Modele lingvistice mari: ce sunt și cum funcționează

Termenii LLM sau „Large Language Model” sunt aruncați mai des în aceste zile. Majoritatea oamenilor știu că sunt conectați la inteligența artificială, dar atât.

Multe dintre sistemele puternice de inteligență artificială de astăzi – de la ChatGPT de la OpenAI la BERT de la Google – se bazează pe modele de limbaj mari, care, de altfel, sunt sursa puterii lor. Dar ce face aceste LLM-uri diferite de alte tehnologii de inteligență artificială înaintea lor?

Modelele de limbaj mari, după cum sugerează și numele lor, sunt foarte mari. Sunt sisteme AI antrenate cu cantități excesiv de uriașe de date, ceea ce le face foarte eficiente cu limbajele umane. Această postare explică cum.

Ce sunt modelele lingvistice mari?

Modelele de limbaj mari sunt un tip de sistem de inteligență artificială antrenat pentru a recunoaște, replica, prezice și manipula text sau alt conținut. Modelele moderne de limbaj mari constau din rețele neuronale AI cu miliarde sau mai mulți parametri și sunt adesea antrenate folosind petabyți de date.

Un model de limbaj mare poate înțelege o mulțime de lucruri așa cum ar face un om, deși nu totul. Cu toate acestea, spre deosebire de majoritatea oamenilor, un model de limbaj mare poate avea cunoștințe mai extinse despre aproape orice, făcându-l să pară ca un computer atotștiutor.

Modelele de limbaj mari astăzi sunt posibile datorită cantității mari de informații digitale de pe Internet, costurilor mai mici de calcul și creșterii puterii de calcul atât a procesoarelor, cât și a procesoarelor paralele GPU.

Cum funcționează modelele mari de limbă?

La suprafață, un model de limbaj mare, cum ar fi Chat GPT este usor de folosit. Tot ce trebuie să faci este să tastați un text și acesta vă va răspunde – de la întrebări la toate tipurile de solicitări.

Sub suprafață, totuși, se întâmplă mult mai mult pentru a produce rezultatele aparent fără efort pentru care sunt cunoscute modelele mari de limbaj. De exemplu, sistemul trebuie mai întâi creat, antrenat și ajustat pentru a produce tipul de rezultate ChatGPT.

Așadar, iată o privire rapidă asupra diferitelor procese care fac posibile modele mari de limbaj.

• Design: Designul unui model de limbaj mare va determina modul în care funcționează, ce algoritm și metode de antrenament să folosească, precum și timpul și costul pentru instruirea și întreținerea generală.
• transformatoare: Majoritatea modelelor de limbaj mari sunt construite folosind modelul de învățare profundă transformator. Transformatoarele sunt utile deoarece au un mecanism de auto-atenție care le face mai conștiente de context și, prin urmare, necesită mai puțin timp de antrenament în comparație cu modelele mai vechi.
• Pre-formare și date: De la Wikipedia la baze de date mari și alte surse de date unice, cantitatea și calitatea datelor utilizate în formarea unui model de limbă mare va determina capacitățile sale de ieșire. Pre-instruirea oferă unui model lingvistic mare informațiile de bază de care are nevoie pentru a înțelege textul scris, limba, contextul și așa mai departe. Majoritatea pregătirii preliminare LLM se desfășoară folosind date neetichetate fie în modurile de învățare semi-supravegheate, fie în mod auto-supravegheat.
• Reglaj fin: După etapa de pre-formare a unui LLM, următorul pas este, de obicei, reglarea fină specifică domeniului pentru a-l transforma într-un instrument mai util pentru scopuri specifice, cum ar fi chat-ul, cercetarea de afaceri, completarea codului și așa mai departe. Aceasta este etapa în care sunt dezvoltate instrumente precum GitHub Copilot și ChatGPT de la OpenAI.

Modele lingvistice mari și instrumente software

Un model de limbaj mare se poate conecta și la alte sisteme software sau platforme prin pluginuri și integrare API. Acest lucru permite LLM să efectueze activități din lumea reală, cum ar fi verificarea orei, efectuarea de calcule aritmetice, navigarea pe web și interacțiunea cu aplicațiile web prin platforme precum Zapier.

Aceasta este o zonă în curs de dezvoltare și posibilitățile sunt masive. De exemplu, tot ce trebuie să faci este să dai instrucțiunile, iar LLM-ul poate căuta lucruri pentru tine pe web, să facă rezervări, să țină cont de subiectele de știri de ultimă oră, să-ți facă cumpărăturile și așa mai departe.

