Великі мовні моделі: що це таке і як вони працюють

Терміни LLM або «велика мовна модель» в наші дні використовуються все частіше. Більшість людей знають, що вони пов’язані зі штучним інтелектом, але це просто так.

Багато сучасних потужних систем штучного інтелекту – від ChatGPT від OpenAI до BERT від Google – базуються на великих мовних моделях, які, до речі, є джерелом їх потужності. Але чим ці LLM відрізняються від інших технологій штучного інтелекту до них?

Великі мовні моделі, як випливає з їх назви, дуже великі. Це системи штучного інтелекту, навчені надто величезним обсягам даних, що робить їх дуже ефективними з людськими мовами. У цьому дописі пояснюється, як.

Що таке великі мовні моделі?

Великі мовні моделі — це тип системи штучного інтелекту, навченої розпізнавати, відтворювати, передбачати та маніпулювати текстом або іншим вмістом. Сучасні великі мовні моделі складаються з нейронних мереж ШІ з мільярдами або більше параметрів і часто навчаються з використанням петабайтів даних.

Велика мовна модель може розуміти багато речей, як людина, але не все. Однак, на відміну від більшості людей, велика мовна модель може мати більш широкі знання майже про все, що робить її схожою на всезнаючий комп'ютер.

Великі мовні моделі сьогодні можливі завдяки великій кількості цифрової інформації в Інтернеті, нижчій вартості обчислень і збільшенню обчислювальної потужності паралельних процесорів CPU і GPU.

Як працюють великі мовні моделі?

На поверхні велика мовна модель, як-от ChatGPT простий у використанні. Все, що вам потрібно зробити, це набрати текст, і він відповість на нього – від питань до всіх типів запитів.

Однак під поверхнею відбувається набагато більше, що дає, здавалося б, легкі результати, якими відомі великі мовні моделі. Наприклад, систему спочатку потрібно створити, навчити та налаштувати для отримання результатів типу ChatGPT.

Отже, ось короткий огляд різних процесів, які роблять можливими великі мовні моделі.

• Дизайн: Дизайн великої мовної моделі визначатиме, як вона працює, який алгоритм і методи навчання використовувати, а також час і вартість загального навчання та обслуговування.
• Трансформатори: Більшість великих мовних моделей побудовано з використанням трансформаторної моделі глибокого навчання. Трансформери корисні, оскільки вони мають механізм самоконтролю, який робить їх більш усвідомленими, і тому потребують менше часу на навчання порівняно зі старими моделями.
• Попереднє навчання та дані: від Вікіпедії до великих баз даних та інших унікальних джерел даних, кількість і якість даних, які використовуються для навчання великої мовної моделі, визначатимуть її вихідні можливості. Попереднє навчання дає великій мовній моделі базову інформацію, необхідну для розуміння письмового тексту, мови, контексту тощо. Більшість попереднього навчання LLM проводиться з використанням немаркованих даних у напівконтрольованому або самоконтрольованому режимі навчання.
• Тонка настройка: Після етапу попереднього навчання LLM наступним кроком, як правило, є детальне налаштування домену, щоб перетворити його на більш корисний інструмент для конкретних цілей, таких як спілкування в чаті, бізнес-дослідження, доповнення коду тощо. На цьому етапі розробляються такі інструменти, як GitHub Copilot і ChatGPT OpenAI.

Великі мовні моделі та програмні засоби

Велика мовна модель також може підключатися до інших програмних систем або платформ через плагіни та інтеграцію API. Це дозволяє LLM впливати на реальні дії, такі як перевірка часу, виконання арифметичних дій, перегляд веб-сторінок і взаємодія з веб-додатками через такі платформи, як Zapier.

Зараз це сфера, що розвивається, і можливості величезні. Наприклад, усе, що вам потрібно зробити, це дати інструкції, і LLM зможе шукати для вас речі в Інтернеті, робити бронювання, стежити за новинами, робити покупки тощо.

Терміни та позначки LLM

Немає спеціального методу розробки великої мовної моделі, тому групи розробників отримують різні моделі, які використовують дещо різні підходи для досягнення подібних цілей. Ця ситуація породила різні етикетки, оскільки вони намагаються описати, як працює кожна модель. Нижче наведено деякі з цих термінів і їх значення.

