Модели больших языков: что это такое и как они работают

Термины LLM или «большая языковая модель» в наши дни используются все чаще. Большинство людей знают, что они связаны с искусственный интеллект, но это всё.

Многие из современных мощных систем искусственного интеллекта — от OpenAI ChatGPT до Google BERT — основаны на больших языковых моделях, которые, кстати, являются источником их мощности. Но что отличает эти LLM от других технологий искусственного интеллекта до них?

Большие языковые модели, как следует из их названия, очень велики. Это системы искусственного интеллекта, обученные работе с чрезмерно огромными объемами данных, что делает их очень эффективными при работе с человеческими языками. Этот пост объясняет, как.

Что такое большие языковые модели?

Большие языковые модели — это тип системы искусственного интеллекта, обученной распознавать, воспроизводить, прогнозировать и манипулировать текстом или другим контентом. Современные большие языковые модели состоят из нейронных сетей ИИ с миллиардами и более параметров и часто обучаются на петабайтах данных.

Большая языковая модель может понимать многие вещи, как и человек, хотя и не все. Однако, в отличие от большинства людей, большая языковая модель может иметь более обширные знания почти обо всем, что делает ее похожей на всезнающий компьютер.

Большие языковые модели сегодня возможны из-за большого количества цифровой информации в Интернете, более низких затрат на вычислениеи увеличение вычислительной мощности как центральных, так и параллельных процессоров графического процессора.

Как работают большие языковые модели?

На первый взгляд, большая языковая модель, такая как ChatGPT прост в использовании. Все, что вам нужно сделать, это ввести текст, и он ответит на него — от вопросов до всех типов запросов.

Однако под поверхностью происходит гораздо больше, чтобы получить кажущиеся легкими результаты, которыми известны большие языковые модели. Например, система сначала должна быть создана, обучена и настроена для получения результатов типа ChatGPT.

Итак, вот краткий обзор различных процессов, которые делают возможными большие языковые модели.

• Дизайн: дизайн большой языковой модели будет определять, как она работает, какие алгоритмы и методы обучения использовать, а также время и стоимость общего обучения и обслуживания.
• Трансформаторы: большинство больших языковых моделей строятся с использованием модели глубокого обучения преобразователя. Трансформеры полезны, потому что они оснащены механизмом самоконтроля, который делает их более контекстно-зависимыми и, следовательно, требуют меньше времени на обучение по сравнению со старыми моделями.
• Предварительное обучение и данные: От Википедии до больших баз данных и других уникальных источников данных количество и качество данных, используемых при обучении большой языковой модели, будут определять ее возможности вывода. Предварительное обучение дает большой языковой модели основную информацию, необходимую для понимания письменного текста, языка, контекста и т. д. Большая часть предварительного обучения LLM выполняется с использованием немаркированных данных в режимах обучения с частичным наблюдением или с самостоятельным наблюдением.
• Тонкая настройка: После этапа предварительного обучения LLM обычно следует точная настройка предметной области, чтобы превратить его в более полезный инструмент для конкретных целей, таких как общение в чате, бизнес-исследования, завершение кода и т. д. На этом этапе разрабатываются такие инструменты, как GitHub Copilot и OpenAI ChatGPT.

Большие языковые модели и программные инструменты

Большая языковая модель также может подключаться к другим программным системам или платформам через плагины и интеграция API. Это позволяет LLM выполнять реальные действия, такие как проверка времени, выполнение арифметических операций, просмотр веб-страниц и взаимодействие с веб-приложениями через такие платформы, как Zapier.

В настоящее время это развивающаяся область, и возможности огромны. Например, все, что вам нужно сделать, это дать инструкции, и LLM может искать для вас вещи в Интернете, делать заказы, следить за последними новостями, делать покупки и так далее.

Термины и ярлыки LLM

Не существует определенного метода разработки большой языковой модели, поэтому группы разработчиков получают разные модели, которые используют немного разные подходы для достижения одинаковых целей. Эта ситуация породила различные ярлыки, поскольку они пытаются описать, как работает каждая модель. Ниже приведены некоторые из этих терминов и их значение.

• Модель с нулевым выстрелом: Предварительно обученная большая языковая модель, способная выполнять классификации за пределами своего базового обучающего набора и давать довольно точные результаты для общего использования.
• Точно настроенная модель: Модель, специфичная для предметной области.
• Мультимодальная модель: способность понимать и воспроизводить типы мультимедиа, отличные от текста, например изображения.
• GPT: генеративный предварительно обученный преобразователь.
• T5: Трансформатор преобразования текста в текст.
• БАРТ: двунаправленный и авторегрессивный преобразователь.
• БЕРТ: Представления двунаправленного энкодера от трансформаторов.
• РОБЕРТа: Надежно оптимизированный подход BERT.
• CTRL: Модель языка условного преобразователя.
• лама: Большая языковая модель мета-ИИ.
• Тьюринг НЛГ: Генерация естественного языка.
• ЛаМДА: языковые модели для диалоговых приложений.
• ELECTRA: Эффективное изучение кодировщика, который точно классифицирует замены токенов.

Приложения больших языковых моделей

Большие языковые модели можно с пользой применять во многих сферах бизнеса, разработки и исследований. Настоящая польза приходит после тонкой настройки, которая полностью зависит от того, для чего предназначена модель. Вот их многочисленные области применения.

