Veliki jezikovni modeli: kaj so in kako delujejo

Izraza LLM ali »velik jezikovni model« se danes pogosteje pojavlja. Večina ljudi ve, da so povezani z umetno inteligenco, a to je samo to.

Številni današnji zmogljivi sistemi umetne inteligence – od OpenAI-jevega ChatGPT do Googlovega BERT-a – temeljijo na velikih jezikovnih modelih, ki so mimogrede vir njihove moči. Toda v čem se ti LLM razlikujejo od drugih tehnologij umetne inteligence pred njimi?

Veliki jezikovni modeli so, kot pove že njihovo ime, zelo veliki. So sistemi umetne inteligence, usposobljeni za prekomerno velike količine podatkov, zaradi česar so zelo učinkoviti pri človeških jezikih. Ta objava pojasnjuje, kako.

Kaj so veliki jezikovni modeli?

Veliki jezikovni modeli so vrsta sistema umetne inteligence, usposobljenega za prepoznavanje, posnemanje, predvidevanje in manipuliranje besedila ali druge vsebine. Sodobni veliki jezikovni modeli so sestavljeni iz nevronskih mrež AI z milijardami ali več parametri in se pogosto usposabljajo z uporabo petabajtov podatkov.

Velik jezikovni model lahko razume veliko stvari, kot bi jih razumel človek, vendar ne vsega. Vendar ima lahko velik jezikovni model za razliko od večine ljudi obsežnejše znanje o skoraj vsem, zaradi česar je videti kot vsevedni računalnik.

Veliki jezikovni modeli so danes možni zaradi velike količine digitalnih informacij na internetu, nižjih stroškov računalništva in povečanja računalniške moči tako CPE kot GPE vzporednih procesorjev.

Kako delujejo veliki jezikovni modeli?

Na površini je velik jezikovni model, kot je npr ChatGPT je enostaven za uporabo. Vse kar morate storiti je, da vtipkate besedilo in nanj bo odgovoril – od vprašanj do vseh vrst zahtev.

Vendar pa se pod površjem dogaja še veliko več, kar ustvarja navidezno preproste rezultate, po katerih so znani veliki jezikovni modeli. Na primer, sistem je treba najprej ustvariti, usposobiti in natančno nastaviti za ustvarjanje vrste rezultatov ChatGPT.

Tukaj je torej kratek pogled na različne procese, ki omogočajo velike jezikovne modele.

• Oblikovanje: Zasnova velikega jezikovnega modela bo določila, kako deluje, kateri algoritem in metode usposabljanja uporabiti, pa tudi čas in stroške za celotno usposabljanje in vzdrževanje.
• transformatorji: Večina velikih jezikovnih modelov je zgrajena z uporabo transformatorskega modela globokega učenja. Transformatorji so koristni, ker imajo mehanizem samoosredotočenosti, zaradi katerega se bolj zavedajo konteksta in zato potrebujejo manj časa za usposabljanje v primerjavi s starejšimi modeli.
• Predhodno usposabljanje in podatki: Od Wikipedije do velikih baz podatkov in drugih edinstvenih podatkovnih virov bo količina in kakovost podatkov, uporabljenih pri usposabljanju velikega jezikovnega modela, določila njegove izhodne zmogljivosti. Predhodno usposabljanje daje velikemu jezikovnemu modelu osnovne informacije, ki jih potrebuje za razumevanje pisnega besedila, jezika, konteksta itd. Večina predhodnega usposabljanja LLM poteka z uporabo neoznačenih podatkov v načinih delno nadzorovanega ali samonadzorovanega učenja.
• Fina nastavitev: Po stopnji predhodnega usposabljanja LLM je naslednji korak običajno natančno prilagajanje, specifično za domeno, da ga spremenite v uporabnejše orodje za posebne namene, kot so klepet, poslovne raziskave, dokončanje kode itd. To je stopnja, kjer se razvijajo orodja, kot sta GitHub Copilot in OpenAI's ChatGPT.

Veliki jezikovni modeli in programska orodja

Velik jezikovni model se lahko poveže tudi z drugimi programskimi sistemi ali platformami prek vtičnikov in integracije API-jev. To omogoča LLM, da vpliva na dejavnosti v resničnem svetu, kot je preverjanje časa, izvajanje aritmetike, brskanje po spletu in interakcija s spletnimi aplikacijami prek platform, kot je Zapier.

To je področje, ki se trenutno razvija in možnosti so ogromne. Na primer, vse, kar morate storiti, je, da daste navodila, in LLM lahko namesto vas poišče stvari na spletu, naredi rezervacije, spremlja aktualne novice, opravi nakupe itd.

