Stora språkmodeller: vad är de och hur de fungerar
Vill du förstå stora språkmodeller? Upptäck deras kraft och tillämpningar här. Lär dig vad LLM är, hur de fungerar och deras inverkan på samhället och näringslivet.
Termerna LLM eller "Large Language Model" slängs oftare nu för tiden. De flesta vet att de är kopplade till artificiell intelligens, men så är det bara.
Många av dagens kraftfulla artificiella intelligenssystem – från OpenAIs ChatGPT till Googles BERT – är baserade på stora språkmodeller, som för övrigt är källan till deras kraft. Men vad skiljer dessa LLM:er från andra artificiell intelligensteknologier före dem?
Stora språkmodeller är, som namnet antyder, mycket stora. De är AI-system tränade med alltför stora mängder data, vilket gör dem mycket effektiva med mänskliga språk. Det här inlägget förklarar hur.
Innehållsförteckning
dölja
Vad är stora språkmodeller?
Stora språkmodeller är en typ av artificiell intelligens som tränats för att känna igen, replikera, förutsäga och manipulera text eller annat innehåll. Moderna stora språkmodeller består av AI-neurala nätverk med miljarder eller fler parametrar och tränas ofta med petabyte data.
En stor språkmodell kan förstå massor av saker som en människa, men inte allt. Men till skillnad från de flesta människor kan en stor språkmodell ha mer omfattande kunskap om nästan allt, vilket gör att den ser ut som en allvetande dator.
Stora språkmodeller idag är möjliga på grund av den stora mängden digital information på Internet, de lägre kostnaderna för datoranvändning och den ökade beräkningskraften för både processorer och parallella GPU-processorer.
Hur fungerar stora språkmodeller?
På ytan kan en stor språkmodell som t.ex ChatGPT är lätt att använda. Allt du behöver göra är att skriva lite text så kommer den att svara på den – från frågor till alla typer av förfrågningar.
Under ytan finns det dock mycket mer på gång för att producera de till synes lätta resultat som stora språkmodeller är kända för. Till exempel måste systemet först skapas, tränas och finjusteras för att producera typen av ChatGPT-resultat.
Så här är en snabb titt på de olika processerna som gör stora språkmodeller möjliga.
- Design: En stor språkmodells design kommer att avgöra hur den fungerar, vilken algoritm och träningsmetoder som ska användas, samt tiden och kostnaden för den övergripande utbildningen och underhållet.
- Transformatorer: De flesta stora språkmodeller är byggda med hjälp av transformatorns djupinlärningsmodell. Transformatorer är användbara eftersom de har en självuppmärksamhetsmekanism som gör dem mer sammanhangsmedvetna och därför kräver mindre träningstid jämfört med äldre modeller.
- Förträning & Data: Från Wikipedia till stora databaser och andra unika datakällor, kvantiteten och kvaliteten på data som används för att träna en stor språkmodell kommer att avgöra dess utdatakapacitet. Förträning ger en stor språkmodell den grundläggande information den behöver för att förstå skriven text, språk, sammanhang och så vidare. De flesta LLM-förutbildningar görs med hjälp av omärkta data i antingen semi-övervakat eller självövervakat inlärningsläge.
- Finjustering: Efter förutbildningsstadiet för en LLM är nästa steg vanligtvis domänspecifik finjustering för att göra det till ett mer användbart verktyg för specifika ändamål som chatt, affärsresearch, kodkomplettering och så vidare. Detta är scenen där verktyg som GitHub Copilot och OpenAI:s ChatGPT utvecklas.
Stora språkmodeller och mjukvaruverktyg
En stor språkmodell kan också ansluta till andra mjukvarusystem eller plattformar genom plugins och API-integration. Detta gör att LLM kan utföra verkliga aktiviteter, som att kontrollera tiden, utföra aritmetik, surfa på webben och interagera med webbappar via plattformar som Zapier.
Detta är ett område under utveckling och möjligheterna är enorma. Till exempel, allt du behöver göra är att ge instruktionerna, och LLM kan leta upp saker åt dig på webben, göra reservationer, hålla ett öga på senaste nyheter, handla och så vidare.
LLM villkor och etiketter
Det finns ingen specifik metod för att utveckla en stor språkmodell, så utvecklargrupper slutar med olika modeller som använder lite olika tillvägagångssätt för att nå liknande mål. Denna situation har gett upphov till olika etiketter, eftersom de försöker beskriva hur varje modell fungerar. Nedan följer några av dessa termer och vad de betyder.
- Zero-shot modell: En förtränad stor språkmodell som kan göra klassificeringar utöver sin grundläggande träningsuppsättning och ge ganska exakta resultat för allmänt bruk.
- Finjusterad modell: En domänspecifik modell.
- Den multimodala modellen: Kan förstå och producera andra mediatyper än text, såsom bilder.
- GPT: Generativ förtränad transformator.
- T5: Transformator för text-till-textöverföring.
