Büyük Dil Modelleri: Nedir ve Nasıl Çalışırlar?

Büyük dil modellerini anlamak mı istiyorsunuz? Güçlerini ve uygulamalarını burada keşfedin. LLM'lerin ne olduğunu, nasıl çalıştıklarını ve toplum ve iş dünyası üzerindeki etkilerini öğrenin.

LLM veya "Geniş Dil Modeli" terimleri bu günlerde daha sık ortaya çıkıyor. Çoğu insan yapay zeka ile bağlantılı olduğunu biliyor ama hepsi bu.

OpenAI'nin ChatGPT'sinden Google'ın BERT'sine kadar günümüzün güçlü yapay zeka sistemlerinin çoğu, tesadüfen güçlerinin kaynağı olan büyük dil modellerine dayanmaktadır. Peki bu LLM'leri kendilerinden önceki diğer yapay zeka teknolojilerinden farklı kılan nedir?

Büyük dil modelleri adından da anlaşılacağı gibi çok büyüktür. Aşırı büyük miktarda veriyle eğitilmiş AI sistemleridir, bu da onları insan dillerinde çok verimli kılar. Bu yazı nasıl olduğunu açıklıyor.

Büyük Dil Modelleri Nedir?

Büyük dil modelleri, metni veya diğer içeriği tanımak, çoğaltmak, tahmin etmek ve değiştirmek için eğitilmiş bir tür yapay zeka sistemidir. Modern büyük dil modelleri, milyarlarca veya daha fazla parametreye sahip yapay zeka sinir ağlarından oluşur ve genellikle petabaytlarca veri kullanılarak eğitilir.

Büyük bir dil modeli, her şeyi olmasa da birçok şeyi bir insan gibi anlayabilir. Bununla birlikte, çoğu insanın aksine, büyük bir dil modeli, neredeyse her şey hakkında daha kapsamlı bilgiye sahip olabilir ve bu da onu bir her şeyi bilen bilgisayar

İnternetteki büyük miktarda dijital bilgi, daha düşük bilgi işlem maliyetleri ve hem CPU'ların hem de GPU paralel işlemcilerin hesaplama gücündeki artış nedeniyle günümüzde büyük dil modelleri mümkündür.

Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır?

Yüzeyde, gibi büyük bir dil modeli ChatGPT kullanımı kolaydır. Tek yapmanız gereken bir metin yazmak ve sorulardan her türlü isteğe yanıt verecek.

Bununla birlikte, yüzeyin altında, büyük dil modellerinin bildiği, görünüşte zahmetsiz sonuçları üretmek için çok daha fazlası var. Örneğin, ChatGPT sonuçlarının türünü üretmek için önce sistemin oluşturulması, eğitilmesi ve ince ayarının yapılması gerekir.

İşte büyük dil modellerini mümkün kılan farklı süreçlere hızlı bir bakış.

  • Dizayn: Büyük bir dil modelinin tasarımı, nasıl çalışacağını, hangi algoritma ve eğitim yöntemlerinin kullanılacağını ve ayrıca genel eğitim ve bakım için zaman ve maliyeti belirleyecektir.
  • Transformers: Büyük dil modellerinin çoğu, dönüştürücü derin öğrenme modeli kullanılarak oluşturulur. Transformatörler faydalıdır, çünkü kendilerini daha bağlam-farkında kılan bir öz-dikkat mekanizmasına sahiptirler ve bu nedenle eski modellere kıyasla daha az eğitim süresi gerektirirler.
  • Eğitim Öncesi ve Veriler: Vikipedi'den büyük veritabanlarına ve diğer benzersiz veri kaynaklarına kadar, büyük bir dil modelinin eğitiminde kullanılan verilerin miktarı ve kalitesi, çıktı yeteneklerini belirleyecektir. Ön eğitim, büyük bir dil modeline yazılı metni, dili, bağlamı vb. anlamak için ihtiyaç duyduğu temel bilgileri verir. LLM ön eğitiminin çoğu, yarı denetimli veya kendi kendine denetimli öğrenme modlarında etiketlenmemiş veriler kullanılarak yapılır.
  • İnce ayar: Bir LLM'nin ön eğitim aşamasından sonra, bir sonraki adım genellikle onu sohbet, iş araştırması, kod tamamlama vb. gibi belirli amaçlar için daha kullanışlı bir araca dönüştürmek için alana özel ince ayardır. Bu, GitHub Copilot ve OpenAI'nin ChatGPT'si gibi araçların geliştirildiği aşamadır.