1. Перевода: большие языковые модели хорошо работают с несколькими языками. Они могут переводить простые предложения в компьютерный код или даже производить сразу несколько переводов на человеческий язык.
2. Генерация контента: LLM могут с выгодой для себя использовать для создания всех видов контента, включая описания продуктов, маркетинговый контент, корпоративные электронные письма и даже юридические документы, от генерации текста до изображений и не только.
3. Виртуальные помощники: хорошее понимание человеческого языка делает LLM идеальными виртуальными помощниками. Они могут воспринимать человеческий язык как команду и использовать его, чтобы писать, выполнять онлайн-действия, проводить исследования и многое другое.
4. Чат и разговоры: они также являются отличными партнерами по чату, что демонстрирует популярная модель ChatGPT.
5. Ответ на вопрос: большие языковые модели поглощают много информации во время обучения, что позволяет им отвечать на большинство общих вопросов.
6. Краткое содержание: они также могут объединять большой текст в более короткие формы. С этим прекрасно справляются модели-трансформеры.
7. Финансовый анализ: BloombergGPT — отличный тому пример.
8. Генерация кода: Программисты становятся более эффективными благодаря вторым пилотам, использующим большие языковые модели, точно настроенные для программирования.
9. Транскрипционные услуги: LLM упрощают преобразование текста в речь и речи в текст на лету.
10. Переписывание контента: Либо на том же языке, либо в другом стиле.
11. Анализ настроений: LLM можно использовать для эффективного определения встроенных чувств в человеческом общении. Это может быть с пользой применено маркетинговыми командами, изучающими своих клиентов.
12. Поиск информации: Их хорошее понимание человеческого языка делает LLM важной частью современной поисковые системы.
13. Образование : от интерактивных инструментов обучения до более интеллектуальных и персонализированных систем обучения и оценивания потенциальные применения LLM в образовании огромны.

Преимущества больших языковых моделей

Несмотря на множество проблем, связанных с разработкой большой языковой модели, ее преимущества многочисленны и стоят затраченных усилий. Вот основные.

• Богатое понимание языка: LLM могут понимать ваш язык и реагировать на него, как если бы вы разговаривали с другим человеком. Это делает их особенно ценными в качестве интерфейса между людьми и компьютерным миром.
• Креативность: генеративные предварительно обученные преобразователи доказали свою способность создавать впечатляющие текстовые выходные данные, такие как ChatGPT и изображения, как с Стабильная диффузия.
• Гибкость: Нулевая модель — это универсальный инструмент, который можно использовать для многих задач и проектов, требующих различных сред и приложений.
• Возможность тонкой настройки: Любая организация может взять предварительно обученную модель и настроить ее для выполнения задач и процессов в своем рабочем процессе. И это включает в себя погружение в культуру и этику организации, такие как брендинг, слоганы и подходы.

Испытания

Большие языковые модели создают множество проблем, которые сделали их прерогативой в основном хорошо финансируемых корпораций. Вот основные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при работе с LLM.

• Затраты на разработку и обслуживание: Большие языковые модели дороги как в разработке, так и в обслуживании.
• Масштаб и сложность: Имя говорит само за себя. Большие языковые модели огромны и сложны. Вам нужна хорошая команда, чтобы построить и управлять им.
• Предубеждения и неточности: Учитывая огромный объем неконтролируемого обучения, которому они подвергаются, большие языковые модели могут включать множество предубеждений и неточностей, как только они их уловили.

Список популярных моделей больших языков

LLM с открытым исходным кодом

Многие из популярных моделей больших языков открытые источники проектов, хотя их сложность и огромные затраты не позволяют многим разработчикам принять их на вооружение. Однако вы по-прежнему можете запускать обученные модели для исследовательских или производственных целей в инфраструктуре их разработчика. Некоторые из них бесплатны, а другие доступны по цене. Здесь хороший список.

Список лучших ресурсов LLM

Ниже приведен список лучших интернет-ресурсов, где можно узнать все о больших языковых моделях и индустрии искусственного интеллекта и не отставать от них.

• OpenAI: Разработчики ChatGPT, GPT-4 и Dall-E.
• обнимающее лицо: популярный веб-сайт, посвященный ИИ, от обработки естественного языка (NLP) до больших языковых моделей.
• Блог Google AI: предлагает информацию, обновления исследований, исследования и статьи исследовательской группы Google.
• GitHub: популярная платформа для размещения кода с большим количеством проектов с открытым исходным кодом и их кодов.
• Nvidia: Производители оборудования для параллельных вычислений
• Антология ACL: большая платформа с более чем 80 XNUMX статей по обработке естественного языка и компьютерной лингвистике.
• Нейрипы: Конференция по нейронным системам обработки информации.
• Средний: Блоги платформа с множеством блогов об искусственном интеллекте и машинном обучении от различных экспертов и исследователей.
• ArXiv: крупный научный репозиторий со всеми типами исследовательских работ, включая ИИ и большие языковые модели.

Часто задаваемые вопросы

Ниже приведены некоторые часто задаваемые вопросы о больших языковых моделях.

Заключение

Завершая это исследование больших языковых моделей и того, что они из себя представляют, вы согласитесь, что они меняют мир и никуда не денутся.

В то время как технические возможности вашей организации определяют, можете ли вы участвовать здесь или нет, ваш бизнес всегда может использовать многие преимущества генеративный ИИ обеспечивается большими языковыми моделями.