system należy najpierw utworzyć, przeszkolić i dostroić, aby generował wyniki typu ChatGPT.

Oto krótkie spojrzenie na różne procesy, które umożliwiają tworzenie dużych modeli językowych.

• Wnętrze: Projekt dużego modelu językowego określi sposób jego działania, jaki algorytm i metody uczenia zastosować, a także czas i koszt ogólnego szkolenia i konserwacji.
• Transformatory: Większość dużych modeli językowych jest budowana przy użyciu modelu głębokiego uczenia się transformatora. Transformatory są pomocne, ponieważ posiadają mechanizm samouwagi, który sprawia, że ​​są bardziej świadome kontekstu i dlatego wymagają mniej czasu szkolenia w porównaniu do starszych modeli.
• Szkolenie wstępne i dane: Od Wikipedii po duże bazy danych i inne unikalne źródła danych, ilość i jakość danych wykorzystywanych w szkoleniu dużego modelu językowego określi jego możliwości wyjściowe. Szkolenie wstępne zapewnia dużemu modelowi językowemu podstawowe informacje potrzebne do zrozumienia tekstu pisanego, języka, kontekstu i tak dalej. Większość szkoleń wstępnych LLM odbywa się przy użyciu nieoznaczonych danych w trybach uczenia się częściowo nadzorowanego lub samonadzorowanego.
• Strojenie: Po etapie wstępnego szkolenia LLM następnym krokiem jest zwykle dostrojenie specyficzne dla domeny w celu przekształcenia go w bardziej przydatne narzędzie do określonych celów, takich jak czatowanie, badania biznesowe, uzupełnianie kodu i tak dalej. Na tym etapie opracowywane są narzędzia takie jak GitHub Copilot i ChatGPT OpenAI.

Modele wielkojęzykowe i narzędzia programowe

Model z dużym językiem można również łączyć z innymi systemami oprogramowania lub platformami poprzez wtyczki i integrację API. Dzięki temu LLM może wpływać na działania w świecie rzeczywistym, takie jak sprawdzanie czasu, wykonywanie obliczeń, przeglądanie sieci i interakcja z aplikacjami internetowymi za pośrednictwem platform takich jak Zapier.

Jest to obszar obecnie rozwijający się, a możliwości są ogromne. Na przykład wszystko, co musisz zrobić, to wydać instrukcje, a LLM może wyszukać dla Ciebie różne rzeczy w Internecie, dokonać rezerwacji, śledzić najświeższe wiadomości, zrobić zakupy i tak dalej.

Warunki i etykiety LLM

Nie ma konkretnej metody opracowywania dużego modelu językowego, więc grupy programistów otrzymują różne modele, które wykorzystują nieco inne podejścia do osiągnięcia podobnych celów. Sytuacja ta dała początek różnym etykietom, które próbują opisać, jak działa każdy model. Poniżej znajdują się niektóre z tych terminów i ich znaczenie.

• Model zero-shotowy: Wstępnie wytrenowany model dużego języka, zdolny do dokonywania klasyfikacji wykraczających poza podstawowy zestaw szkoleniowy i zapewniający dość dokładne wyniki do ogólnego użytku.
• Dopracowany model: Model specyficzny dla domeny.
• Model multimodalny: Potrafi rozumieć i tworzyć multimedia inne niż tekst, np. obrazy.
• GPT: Generatywny, wstępnie przeszkolony transformator.
• T5: Transformator transferu tekstu na tekst.
• BART: Transformator dwukierunkowy i autoregresyjny.
• BERTI: Dwukierunkowe reprezentacje enkodera z transformatorów.
• Roberta: Solidnie zoptymalizowane podejście BERT.
• CTRL: Warunkowy model języka transformatora.
• Lama: Meta AI w modelu wielkojęzykowym.
• Turinga NLG: Generowanie języka naturalnego.
• MDA: Modele językowe w zastosowaniach dialogu.
• ELECTRA: Efektywna nauka kodera, który dokładnie klasyfikuje zamienniki tokenów.