Büyük Dil Modelleri ve Yazılım Araçları

Büyük bir dil modeli, eklentiler ve API entegrasyonu aracılığıyla diğer yazılım sistemlerine veya platformlara da bağlanabilir. Bu, LLM'nin zamanı kontrol etme, aritmetik yapma, web'de gezinme ve Zapier gibi platformlar aracılığıyla web uygulamalarıyla etkileşim kurma gibi gerçek dünya etkinliklerini etkilemesine olanak tanır.

Bu, şu anda gelişmekte olan bir alandır ve olasılıklar çok fazladır. Örneğin, tek yapmanız gereken talimatları vermek ve LLM sizin için web'de bir şeyler arayabilir, rezervasyon yapabilir, son dakika haberlerini takip edebilir, alışverişinizi yapabilir vb.

LLM Terimleri ve Etiketleri

Büyük bir dil modeli geliştirmek için özel bir yöntem yoktur, bu nedenle geliştirici grupları, benzer hedeflere ulaşmak için biraz farklı yaklaşımlar kullanan farklı modellerle sonuçlanır. Bu durum, her modelin nasıl çalıştığını açıklamaya çalıştıkları için farklı etiketlerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Aşağıda bu terimlerden bazıları ve ne anlama geldikleri verilmiştir.

  • sıfır atış modeli: Temel eğitim setinin ötesinde sınıflandırmalar yapabilen ve genel kullanım için oldukça doğru sonuçlar verebilen, önceden eğitilmiş büyük bir dil modeli.
  • Hassas Ayarlı Model: Etki alanına özgü bir model.
  • Çok Modlu Model: Görüntüler gibi metin dışındaki ortam türlerini anlayabilir ve üretebilir.
  • GPT: Üretken Ön Eğitimli Transformatör.
  • T5: Metinden Metne Aktarım Dönüştürücü.
  • BART: Çift Yönlü ve Otomatik Gerileyen Transformatör.
  • Bert: Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri.
  • roBERTa: Sağlam Optimize Edilmiş BERT Yaklaşımı.
  • CTRL: Koşullu Transformatör Dil Modeli.
  • lama: Büyük Dil Modeli Meta AI.
  • Turing NLG'si: Doğal Dil Üretimi.
  • MDA: Diyalog Uygulamaları için Dil Modelleri.
  • ELECTRA: Belirteç Değiştirmelerini Doğru Şekilde Sınıflandıran Bir Kodlayıcıyı Verimli Bir Şekilde Öğrenme.

Büyük Dil Modellerinin Uygulamaları

Büyük dil modelleri, iş, geliştirme ve araştırma için birçok alana faydalı bir şekilde uygulanabilir. Gerçek faydalar, tamamen modelin ne için tasarlandığına bağlı olan ince ayardan sonra gelir. İşte onların birçok uygulama alanı.

  1. Dil Çeviri: Büyük dil modelleri, birden çok dilde iyi performans gösterir. Basit cümleleri bilgisayar koduna çevirebilir veya hatta tek seferde birden fazla insan dili çevirisini üretebilirler.
  2. İçerik Üretimi: Metin oluşturmadan resimlere ve daha fazlasına kadar LLM'ler, ürün açıklamaları, pazarlama içeriği, şirket e-postaları ve hatta yasal belgeler dahil olmak üzere her türlü içeriği oluşturmak için karlı bir şekilde kullanılabilir.
  3. Sanal Asistanlar: İnsan dilini iyi anlamaları, LLM'leri ideal sanal asistanlar yapar. İnsan dilini bir komut olarak kabul edebilir ve onu bir şeyler yazmak, çevrimiçi eylemler gerçekleştirmek, araştırma yapmak ve daha fazlası için kullanabilirler.
  4. Sohbet ve Sohbetler: Popüler ChatGPT modelinin de gösterdiği gibi, aynı zamanda harika sohbet ortaklarıdır.
  5. Soru Yanıtlama: Büyük dil modelleri, eğitim sırasında çok fazla bilgi alır ve bu, onların genel bilgi sorularının çoğunu yanıtlayabilmelerini sağlar.
  6. İçerik Özeti: Ayrıca büyük metin içeriğini daha kısa formlarda özetleyebilirler. Transformatör modelleri bu konuda harikadır.
  7. Finansal Analiz: BloombergGPT bunun harika bir örneğidir.
  8. Kod Oluşturma: Bilgisayar programcıları, programlama için ince ayarı yapılmış büyük dil modelleriyle desteklenen yardımcı pilotlarla daha verimli hale geliyor.
  9. Transkripsiyon Hizmetleri: LLM'ler, metinden konuşmaya ve konuşmadan metne transkripsiyonları anında gerçekleştirmeyi kolaylaştırır.
  10. İçeriği Yeniden Yazmak: Ya aynı dilde ya da farklı bir tarzda.
  11. Duygu Analizi: LLM'ler, insan iletişimindeki yerleşik duyguları etkili bir şekilde çıkarmak için kullanılabilir. Bu, müşterilerini inceleyen pazarlama ekipleri tarafından karlı bir şekilde uygulanabilir.
  12. Bilgi alma: İnsan dilini iyi anlamaları, LLM'leri modern arama motorlarının önemli bir parçası haline getirir.
  13. Eğitim: Etkileşimli öğrenme araçlarından daha akıllı ve kişiselleştirilmiş ders verme ve not verme sistemlerine kadar, LLM'lerin eğitimdeki potansiyel uygulamaları çok geniştir.