• Модель з нульовим ударом: Попередньо навчена велика мовна модель, здатна робити класифікації за межами базового навчального набору та давати досить точні результати для загального використання.
• Досконала модель: предметно-спеціальна модель.
• Мультимодальна модель: Здатний розуміти та створювати типи медіа, крім тексту, наприклад зображення.
• GPT: Генеративний попередньо навчений трансформатор.
• T5: перетворювач передачі тексту в текст.
• БАРТ: двонаправлений і авторегресивний трансформатор.
• БЕРТ: Представлення двонаправленого кодера від Transformers.
• РоБЕРТа: Надійно оптимізований підхід BERT.
• CTRL: Модель мови умовного трансформатора.
• LlaMA: Large Language Model Meta AI.
• Turing NLG: Генерація природної мови.
• TheMDA: Мовні моделі для діалогових програм.
• ELECTRA: Ефективне навчання кодеру, який точно класифікує заміни маркерів.

Застосування великих мовних моделей

Великі мовні моделі можуть бути корисно застосовані в багатьох сферах бізнесу, розвитку та досліджень. Реальні переваги з’являються після тонкого налаштування, яке повністю залежить від того, для чого призначена модель. Ось їх численні сфери застосування.

1. Мовний переклад: великі мовні моделі добре працюють із кількома мовами. Вони можуть перекладати прості речення в комп’ютерний код або навіть створювати переклади кількома людськими мовами одночасно.
2. Генерація контенту: від генерації тексту до зображень і далі, LLMs можуть бути вигідно використані для створення різного вмісту, включаючи описи продуктів, маркетинговий вміст, електронні листи компанії та навіть юридичні документи.
3. Віртуальні помічники: їх добре розуміння людської мови робить магістерів права ідеальними віртуальними помічниками. Вони можуть сприймати людську мову як команду та використовувати її для написання матеріалів, виконання дій в Інтернеті, проведення досліджень тощо.
4. Чат і розмови: вони також чудові партнери в чаті, як демонструє популярна модель ChatGPT.
5. Відповідь на запитання: Великі мовні моделі поглинають багато інформації під час навчання, і це дає змогу відповідати на більшість запитань із загальними знаннями.
6. Резюме змісту: вони також можуть узагальнювати великий текстовий вміст у коротші форми. Чудово справляються з цим моделі-трансформери.
7. Фінансовий аналіз: BloombergGPT є чудовим прикладом цього.
8. Генерація коду: Комп’ютерні програмісти стають більш ефективними завдяки копілотам, що працюють на основі великих мовних моделей, налаштованих для програмування.
9. Послуги з транскрипції: LLMs спрощує транскрипцію тексту в мовлення та мовлення в текст на льоту.
10. Переписування вмісту: Або тією самою мовою, або в іншому стилі.
11. Аналіз почуттів: LLMs можуть бути використані для ефективного виведення вбудованих настроїв у людському спілкуванні. Це може бути вигідно використано маркетинговими командами, які вивчають своїх клієнтів.
12. Пошук інформації: їх добре розуміння людської мови робить LLM важливою частиною сучасних пошукових систем.
13. Освіта: від інтерактивних інструментів навчання до інтелектуальніших та персоналізованих систем навчання та оцінювання, потенційні можливості застосування LLM в освіті величезні.

Переваги великих мовних моделей

Незважаючи на численні проблеми, пов’язані з розробкою великої мовної моделі, її переваги численні і варті зусиль. Ось основні з них.

• Глибоке розуміння мови: LLM можуть розуміти вашу мову та реагувати на неї так, ніби ви розмовляєте з іншою людиною. Це робить їх особливо цінними як інтерфейс між людьми та комп’ютерним світом.
• Креативність: Generative попередньо навчені трансформери довели свої можливості у створенні вражаючих текстових виводів, таких як ChatGPT, і зображень, як з Стабільна дифузія.
• Гнучкість: модель нульового удару — це універсальний інструмент, який можна використовувати для багатьох завдань і проектів, що вимагають різних середовищ і програм.
• Можливість тонкої настройки: Будь-яка організація може взяти попередньо навчену модель і налаштувати її відповідно до завдань і процесів у робочому процесі. Це включає в себе вивчення культури та етики організації, як-от брендинг, гасла та підходи.

