Модели больших языков: что это такое и как они работают

Хотите понять большие языковые модели? Узнайте об их силе и способах применения здесь. Узнайте, что такое LLM, как они работают и как они влияют на общество и бизнес.

В наши дни чаще используются термины LLM или «большая языковая модель». Большинство людей знают, что они связаны с искусственным интеллектом, но это все.

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 объема цифровой информации в Интернете, более низкой стоимости вычислений и увеличения вычислительной мощности как ЦП, так и параллельных процессоров ГП.

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.

  • Проект: 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 с помощью подключаемых модулей и интеграции 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: Хорошее понимание человеческого языка делает LLM важной частью современных поисковых систем.
  13. Обучение: 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.
S / NИмяГодЗастройщикРазмер корпусапараметрыЛицензия
1.GPT-42023OpenAIНеизвестный~ 1 триллионПубличный API
2.ПанГу-Σ2023Huawei329 миллиардов токенов1 трлнЗапантентованная
3.МТ-НЛГ2021Майкрософт/Нвидиа338 миллиардов токенов530 млрд штук. ограниченный
4.Открыть Ассистент2023Laion1.5 триллионов токенов17 млрд штук. Apache 2.0
5.BloombergGPT2023Блумберг Л.П.700+ миллиардов токенов50 млрд штук. Запантентованная
6.ЛАМА2023Мета1.4 трлн65 млрд штук. ограниченный
7.Галактика2022Мета106 миллиардов токенов120 млрд штук. CC-BY-NC
8.Церебрас-GPT2023Cerebras13 млрд штук. Apache 2.0
9.BLOOM2022HugginFace & Co350 миллиардов токенов175 млрд штук. Ответственный AI
10.GPT-Нео2021ЭлеутерАИ825 GB2.7 млрд штук. MIT
11.Cокол2023ТИИ1 триллионов токенов40 млрд штук. Apache 2.0
12.GLAM2021Google1.6 триллионов токенов1.2 трлнЗапантентованная
13.GPT-32020OpenAI300 миллиардов токенов175 млрд штук. Публичный API
14.БЕРТ2018Google3.3 млрд штук. 340 млнапаш
15.АлексаТМ2022Amazon1.3 трлн20 млрд штук. Публичный API
16.ЯЛМ2022Яндекс1.7 ТБ100 млрд штук. Apache 2.0

LLM с открытым исходным кодом

Многие из популярных больших языковых моделей являются проектами с открытым исходным кодом, хотя их сложность и огромные затраты не позволяют многим разработчикам принять их. Однако вы по-прежнему можете запускать обученные модели либо для исследовательских целей, либо для производства в инфраструктуре их разработчиков. 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: Платформа для ведения блогов с большим количеством 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.

Что такое параметр в больших языковых моделях?

Параметр — это любая переменная, которую можно настроить во время обучения модели, чтобы помочь преобразовать входные данные в правильные выходные данные. Чем больше параметров у ИИ, тем более универсальным и мощным он может быть. Другими словами, возможности модели ИИ определяются количеством ее параметров.

Что означает корпус?

Корпус просто относится ко всем данным, используемым при обучении модели ИИ.

Что означает обучение и предварительная подготовка?

Обучение ИИ в машинном обучении относится к процессу предоставления модели ИИ структурированных данных и обучения ее тому, что они означают, с использованием контролируемого или неконтролируемого обучения — то есть с наблюдателем-человеком или без него. С другой стороны, предварительное обучение относится к большой языковой модели, которая уже была обучена и готова к тонкой настройке или специальному обучению.

Каков механизм внимания в LLM?

Внимание используется для понимания контекста любой информации, например, когда модель сталкивается со словом, которое может иметь несколько значений. Он может вывести точное значение, сосредоточившись на контексте.

В чем разница между параметрами и токенами в LLM?

Параметры — это числовые значения, которые используются для определения поведения модели путем их корректировки во время обучения. Токены, с другой стороны, представляют собой единицы значения, такие как слово, префикс, число, пунктуация и т. д.

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.

Nnamdi Okeke

Ннамди Океке

Ннамди Океке — компьютерный энтузиаст, который любит читать самые разные книги. Он предпочитает Linux, а не Windows/Mac, и использует
Ubuntu с первых дней. Вы можете поймать его в твиттере через Бонготракс

Статей: 278

Получить технические вещи

Технические тенденции, тенденции стартапов, обзоры, онлайн-доход, веб-инструменты и маркетинг один или два раза в месяц.

Оставьте комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные поля помечены * *