Co to jest duży model językowy (LLM)?
W dynamicznym świecie sztucznej inteligencji duże modele językowe (LLM lub Large language model) stanowią przełomowy krok, który rewolucjonizuje nasz sposób interakcji z technologią. Modele te, oparte na technikach uczenia głębokiego, na nowo definiują granice tego, co jest możliwe w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP lub Natural language processing).
Definicja dużego modelu językowego
Duży model językowy (LLM), po angielsku large language model, to algorytm głębokiego uczenia, który może wykonywać szereg zadań przetwarzania języka naturalnego (NLP). Duże modele językowe wykorzystują modele transformacyjne i są tworzone przy użyciu gigantycznych zbiorów danych (stąd określenie „duży”). W ten sposób mogą rozpoznawać, tłumaczyć, przewidywać lub generować tekst lub innego rodzaju treści.
Duże modele językowe znane są również jako sieci neuronowe: są to systemy komputerowe inspirowane ludzkim mózgiem. Sieci neuronowe pracują w warstwach.
Oprócz uczenia się języków ludzkich do aplikacji AI, duże modele językowe są również zdolne do wykonywania różnego rodzaju zadań, takich jak pisanie kodów oprogramowania. Podobnie jak mózg ludzki, duże modele językowe wymagają wstępnego wytrenowania, a następnie doskonalenia, aby można było rozwiązywać problemy takie jak klasyfikacja tekstów, odpowiadanie na pytania, streszczanie dokumentów i generowanie tekstów.
Duże modele językowe mają również zdolność uczenia się. Zdolność ta jest wynikiem wiedzy, którą model progresywnie gromadzi, ucząc się. Możemy postrzegać te „wspomnienia” jako bank wiedzy modelu.
Główne elementy dużych modeli językowych
Duże modele językowe składają się z kilku warstw sieci neuronowych. Warstwy rekurencyjne, warstwy przewidywania, warstwy integracyjne i warstwy uwagi pracują w tandemie, aby przetwarzać tekst wejściowy i generować treść.
- Warstwa integracyjna tworzy integracje na podstawie tekstu wejściowego. Ta część dużego modelu językowego przechwytuje semantyczne i składniowe znaczenie danych wejściowych, aby model mógł zrozumieć kontekst.
💡 Przykład: jeśli tekst wejściowy brzmi: „Kot goni psa”, warstwa integrująca tworzy osadzenia, które kodują relacje między słowami, takie jak fakt, że „gonić” implikuje działanie z udziałem kota i psa. - Warstwa przewidywania dużego modelu językowego składa się z kilku połączonych warstw, które przekształcają warstwy wejściowe. Warstwy te umożliwiają modelowi przeprowadzanie operacji abstrakcji na wyższym poziomie, tj. zrozumienia intencji użytkownika względem wprowadzonego tekstu.
💡 Przykład: jeśli tekst wejściowy to „Zarezerwuj lot z Nowego Jorku do Londynu”, warstwa przewidywania pomaga modelowi rozpoznać, że intencją użytkownika jest znalezienie informacji o locie, w szczególności dotyczących miasta wylotu i miejsca docelowego. - Warstwa rekurencyjna interpretuje słowa tekstu w ramach sekwencji. Wychwytuje zależność między słowami w danym zdaniu.
💡 Przykład: w zdaniu „Otworzyła drzwi i włączył się alarm” warstwa rekurencyjna pomaga modelowi zrozumieć fakt, że „alarm”, który się uruchamia, jest związany z akcją „otwarcia drzwi”. - Warstwa uwagi umożliwia modelowi języka skupienie się na pojedynczych częściach tekstu wejściowego, które są istotne dla bieżącego zadania. Warstwa ta umożliwia modelowi generowanie dokładniejszych wyników.
💡 Przykład: w przypadku pytania „Jaka jest stolica Francji?” warstwa uwagi koncentruje się na słowie „Francja” podczas generowania odpowiedzi, ponieważ jest to najważniejsza część treści wejściowej pozwalająca odpowiedzieć na pytanie.
Jakie są poszczególne typy dużych modeli językowych?
Istnieje ewolucyjny zestaw terminów opisujących różne typy wielkoskalowych modeli językowych. Najczęstsze typy to:
Modele zero-shot
Są to uogólnione duże modele, wytrenowane na zbiorze generycznych danych i zdolne do dostarczania dość dokładnych wyników dla ogólnych zastosowań. Nie ma potrzeby dodatkowego trenowania AI.
Modele specyficzne dla danej domeny
dodatkowe szkolenie na modelu zero-shot może prowadzić do stworzenia zaawansowanego modelu, który jest specyficzny dla danej dziedziny.
Model językowy
model językowy to rodzaj LLM (ang. large language model) zaprojektowany specjalnie do rozumienia i generowania ludzkiego języka. Modele te są często wykorzystywane do takich zadań, jak tłumaczenie maszynowe, generowanie tekstu, streszczanie tekstu i odpowiadanie na pytania.
Model multimodalny
modele LLM zostały pierwotnie zaprojektowane wyłącznie do przetwarzania tekstu. Dzięki podejściu multimodalnemu możliwe jest przetwarzanie zarówno tekstu, jak i obrazów.
Zalety LLM
Dzięki licznym istniejącym aplikacjom, duże modele językowe są szczególnie przydatne do rozwiązywania problemów. Dostarczają one informacji w formacie zrozumiałym dla użytkowników. Oto niektóre z tych zalet:
Zastosowanie w kontekście wielojęzycznym
modele LLM są w stanie pracować w wielu językach bez konieczności całkowitej przebudowy. Są więc wyjątkowo wszechstronne w przypadku zastosowań globalnych.