Büyük Dil Modellerinin Faydaları

Büyük dil modeli geliştirmenin getirdiği birçok zorluğa rağmen, faydaları çoktur ve zahmete değer. İşte önemli olanlar.

  • Zengin Dil Anlayışı: LLM'ler, başka bir insanla konuşuyormuşsunuz gibi dilinizi anlayabilir ve buna yanıt verebilir. Bu, onları insanlar ve bilgisayar dünyası arasında bir arayüz olarak özellikle değerli kılar.
  • Yaratıcılık: Üretken önceden eğitilmiş dönüştürücüler, ChatGPT ve görüntüler gibi etkileyici metin çıktıları üretme yeteneklerini kanıtladılar. Kararlı Difüzyon.
  • Çok yönlülük: Zero-shot modeli, farklı ortamlar ve uygulamalar gerektiren birçok görev ve proje için kullanılabilen çok yönlü bir araçtır.
  • İnce Ayar Yeteneği: Herhangi bir kuruluş, önceden eğitilmiş bir modeli alıp, iş akışlarındaki görevleri ve süreçleri üstlenecek şekilde ince ayar yapabilir. Ve bu, marka bilinci oluşturma, sloganlar ve yaklaşımlar gibi kuruluşun kültürü ve etiğiyle ilgilenmeyi içerir.

Zorluklar

Büyük dil modelleri, onları çoğunlukla iyi finanse edilen şirketlerin alanı haline getiren birçok zorluk sunar. İşte geliştiricilerin LLM'lerde karşılaştıkları başlıca sorunlar.

  • Geliştirme ve Bakım Maliyetleri: Büyük dil modellerinin hem geliştirilmesi hem de sürdürülmesi pahalıdır.
  • Ölçek ve Karmaşıklık: Adı her şeyi söylüyor. Büyük dil modelleri çok büyük ve karmaşıktır. Bir tane oluşturmak ve yönetmek için iyi bir ekibe ihtiyacınız var.
  • Önyargılar ve Yanlışlıklar: Geçirdikleri denetimsiz öğrenmenin boyutu göz önüne alındığında, büyük dil modelleri, tam onları yakaladıkları anda pek çok önyargı ve yanlışlık içerebilir.
S / NİsimYılGeliştiriciBeden BüyüklüğüparametrelerLisans
1.GPT 42023OpenAIBilinmiyor~ 1 trilyonGenel API
2.PanGu-Σ2023Huawei329 milyar token1 trilyonÖzel
3.MT-NLG2021Microsoft/Nvidia338 milyar token530 milyarKısıtlı
4.Asistan'ı aç2023Laion1.5 trilyon jeton17 milyarApache 2.0
5.BloombergGPT2023Bloomberg L.P.700+ milyar jeton50 milyarÖzel
6.aramalar2023Meta1.4 trilyon65 milyarKısıtlı
7.Galactica2022Meta106 milyar token120 milyarCC-BY-NC
8.Cerebras-GPT2023Cerebras-13 milyarApache 2.0
9.ÇİÇEK AÇMAK2022HugginFace & Co350 milyar token175 milyarSorumlu AI
10GPT-Neo2021Eleuther AI825 GB2.7 milyarİLE
11Şahin2023HTE1 trilyon jeton40 milyarApache 2.0
12Işıltı2021Google1.6 trilyon jeton1.2 trilyonÖzel
13GPT 32020OpenAI300 milyar token175 milyarGenel API
14Bert2018Google3.3 milyar340 milyonApache
15Alexa™2022Amazon1.3 trilyon20 milyarGenel API
16YLM2022Yandex1.7 TB100 milyarApache 2.0

Açık kaynaklı LLM'ler

Popüler büyük dil modellerinin çoğu açık kaynaklı projelerdir, ancak karmaşıklıkları ve yüksek maliyetleri birçok geliştiricinin bunları benimsemesini imkansız kılar. Bununla birlikte, eğitilen modelleri, geliştiricilerinin altyapısında araştırma veya üretim amacıyla çalıştırmaya devam edebilirsiniz. Bazıları ücretsiz, bazıları ise uygun fiyatlı. İşte güzel bir listedir.