Pogoji in oznake LLM

Ni posebne metode za razvoj velikega jezikovnega modela, zato skupine razvijalcev končajo z različnimi modeli, ki uporabljajo nekoliko drugačne pristope za doseganje podobnih ciljev. Ta situacija je povzročila različne oznake, saj poskušajo opisati, kako vsak model deluje. Sledi nekaj teh izrazov in njihov pomen.

• Zero-shot model: Vnaprej usposobljen velik jezikovni model, ki je sposoben narediti klasifikacije, ki presegajo osnovni nabor za usposabljanje, in dati dokaj natančne rezultate za splošno uporabo.
• Natančno prilagojen model: domensko specifičen model.
• Multimodalni model: Sposoben razumeti in ustvariti vrste medijev, ki niso besedilo, kot so slike.
• GPT: Generativni vnaprej usposobljeni transformator.
• T5: Pretvornik za prenos besedila v besedilo.
• BART: dvosmerni in avtoregresivni transformator.
• BERTI: Predstavitve dvosmernega kodirnika iz transformatorjev.
• RoBERTa: Robustno optimiziran pristop BERT.
• CTRL: Jezikovni model pogojnega transformatorja.
• LlaMA: Large Language Model Meta AI.
• Turing NLG: Generacija naravnega jezika.
• TheMDA: Jezikovni modeli za dialoške aplikacije.
• ELECTRA: Učinkovito učenje kodirnika, ki natančno razvršča zamenjave žetonov.

Uporaba velikih jezikovnih modelov

Velike jezikovne modele je mogoče koristno uporabiti na številnih področjih poslovanja, razvoja in raziskav. Prave prednosti pridejo po fini nastavitvi, ki je popolnoma odvisna od tega, za kaj je model zasnovan. Tu so njihova številna področja uporabe.

1. Prevajanje jezika: Veliki jezikovni modeli dobro delujejo z več jeziki. Preproste stavke lahko prevedejo v računalniško kodo ali celo ustvarijo prevode v več človeških jezikov naenkrat.
2. Ustvarjanje vsebine: Od generiranja besedila do slik in več, LLM-je je mogoče dobičkonosno uporabiti za ustvarjanje vseh vrst vsebine, vključno z opisi izdelkov, marketinško vsebino, e-pošto podjetja in celo pravnimi dokumenti.
3. Navidezni pomočniki: LLM-ji so zaradi dobrega razumevanja človeškega jezika idealni virtualni pomočniki. Lahko sprejmejo človeški jezik kot ukaz in ga uporabljajo za pisanje stvari, izvajanje spletnih dejanj, izvajanje raziskav in več.
4. Klepet in pogovori: So tudi odlični partnerji za klepet, kot dokazuje priljubljeni model ChatGPT.
5. Vprašanje Odgovor: Veliki jezikovni modeli med usposabljanjem absorbirajo veliko informacij, zaradi česar lahko odgovorijo na večino vprašanj splošnega znanja.
6. Povzetek vsebine: Veliko besedilno vsebino znajo tudi povzeti v krajše oblike. Modeli transformatorjev so odlični pri tem.
7. Finančna analiza: BloombergGPT je odličen primer tega.
8. Generiranje kode: Računalniški programerji postajajo vse učinkovitejši s kopiloti, ki jih poganjajo veliki jezikovni modeli, natančno prilagojeni za programiranje.
9. Prepisovalne storitve: LLM-ji olajšajo sprotno izvajanje pretvorb besedila v govor in govora v besedilo.
10. Ponovno pisanje vsebine: Bodisi v istem jeziku bodisi v drugačnem slogu.
11. Analiza občutka: LLM-je je mogoče uporabiti za učinkovito sklepanje o vgrajenih občutkih v človeški komunikaciji. To lahko donosno uporabijo marketinške ekipe, ki preučujejo svoje stranke.
12. Pridobivanje informacij: Zaradi dobrega razumevanja človeškega jezika so LLM-ji pomemben del sodobnih iskalnikov.
13. Izobraževanje: Od interaktivnih učnih orodij do pametnejših in prilagojenih sistemov poučevanja in ocenjevanja so potencialne aplikacije LLM v izobraževanju ogromne.

Prednosti velikih jezikovnih modelov

Kljub številnim izzivom, ki jih prinaša razvoj velikega jezikovnega modela, je njegovih prednosti veliko in vredno truda. Tukaj so glavne.