Виклики

Великі мовні моделі створюють багато проблем, які зробили їх сферою діяльності переважно добре фінансованих корпорацій. Ось головні проблеми, з якими стикаються розробники з LLM.

• Витрати на розробку та обслуговування: великі мовні моделі є дорогими для розробки та підтримки.
• Масштаб і складність: Назва говорить сама за себе. Великі мовні моделі величезні та складні. Вам потрібна хороша команда, щоб побудувати її та керувати нею.
• Упередження та неточності: Враховуючи величезний обсяг неконтрольованого навчання, якому вони піддаються, великі мовні моделі можуть містити багато упереджень і неточностей саме тоді, коли вони їх підібрали.

Список популярних моделей великої мови

S / N	ІМ'Я	рік	Розробник	Розмір корпусу	Параметри	ліцензія
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Невідомий	~ 1 трлн	Відкритий API
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei	329 мільярдів жетонів	1 трлн	Пропріетарний
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 мільярдів жетонів	530 млрд людей	Обмежений
4.	Відкрийте Помічник	2023	ЛАЙОН	1.5 трильйона токенів	17 млрд людей	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Блумберг Л.П.	700+ мільярдів токенів	50 млрд людей	Пропріетарний
6.	LlaMA	2023	Meta	1.4 трлн	65 млрд людей	Обмежений
7.	Галактика	2022	Meta	106 мільярдів жетонів	120 млрд людей	CC-BY-NC
8.	Церебрас-ГПТ	2023	Церебрали	-	13 млрд людей	Apache 2.0
9.	BLOOM	2022	HugginFace & Co	350 мільярдів жетонів	175 млрд людей	Відповідальний ШІ
10.	GPT-Neo	2021	ЕлеутерAI	825 GB	2.7 млрд людей	MIT
11.	Falcon	2023	IIT	1 трильйона токенів	40 млрд людей	Apache 2.0
12.	GLaM	2021	Google	1.6 трильйона токенів	1.2 трлн	Пропріетарний
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 мільярдів жетонів	175 млрд людей	Відкритий API
14.	БЕРТ	2018	Google	3.3 млрд людей	340 млн	Apache
15.	AlexaTM	2022	Amazon	1.3 трлн	20 млрд людей	Відкритий API
16.	ЯЛМ	2022	Яндекс	1.7 ТБ	100 млрд людей	Apache 2.0

LLM з відкритим кодом

Багато популярних великих мовних моделей є проектами з відкритим кодом, хоча їх складність і величезна вартість унеможливлюють їх прийняття багатьма розробниками. Однак ви все ще можете запускати навчені моделі для дослідницьких цілей або виробництва в інфраструктурі їх розробника. Деякі безкоштовні, а інші доступні. тут гарний список.

Список найкращих ресурсів LLM

Нижче наведено список найкращих веб-ресурсів, щоб дізнатися все про великі мовні моделі та індустрію штучного інтелекту та бути в курсі них.

• OpenAI: розробники ChatGPT, GPT-4 і Dall-E
• Huggin Face: популярний веб-сайт для матеріалів, пов’язаних зі штучним інтелектом, від обробки природної мови (NLP) до великих мовних моделей
• Блог Google AI: пропонує інформацію, оновлення досліджень, дослідження та статті дослідницької групи Google.
• GitHub: популярна платформа для розміщення коду з великою кількістю проектів із відкритим кодом та їхніх кодів.
• Nvidia: Виробники апаратного забезпечення для паралельних обчислень
• Антологія ACL: Велика платформа з понад 80 тисячами статей з обробки природної мови та комп’ютерної лінгвістики.
• Неврипси: Конференція нейронних систем обробки інформації.
• Medium: платформа для ведення блогів із великою кількістю блогів про ШІ та машинне навчання від різних експертів і дослідників.
• ArXiv: велике наукове сховище з усіма типами дослідницьких робіт, включаючи штучний інтелект і великі мовні моделі.

Поширені запитання

Нижче наведено деякі поширені запитання про великі мовні моделі.

Висновок

Завершуючи це дослідження великих мовних моделей і того, що вони собою являють, ви погодитеся, що вони змінюють світ і залишаються тут.

Хоча технічні можливості вашої організації визначають, чи можете ви тут брати участь чи ні, ваш бізнес завжди може скористатися численними перевагами генеративний ШІ забезпечуються великими мовними моделями.