En İyi LLM Kaynaklarının Listesi

Aşağıda, büyük dil modelleri ve yapay zeka endüstrisi hakkında her şeyi öğrenmek ve bunlara ayak uydurmak için web'in en iyi kaynaklarının bir listesi bulunmaktadır.

  • OpenAI: ChatGPT, GPT-4 ve Dall-E geliştiricileri
  • Sarılma Yüz: Doğal dil işlemeden (NLP) büyük dil modellerine kadar AI ile ilgili şeyler için popüler web sitesi
  • Google AI Blogu: Google'ın araştırma ekibinden bilgiler, araştırma güncellemeleri, çalışmalar ve makaleler sunar.
  • GitHub: Çok sayıda açık kaynaklı proje ve bunların kodlarıyla popüler kod barındırma platformu.
  • Nvidia: Paralel bilgi işlem donanımı üreticileri
  • ACL Antolojisi: Doğal dil işleme ve hesaplamalı dilbilim üzerine 80 binden fazla makale içeren geniş platform.
  • nöripler: Nöral bilgi işleme sistemleri konferansı.
  • Orta: Çeşitli uzmanlardan ve araştırmacılardan çok sayıda yapay zeka ve makine öğrenimi blogu içeren blog platformu.
  • arXiv: AI ve büyük dil modelleri dahil olmak üzere her türden araştırma makalesini içeren büyük bilimsel depo.

Sıkça Sorulan Sorular

Aşağıda, büyük dil modelleri hakkında bazı sık sorulan sorular bulunmaktadır.

Büyük dil modellerinde parametre nedir?

Parametre, girdi verilerini doğru çıktıya dönüştürmeye yardımcı olmak için bir modelin eğitimi sırasında ayarlanabilen herhangi bir değişkendir. Bir yapay zekanın sahip olduğu daha fazla parametre, o kadar çok yönlü ve güçlü olabilir. Başka bir deyişle, bir AI modelinin yetenekleri, parametre sayısına göre belirlenir.

korpus ne demek?

Corpus, bir AI modelinin eğitiminde kullanılan tüm verileri ifade eder.

Eğitim ve ön eğitim ne anlama geliyor?

Makine öğreniminde yapay zeka eğitimi, yapılandırılmış veriler içeren bir yapay zeka modeli sağlama ve ona denetimli veya denetimsiz öğrenmeyi kullanarak ne anlama geldiklerini öğretme sürecini ifade eder - bu, bir insan süpervizör olsun veya olmasın. Öte yandan ön eğitim, zaten eğitilmiş ve ince ayar veya özel eğitim için hazır olan büyük bir dil modelini ifade eder.

LLM'deki dikkat mekanizması nedir?

Dikkat, herhangi bir bilginin bağlamını anlamak için kullanılır, örneğin bir model birden çok anlama gelebilecek bir kelimeyle karşılaştığında. Bağlama odaklanarak tam anlamı çıkarabilir.

LLM'deki parametreler ve belirteçler arasındaki fark nedir?

Parametreler, modelin davranışını eğitim sırasında ayarlayarak tanımlamak için kullanılan sayısal değerlerdir. Jetonlar ise kelime, önek, sayı, noktalama işaretleri gibi anlam birimleridir.

Sonuç

Büyük dil modelleri ve ne olduklarına ilişkin bu keşfi tamamladığınızda, onların dünyayı değiştirdiklerini ve burada kalacaklarını kabul edeceksiniz.

Buraya katılıp katılamayacağınızı kuruluşunuzun teknik yetenekleri belirlerken, işletmeniz her zaman için birçok avantajdan yararlanabilir. üretken yapay zeka büyük dil modelleri tarafından sağlanır.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke, çok çeşitli kitapları okumayı seven bir bilgisayar meraklısıdır. Windows/Mac yerine Linux tercihi var ve
Ubuntu ilk günlerinden beri. Onu twitter üzerinden yakalayabilirsiniz. bongotrax

Makaleler: 278

Teknik malzeme alın

Teknoloji trendleri, başlangıç ​​trendleri, incelemeler, çevrimiçi gelir, web araçları ve pazarlama ayda bir veya iki kez

Yorum bırak

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar işaretlenmişlerdir. *