Zastosowania modeli wielkojęzykowych

Duże modele językowe można z pożytkiem zastosować w wielu obszarach biznesu, rozwoju i badań. Prawdziwe korzyści pojawiają się po dostrojeniu, które całkowicie zależy od tego, do czego model jest przeznaczony. Oto ich liczne obszary zastosowania.

1. Tłumaczenie językowe: Duże modele językowe dobrze sprawdzają się w przypadku wielu języków. Potrafią tłumaczyć proste zdania na kod komputerowy, a nawet tworzyć jednocześnie wiele tłumaczeń na język ludzki.
2. Generowanie treści: Od generowania tekstu po obrazy i nie tylko, LLM można z zyskiem wykorzystywać do generowania wszelkiego rodzaju treści, w tym opisów produktów, treści marketingowych, firmowych e-maili, a nawet dokumentów prawnych.
3. Wirtualni asystenci: Ich dobre zrozumienie ludzkiego języka sprawia, że ​​LLM są idealnymi wirtualnymi asystentami. Mogą akceptować ludzki język jako polecenie i używać go do pisania, wykonywania czynności online, przeprowadzania badań i nie tylko.
4. Czat i rozmowy: Są także świetnymi partnerami do czatowania, jak pokazuje popularny model ChatGPT.
5. Odpowiadanie na pytania: Duże modele językowe pochłaniają dużo informacji podczas szkolenia, dzięki czemu są w stanie odpowiedzieć na większość pytań z zakresu wiedzy ogólnej.
6. Podsumowanie treści: Mogą także podsumowywać dużą treść tekstową w krótszych formach. Świetnie sprawdzają się w tym modele transformatorowe.
7. Analiza finansowa: BloombergGPT jest tego doskonałym przykładem.
8. Generowanie kodu: Programiści komputerowi stają się coraz bardziej wydajni dzięki drugim pilotom korzystającym z dużych modeli językowych dostosowanych do programowania.
9. Usługi transkrypcji: LLM ułatwiają przeprowadzanie transkrypcji zamiany tekstu na mowę i mowy na tekst w locie.
10. Przepisywanie treści: Albo w tym samym języku, albo w innym stylu.
11. Analiza sentymentów: LLM można wykorzystać do skutecznego wywnioskowania uczuć osadzonych w komunikacji międzyludzkiej. Może to z zyskiem zastosować zespoły marketingowe badające swoich klientów.
12. Wyszukiwanie informacji: Ich dobre zrozumienie ludzkiego języka sprawia, że ​​LLM są ważną częścią nowoczesnych wyszukiwarek.
13. Wykształcenie: Od interaktywnych narzędzi edukacyjnych po inteligentniejsze i spersonalizowane systemy nauczania i oceniania – potencjalne zastosowania LLM w edukacji są ogromne.

Korzyści z modeli wielkojęzykowych

Pomimo wielu wyzwań, jakie stwarza rozwój dużych modeli językowych, korzyści z niego płynące są liczne i warte wysiłku. Oto najważniejsze.

• Bogate zrozumienie języka: LLM mogą rozumieć Twój język i reagować na niego tak, jakbyś mówił do innego człowieka. To sprawia, że ​​są one szczególnie cenne jako interfejs między człowiekiem a światem komputerów.
• Kreatywność: Wstępnie wyszkolone transformatory generatywne udowodniły swoje możliwości w tworzeniu imponujących wyników tekstowych, takich jak ChatGPT i obrazy, jak w przypadku Stabilna dyfuzja.
• Wszechstronność: Model zero-shot to wszechstronne narzędzie, które można wykorzystać do wielu zadań i projektów wymagających różnych środowisk i zastosowań.
• Możliwość dostrajania: Każda organizacja może zastosować wstępnie wyszkolony model i dostosować go do wykonywania zadań i procesów w ramach przepływu pracy. Obejmuje to zanurzenie się w kulturze i etyce organizacji, takiej jak branding, slogany i podejścia.

Wyzwania

Duże modele językowe stwarzają wiele wyzwań, które uczyniły je domeną w większości dobrze finansowanych korporacji. Oto główne problemy, z jakimi borykają się programiści w przypadku LLM.