• Bogato razumevanje jezika: LLM lahko razume vaš jezik in se nanj odzove, kot da bi govorili z drugim človekom. Zaradi tega so še posebej dragoceni kot vmesnik med ljudmi in računalniškim svetom.
• Ustvarjalnost: Generativni vnaprej usposobljeni transformatorji so dokazali svoje zmogljivosti pri ustvarjanju impresivnih besedilnih izhodov, kot je ChatGPT, in slik, kot pri Stabilna difuzija.
• vsestranskost: Zero-shot model je vsestransko orodje, ki ga je mogoče uporabiti za številne naloge in projekte, ki zahtevajo različna okolja in aplikacije.
• Sposobnost natančnega prilagajanja: Vsaka organizacija lahko vzame predhodno usposobljen model in ga natančno prilagodi tako, da prevzame naloge in procese v svojem delovnem toku. In to vključuje vpogled v kulturo in etiko organizacije, kot so blagovna znamka, slogani in pristopi.

Izzivi

Veliki jezikovni modeli predstavljajo veliko izzivov, zaradi česar so postali domena večinoma dobro financiranih korporacij. Tukaj so glavne težave, s katerimi se razvijalci srečujejo pri LLM.

• Stroški razvoja in vzdrževanja: Razvoj in vzdrževanje velikih jezikovnih modelov sta draga.
• Obseg in kompleksnost: Ime pove vse. Veliki jezikovni modeli so ogromni in zapleteni. Potrebujete dobro ekipo, da jo zgradite in upravljate.
• Pristranskosti in netočnosti: Glede na sam obseg nenadzorovanega učenja, ki so mu podvrženi, lahko veliki jezikovni modeli vključujejo veliko pristranskosti in netočnosti, tako kot so jih izbrali.

Seznam priljubljenih modelov velikih jezikov

S / N	Ime	Leto	Razvojni	Velikost korpusa	parametri	Licenca
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Neznan	~ 1 trilijon	Javni API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 milijard žetonov	1 bilijona	lastniška
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 milijard žetonov	530 milijard	Omejeno
4.	Odprite Pomočnika	2023	LAION	1.5 bilijonov žetonov	17 milijard	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	700+ milijard žetonov	50 milijard	lastniška
6.	Klici	2023	Meta	1.4 bilijona	65 milijard	Omejeno
7.	Galactica	2022	Meta	106 milijard žetonov	120 milijard	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	Cerebre	-	13 milijard	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 milijard žetonov	175 milijard	Odgovorni AI
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 milijard	MIT
11.	Falcon	2023	IIT	1 bilijonov žetonov	40 milijard	Apache 2.0
12.	GLaM	2021	google	1.6 bilijonov žetonov	1.2 bilijona	lastniška
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 milijard žetonov	175 milijard	Javni API
14.	BERTI	2018	google	3.3 milijard	340 milijonov	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 bilijona	20 milijard	Javni API
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 milijard	Apache 2.0

Odprtokodni LLM

Številni priljubljeni veliki jezikovni modeli so odprtokodni projekti, čeprav zaradi njihove zapletenosti in visokih stroškov mnogi razvijalci ne morejo sprejeti njih. Vendar pa lahko še vedno izvajate usposobljene modele za raziskovalne namene ali proizvodnjo na infrastrukturi njihovega razvijalca. Nekateri so brezplačni, drugi pa cenovno dostopni. Tukaj je lep seznam.

Seznam najboljših LLM virov

Sledi seznam najboljših spletnih virov za učenje in spremljanje velikih jezikovnih modelov in industrije umetne inteligence.

• OpenAI: Razvijalci ChatGPT, GPT-4 in Dall-E
• Huggin Face: priljubljeno spletno mesto za stvari, povezane z umetno inteligenco, od obdelave naravnega jezika (NLP) do velikih jezikovnih modelov
• Googlov spletni dnevnik AI: ponuja informacije, posodobitve raziskav, študije in članke Googlove raziskovalne skupine.
• GitHub: priljubljena platforma za gostovanje kode z veliko odprtokodnimi projekti in njihovimi kodami.
• Nvidia: Proizvajalci strojne opreme za vzporedno računanje
• ACL Antologija: Velika platforma z več kot 80 članki o obdelavi naravnega jezika in računalniškem jezikoslovju.
• Neurips: Konferenca o sistemih za obdelavo nevronskih informacij.
• srednje: Platforma za bloganje z veliko blogi o AI in strojnem učenju različnih strokovnjakov in raziskovalcev.
• ArXiv: Velik znanstveni repozitorij z vsemi vrstami raziskovalnih člankov, vključno z AI in velikimi jezikovnimi modeli.

Pogosto zastavljena vprašanja

Sledi nekaj pogostih vprašanj o velikih jezikovnih modelih.

zaključek

Če zaokrožimo to raziskovanje velikih jezikovnih modelov in tega, kaj so, se boste strinjali, da spreminjajo svet in so tu, da ostanejo.

Medtem ko tehnične zmogljivosti vaše organizacije določajo, ali lahko tukaj sodelujete ali ne, lahko vaše podjetje vedno izkoristi številne prednosti generativni AI zagotavljajo veliki jezikovni modeli.