- BART: Dubbelriktad och autoregressiv transformator.
- BERTI: Dubbelriktade kodarerepresentationer från Transformers.
- ROBERTA: Robust optimerad BERT-metod.
- CTRL: Conditional Transformer Language Model.
- Lama: Stor språkmodell Meta AI.
- Turing NLG: Generering av naturligt språk.
- MDA: Språkmodeller för dialogapplikationer.
- ELECTRA: Lär dig effektivt en kodare som klassificerar tokenbyten exakt.
Tillämpningar av stora språkmodeller
Stora språkmodeller kan med fördel tillämpas på många områden för affärer, utveckling och forskning. De verkliga fördelarna kommer efter finjustering, som helt beror på vad modellen är designad för. Här är deras många användningsområden.
- Språköversättning: Stora språkmodeller fungerar bra med flera språk. De kan översätta enkla meningar till datorkod eller till och med översätta flera mänskliga språk samtidigt.
- Innehållsgenerering: Från textgenerering till bilder och vidare, LLM:er kan användas lönsamt för att generera alla typer av innehåll, inklusive produktbeskrivningar, marknadsföringsinnehåll, företags e-postmeddelanden och till och med juridiska dokument.
- Virtuella assistenter: Deras goda förståelse för mänskligt språk gör LLM:s idealiska virtuella assistenter. De kan acceptera mänskligt språk som ett kommando och använda det för att skriva saker, utföra onlinehandlingar, utföra forskning och mer.
- Chatt och konversationer: De är också bra chattpartners, vilket den populära ChatGPT-modellen visar.
- Frågeställning: Stora språkmodeller absorberar mycket information under träningen, och detta gör att de kan svara på de flesta allmänna kunskapsfrågor.
- Sammanfattning av innehåll: De kan också sammanfatta stort textinnehåll i kortare former. Transformatormodeller är bra på detta.
- Finansiell analys: BloombergGPT är ett bra exempel på detta.
- Kodgenerering: Datorprogrammerare blir mer effektiva med andrapiloter som drivs av stora språkmodeller som är finjusterade för programmering.
- Transkriptionstjänster: LLM:er gör det enkelt att utföra text-till-tal- och tal-till-text-transkriptioner i farten.
- Omskrivning av innehåll: Antingen på samma språk eller i en annan stil.
- Sentimentanalys: LLM:er kan användas för att effektivt härleda inbäddade känslor i mänsklig kommunikation. Detta kan tillämpas lönsamt av marknadsföringsteam som studerar sina kunder.
- Informationsinhämtning: Deras goda förståelse för mänskligt språk gör LLM till en viktig del av moderna sökmotorer.
- Utbildning: Från interaktiva inlärningsverktyg till smartare och personliga handlednings- och betygssystem, de potentiella tillämpningarna av LLM inom utbildning är enorma.
Fördelarna med stora språkmodeller
Trots de många utmaningar som utvecklingen av stora språkmodeller innebär, är dess fördelar många och värda besväret. Här är de viktigaste.
- Rik språkförståelse: LLMs kan förstå och svara på ditt språk som om du pratade med en annan människa. Detta gör dem särskilt värdefulla som ett gränssnitt mellan människor och datorvärlden.
- Skapande: Generativa förtränade transformatorer har bevisat sin förmåga att producera imponerande textutdata som via ChatGPT och bilder, som med Stabil diffusion.
- Mångsidighet: En nollskottsmodell är ett mångsidigt verktyg som kan användas för många uppgifter och projekt som kräver olika miljöer och applikationer.
- Finjusteringsförmåga: Vilken organisation som helst kan ta en förutbildad modell och finjustera den för att ta upp uppgifter och processer i deras arbetsflöde. Och detta inkluderar att blöta in organisationens kultur och etik som varumärke, slogans och tillvägagångssätt.
Utmaningar
Stora språkmodeller innebär många utmaningar, vilket har gjort dem till domänen för mestadels välfinansierade företag. Här är de viktigaste problemen som utvecklare möter med LLM:er.
- Utvecklings- och underhållskostnader: Stora språkmodeller är både dyra att utveckla och underhålla.
- Skala & komplexitet: Namnet säger allt. Stora språkmodeller är enorma och komplexa. Du behöver ett bra team för att bygga och leda ett.
- Fördomar och felaktigheter: Med tanke på den stora omfattningen av oövervakad inlärning de genomgår, kan stora språkmodeller innehålla massor av fördomar och felaktigheter precis när de plockade upp dem.