• Koszty rozwoju i utrzymania: Duże modele językowe są drogie w opracowaniu i utrzymaniu.
• Skala i złożoność: Nazwa mówi wszystko. Duże modele językowe są ogromne i złożone. Potrzebujesz dobrego zespołu, aby go zbudować i nim zarządzać.
• Błędy i nieścisłości: Biorąc pod uwagę ogrom uczenia się bez nadzoru, któremu podlegają, duże modele językowe mogą zawierać wiele uprzedzeń i nieścisłości w chwili, gdy je wykryły.

Lista popularnych modeli wielkojęzycznych

S / N	Imię i nazwisko	Rok	Deweloper	Rozmiar korpusu	Parametry	Licencja
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Autor nieznany	~1 bilion	Publiczny interfejs API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 miliardów tokenów	1 bilionów	Własność
3.	MT-NLG	2021	Microsoftu/Nvidii	338 miliardów tokenów	530 mld	ograniczony
4.	Otwórz Asystenta	2023	LAION	1.5 bilionów tokenów	17 mld	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	Ponad 700 miliardów tokenów	50 mld	Własność
6.	Lama	2023	Meta	1.4 bilionów	65 mld	ograniczony
7.	Galactica	2022	Meta	106 miliardów tokenów	120 mld	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	mózgi	-	13 mld	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 miliardów tokenów	175 mld	Odpowiedzialna sztuczna inteligencja
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 mld	MIT
11.	sokół	2023	IIT	1 bilionów tokenów	40 mld	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Google	1.6 bilionów tokenów	1.2 bilionów	Własność
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 miliardów tokenów	175 mld	Publiczny interfejs API
14.	BERTI	2018	Google	3.3 mld	340 milionów	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 bilionów	20 mld	Publiczny interfejs API
16.	JaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 mld	Apache 2.0

LLM typu open source

Wiele popularnych modeli dużych języków to projekty typu open source, chociaż ich złożoność i ogromne koszty uniemożliwiają wielu programistom ich przyjęcie. Jednak nadal można uruchamiać przeszkolone modele do celów badawczych lub produkcyjnych w infrastrukturze dewelopera. Niektóre są bezpłatne, inne dostępne w przystępnej cenie. Tutaj to niezła lista.

Lista najlepszych zasobów LLM

Poniżej znajduje się lista najważniejszych zasobów internetowych, z których można dowiedzieć się wszystkiego na temat dużych modeli językowych i branży sztucznej inteligencji oraz nadążać za nimi.

• OpenAI: Twórcy ChatGPT, GPT-4 i Dall-E
• Przytulająca się twarz: popularna witryna poświęcona sztucznej inteligencji, od przetwarzania języka naturalnego (NLP) po duże modele językowe
• Blog Google AI: zawiera informacje, aktualizacje badań, badania i artykuły opracowane przez zespół badawczy Google.
• GitHub: Popularna platforma hostingu kodu z dużą ilością projektów open source i ich kodami.
• Nvidia: Twórcy sprzętu do obliczeń równoległych
• Antologia ACL: Duża platforma zawierająca ponad 80 tys. artykułów na temat przetwarzania języka naturalnego i lingwistyki komputerowej.
• Neuropy: Konferencja dotycząca systemów przetwarzania informacji neuronowych.
• Średni: Platforma blogowa z dużą ilością blogów poświęconych sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, prowadzonych przez różnych ekspertów i badaczy.
• arXiv: Główne repozytorium naukowe zawierające wszystkie rodzaje artykułów naukowych, w tym sztuczną inteligencję i duże modele językowe.

Najczęściej zadawane pytania

Poniżej znajdują się często zadawane pytania dotyczące dużych modeli językowych.

Wniosek

Podsumowując tę ​​eksplorację dużych modeli językowych i tego, czym one są, zgodzisz się, że zmieniają one świat i tak pozostanie.

Chociaż możliwości techniczne Twojej organizacji decydują o tym, czy możesz wziąć w tym udział, czy nie, Twoja firma zawsze może skorzystać z wielu korzyści generatywna sztuczna inteligencja zapewniane przez duże modele językowe.