Termeni și etichete LLM

Nu există o metodă specifică pentru dezvoltarea unui model de limbaj mare, astfel încât grupurile de dezvoltatori ajung să aibă modele diferite care utilizează abordări ușor diferite pentru a atinge obiective similare. Această situație a dat naștere unor etichete diferite, deoarece încearcă să descrie modul în care funcționează fiecare model. Mai jos sunt câțiva dintre acești termeni și ce înseamnă aceștia.

• Model zero-shot: Un model de limbă mare pregătit în prealabil, capabil să facă clasificări dincolo de setul său de instruire de bază și să ofere rezultate destul de precise pentru utilizare generală.
• Model reglat fin: Un model specific domeniului.
• Modelul multimodal: Capabil să înțeleagă și să producă alte tipuri de media decât text, cum ar fi imagini.
• GPT: Transformator generativ pre-antrenat.
• T5: Transformator de transfer text în text.
• BART: Transformator bidirecțional și auto-regresiv.
• OARET: Reprezentări codificatoare bidirecționale de la transformatoare.
• ROBERTa: Abordare BERT optimizată robust.
• CTRL: model de limbaj de transformator condiționat.
• Lamă: Model de limbă mare Meta AI.
• Turing NLG: Natural Language Generation.
• TheMDA: Modele de limbaj pentru aplicații de dialog.
• ELECTRA: Învățarea eficientă a unui codificator care clasifică cu acuratețe înlocuirile de jetoane.

Aplicații ale modelelor de limbaj mari

Modelele de limbaj mari pot fi aplicate util în multe domenii pentru afaceri, dezvoltare și cercetare. Beneficiile reale vin după reglajul fin, care depinde complet de ceea ce este proiectat modelul. Iată numeroasele lor domenii de aplicare.

1. Traducere din limbi: Modelele mari de limbi se comportă bine cu mai multe limbi. Ei pot traduce propoziții simple în cod de computer sau chiar pot produce traduceri în mai multe limbi umane dintr-o dată.
2. Generare de conținut: De la generarea de text la imagini și nu numai, LLM-urile pot fi folosite în mod profitabil pentru a genera tot felul de conținut, inclusiv descrieri de produse, conținut de marketing, e-mailuri ale companiei și chiar documente juridice.
3. Asistenți virtuali: Buna lor înțelegere a limbajului uman face ca LLMs asistenți virtuali ideali. Ei pot accepta limbajul uman ca o comandă și îl pot folosi pentru a scrie lucruri, a efectua acțiuni online, a efectua cercetări și multe altele.
4. Chat și conversații: Sunt, de asemenea, parteneri grozavi de chat, așa cum demonstrează popularul model ChatGPT.
5. Răspuns la întrebare: Modelele lingvistice mari absorb o mulțime de informații în timpul antrenamentului, iar acest lucru le face capabile să răspundă la majoritatea întrebărilor de cunoștințe generale.
6. Rezumatul conținutului: pot rezuma, de asemenea, conținut mare de text în forme mai scurte. Modelele de transformatoare sunt grozave la asta.
7. Analiză financiară: BloombergGPT este un exemplu excelent în acest sens.
8. Generarea codului: Programatorii de computere devin din ce în ce mai eficienți cu copiloții propulsați de modele de limbaj mari, reglate fin pentru programare.
9. Servicii de transcriere: LLM-urile facilitează efectuarea transcrierilor din text în vorbire și din vorbire în text din mers.
10. Rescrierea conținutului: Fie în aceeași limbă, fie într-un stil diferit.
11. Analiza sentimentelor: LLM-urile pot fi folosite pentru a deduce în mod eficient sentimentele încorporate în comunicațiile umane. Acest lucru poate fi aplicat profitabil de echipele de marketing care își studiază clienții.
12. Recuperarea informațiilor: Buna lor înțelegere a limbajului uman face ca LLM-urile să fie o parte importantă a motoarelor de căutare moderne.
13. Educaţie: De la instrumente de învățare interactive la sisteme de îndrumare și de notare mai inteligente și personalizate, potențialele aplicații ale LLM în educație sunt vaste.

Beneficiile modelelor de limbaj mari

În ciuda numeroaselor provocări pe care le reprezintă dezvoltarea modelului de limbă mare, beneficiile sale sunt multe și merită osteneala. Iată-le pe cele majore.

• Înțelegerea bogată a limbajului: LLM-urile pot înțelege și răspunde la limba ta ca și cum ai vorbi cu un alt om. Acest lucru le face deosebit de valoroase ca interfață între oameni și lumea computerelor.
• Creativitatea: Transformatoarele generative pre-antrenate și-au dovedit capacitățile de a produce rezultate de text impresionante, cum ar fi prin ChatGPT și imagini, ca și în cazul Difuzie stabilă.
• Versatilitate: Un model zero-shot este un instrument versatil care poate fi folosit pentru multe sarcini și proiecte care necesită medii și aplicații diferite.
• Abilitatea de reglare fină: Orice organizație poate lua un model pre-instruit și îl poate ajusta pentru a prelua sarcini și procese în fluxul său de lucru. Și aceasta include imersarea în cultura și etica organizației, cum ar fi branding, sloganuri și abordări.