Lista över populära stora språkmodeller
| S / N | Namn | År | Developer | Corpus storlek | Driftparametrar | Licens |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. | GPT-4 | 2023 | OpenAI | Okänd | ~ 1 biljon | Offentlig API |
| 2. | PanGu-Σ | 2023 | huawei | 329 miljarder tokens | 1 biljoner | Patentskyddad |
| 3. | MT-NLG | 2021 | Microsoft/Nvidia | 338 miljarder tokens | 530 miljarder | begränsad |
| 4. | Öppna assistenten | 2023 | Laion | 1.5 biljoner tokens | 17 miljarder | Apache 2.0 |
| 5. | BloombergGPT | 2023 | Bloomberg L.P. | 700+ miljarder tokens | 50 miljarder | Patentskyddad |
| 6. | Lama | 2023 | meta | 1.4 biljoner | 65 miljarder | begränsad |
| 7. | Galactica | 2022 | meta | 106 miljarder tokens | 120 miljarder | CC-BY-NC |
| 8. | Cerebras-GPT | 2023 | Cerebras | - | 13 miljarder | Apache 2.0 |
| 9. | BLOMMA | 2022 | HugginFace & Co | 350 miljarder tokens | 175 miljarder | Ansvarig AI |
| 10. | GPT-Neo | 2021 | Eleuther AI | 825 GB | 2.7 miljarder | MIT |
| 11. | Falcon | 2023 | JAG DET | 1 biljoner tokens | 40 miljarder | Apache 2.0 |
| 12. | GLAM | 2021 | 1.6 biljoner tokens | 1.2 biljoner | Patentskyddad | |
| 13. | GPT-3 | 2020 | OpenAI | 300 miljarder tokens | 175 miljarder | Offentlig API |
| 14. | BERTI | 2018 | 3.3 miljarder | 340 miljoner | Apache | |
| 15. | AlexaTM | 2022 | Amazon | 1.3 biljoner | 20 miljarder | Offentlig API |
| 16. | YaLM | 2022 | Yandex | 1.7 TB | 100 miljarder | Apache 2.0 |
LLM med öppen källkod
Många av de populära stora språkmodellerna är projekt med öppen källkod, även om deras komplexitet och enorma kostnader gör det omöjligt för många utvecklare att använda dem. Du kan dock fortfarande köra de tränade modellerna för antingen forskningsändamål eller produktion på deras utvecklares infrastruktur. Vissa är gratis, medan andra är överkomliga. Här är en trevlig lista.
Lista över bästa LLM-resurser
Följande är en lista över webbens främsta resurser för att lära sig allt om och hänga med i stora språkmodeller och AI-branschen.
- OpenAI: Utvecklare av ChatGPT, GPT-4 och Dall-E
- Huggin Face: Populär webbplats för AI-relaterade saker från naturlig språkbehandling (NLP) till stora språkmodeller
- Google AI-blogg: Erbjuder information, forskningsuppdateringar, studier och artiklar från Googles forskarteam.
- GitHub: Populär kodvärdplattform med massor av öppen källkodsprojekt och deras koder.
- Nvidia: Tillverkare av hårdvara för parallell datoranvändning
- ACL Antologi: Stor plattform med över 80 XNUMX uppsatser om naturlig språkbehandling och beräkningslingvistik.
- Neurips: Neurala informationsbehandlingssystemkonferens.
- Medium: Bloggplattform med massor av AI- och maskininlärningsbloggar från olika experter och forskare.
- ArXiv: Stort vetenskapligt arkiv med alla typer av forskningsartiklar, inklusive AI och stora språkmodeller.
Vanliga frågor
Nedan följer några vanliga frågor om stora språkmodeller.
Vad är en parameter i stora språkmodeller?
En parameter är vilken variabel som helst som kan justeras under en modells träning för att hjälpa till att omvandla indata till rätt utdata. Ju fler parametrar en AI har, desto mer mångsidig och kraftfull kan den vara. Med andra ord, en AI-modells kapacitet bestäms av dess antal parametrar.
Vad betyder korpus?
Corpus hänvisar helt enkelt till all data som används för att träna en AI-modell.
Vad betyder träning & förträning?
AI-träning i maskininlärning hänvisar till processen att förse en AI-modell med strukturerad data och lära den vad de betyder antingen med övervakad eller oövervakad inlärning – detta är, med eller utan en mänsklig handledare. Förträning å andra sidan avser en stor språkmodell som redan är utbildad och redo för finjustering eller specifik träning.
Vad är uppmärksamhetsmekanismen i en LLM?
Uppmärksamhet används för att förstå sammanhanget för all information, till exempel när en modell möter ett ord som kan ha flera betydelser. Den kan härleda den exakta innebörden genom att fokusera på sammanhanget.
Vad är skillnaden mellan parametrar och tokens i LLM?
Parametrar är numeriska värden som används för att definiera modellens beteende genom att justera dem under träning. Tokens, å andra sidan, är betydelseenheter, som ett ord, ett prefix, ett nummer, skiljetecken, etc.
Slutsats
När du avrundar denna utforskning av stora språkmodeller och vad de är, kommer du att hålla med om att de förändrar världen och är här för att stanna.
Även om din organisations tekniska kapacitet avgör om du kan delta här eller inte, kan ditt företag alltid dra nytta av de många fördelarna med generativ AI tillhandahålls av stora språkmodeller.
Relaterade artiklar