Provocările

Modelele lingvistice mari prezintă multe provocări, ceea ce le-a transformat în domeniul majorității corporațiilor bine finanțate. Iată principalele probleme cu care se confruntă dezvoltatorii cu LLM-urile.

• Costuri de dezvoltare și întreținere: Modelele mari de limbă sunt atât costisitoare de dezvoltat, cât și de întreținut.
• Amploare și complexitate: Numele spune totul. Modelele de limbaj mari sunt uriașe și complexe. Ai nevoie de o echipă bună pentru a construi și a gestiona una.
• Prejudecăți și inexactități: Având în vedere dimensiunea mare a învățării nesupravegheate pe care le suferă, modelele mari de limbaj pot include o mulțime de părtiniri și inexactități exact așa cum le-au preluat.

Lista modelelor de limbi mari populare

S / N	Nume	An	Dezvoltator	Dimensiunea corpusului	parametrii	Licență
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Necunoscut	~ 1 trilion	API public
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 de miliarde de jetoane	1 trilioane	De proprietate
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 de miliarde de jetoane	530 miliarde	restrâns
4.	Deschide Asistent	2023	LAION	1.5 trilioane de jetoane	17 miliarde	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	Peste 700 de miliarde de jetoane	50 miliarde	De proprietate
6.	Lamă	2023	meta	1.4 trilioane	65 miliarde	restrâns
7.	Galactica	2022	meta	106 de miliarde de jetoane	120 miliarde	CC-BY-NC
8.	Cerebre-GPT	2023	Cerebrele	-	13 miliarde	Apache 2.0
9.	A INFLORI	2022	HugginFace & Co	350 de miliarde de jetoane	175 miliarde	AI responsabilă
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 miliarde	MIT
11.	Şoim	2023	IIT	1 trilioane de jetoane	40 miliarde	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Google	1.6 trilioane de jetoane	1.2 trilioane	De proprietate
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 de miliarde de jetoane	175 miliarde	API public
14.	OARET	2018	Google	3.3 miliarde	340 milioane de euro	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 trilioane	20 miliarde	API public
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 miliarde	Apache 2.0

LLM-uri cu sursă deschisă

Multe dintre modelele de limbaj mari populare sunt proiecte open-source, deși complexitatea lor și costurile uriașe fac imposibilă adoptarea lor de către mulți dezvoltatori. Cu toate acestea, puteți rula în continuare modelele antrenate fie în scopuri de cercetare, fie de producție pe infrastructura dezvoltatorului lor. Unele sunt gratuite, în timp ce altele sunt accesibile. Aici este o lista frumoasa.

Lista celor mai bune resurse LLM

Următoarea este o listă a resurselor de top de pe web pentru a învăța totul despre și pentru a ține pasul cu modelele lingvistice mari și industria AI.

• OpenAI: Dezvoltatorii ChatGPT, GPT-4 și Dall-E
• Fața Huggin: site web popular pentru lucruri legate de inteligența artificială, de la procesarea limbajului natural (NLP) la modele de limbaj mari
• Blogul Google AI: oferă informații, actualizări de cercetare, studii și articole de la echipa de cercetare Google.
• GitHub: Platformă populară de găzduire a codurilor cu o mulțime de proiecte open-source și codurile acestora.
• Nvidia: Producători de hardware de calcul paralel
• Antologie ACL: Platformă mare cu peste 80 de lucrări despre procesarea limbajului natural și lingvistica computațională.
• Neurips: Conferința sistemelor de procesare a informațiilor neuronale.
• Mediu: Platformă de blogging cu o mulțime de bloguri cu inteligență artificială și învățare automată de la diverși experți și cercetători.
• arXiv: depozit științific major cu toate tipurile de lucrări de cercetare, inclusiv AI și modele de limbaj mari.

Întrebări frecvente

Mai jos sunt câteva întrebări frecvente despre modelele mari de limbaj.

Concluzie

Rotunjind această explorare a modelelor lingvistice mari și a ceea ce sunt acestea, veți fi de acord că ele schimbă lumea și sunt aici pentru a rămâne.

În timp ce capacitățile tehnice ale organizației dvs. determină dacă puteți participa aici sau nu, afacerea dvs. poate întotdeauna profita de numeroasele beneficii ale AI generativă oferite de marile modele de limbaj.