Few-shot learning i zero-shot learning
modele te są w stanie generować treść bez konieczności wprowadzania dużej ilości danych tekstowych. Mogą wykonywać zadania lub odpowiadać na pytania w kwestiach, które nie były poruszane podczas szkolenia, co jest zdecydowaną zaletą, jeśli chodzi o nowe tematy.
Rozumienie semantyczne
modele LLM są w stanie zrozumieć semantykę języka. Mogą uchwycić niuanse, kontekst, a nawet emocje zawarte we wprowadzonym tekście, co jest cenne dla analizy nastrojów, rekomendowania treści oraz generowania realistycznych, podobnych do ludzkich odpowiedzi.
Skuteczność i opłacalność
z budżetowego punktu widzenia modele LLM są bardzo opłacalne, ponieważ nie wymagają znacznych aktualizacji. Można je wdrażać na istniejącej infrastrukturze i wykorzystywać do wielu zastosowań, ograniczając w ten sposób potrzebę użycia specjalistycznych narzędzi.
Dostępność
duże modele językowe przyczyniają się do rozszerzenia dostępu do niektórych technologii. Umożliwiają tworzenie asystentów głosowych, chatbotów i innych aplikacji, które ułatwiają korzystanie z technologii osobom gorzej z nią sobie radzącym lub niepełnosprawnym.
Personalizacja
modele LLM mogą być specjalnie dostosowywane, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje i treści. Jest to kluczowe w zastosowaniach takich jak kuratorstwo treści, gdzie modele uczą się rozpoznawać preferencje użytkowników i dostarczają spersonalizowane doświadczenia.
Przyspieszenie innowacji
modele te stanowią podstawę dla szybkich innowacji w zakresie rozumienia i tworzenia języka naturalnego. Mogą przyczynić się do przełomowych odkryć w różnych dziedzinach, od opieki zdrowotnej po edukację, automatyzując zadania i wspomagając podejmowanie decyzji.
Skuteczność danych
LLM mogą skutecznie pracować z ograniczonymi danymi treningowymi, co sprawia, że są wyjątkowo cenne przy zadaniach, w których gromadzenie danych jest trudne lub kosztowne.
Rodzaje zastosowań z wykorzystaniem LLM
LLM są coraz bardziej popularne, ponieważ można je łatwo wykorzystać do różnych zadań NLP, między innymi do:
- Generowania tekstów: zdolność do generowania tekstów na dowolny temat, w zakresie którego model LLM został przeszkolony.
- Tłumaczeń: w przypadku LLM szkolonych na wielu językach zdolność tłumaczenia z jednego języka na drugi jest dość powszechną funkcjonalnością.
- Streszczania treści: streszczenia akapitów lub kilku stron tekstu.
- Ponownego pisania treści: przeredagowywanie akapitu lub kilku rozdziałów tekstu.
- Klasyfikacji i kategoryzacji: LLM może klasyfikować i kategoryzować udostępnioną treść.
- Analizy nastrojów: większość modeli LLM może być używana do analizy nastrojów, aby pomóc użytkownikom lepiej zrozumieć intencje danej treści lub odpowiedzi.
- Na potrzeby konwersacyjnej sztucznej inteligencji i chatbotów: modele LLM umożliwiają rozmowę z użytkownikiem w sposób bardziej naturalny niż starsze generacje technologii AI.
Jednym z najczęstszych zastosowań konwersacyjnej sztucznej inteligencji jest chatbot. Może istnieć w różnych formach, w których użytkownik wchodzi w interakcję w oparciu o model pytań i odpowiedzi. Chatbot AI oparty na modelu LLM najczęściej używany w 2023 roku to ChatGPT, opracowany przez OpenAI. Rok 2024 przedstawia się obiecująco dla innych firm, które planują wprowadzać innowacje w tej dziedzinie.
Jakie są poszczególne typy dużych modeli językowych?
Istnieje ewolucyjny zestaw terminów opisujących różne typy wielkoskalowych modeli językowych. Najczęstsze typy to:
Zrozumieć podstawy
przed rozpoczęciem ważne jest, aby dobrze zrozumieć czym są: uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i architektury sieci neuronowych, w szczególności modele transformacji, które są powszechnie stosowane w LLM. Musisz albo zatrudnić ekspertów, albo zacząć szkolić się samodzielnie.
Trenowanie modelu
etap ten polega na wprowadzeniu zgromadzonych danych do modelu i umożliwieniu mu stopniowego uczenia się. Trening modelu LLM może pochłonąć dużo czasu i zasobów komputerowych, ponieważ model musi dostosować swoje ustawienia wewnętrzne, aby wygenerować lub zrozumieć język.
Zbieranie danych
bazę modelu LLM stanowi obszerny zbiór danych. Baza ta zawiera zazwyczaj dużą liczbę tekstów pochodzących z książek, stron internetowych, artykułów i innych źródeł, aby zagwarantować modelowi możliwość uczenia się różnych stylów i kontekstów językowych.
Doskonalenie i ewaluacja
po wstępnym przeszkoleniu model jest zazwyczaj udoskonalany przy użyciu bardziej szczegółowych danych, które pozwalają podnieść jego efektywność w określonych zadaniach lub obszarach. Aby zmierzyć dokładność modelu i wprowadzić ulepszenia, konieczna jest jego ciągła ewaluacja.
Wybór odpowiedniej infrastruktury
ze względu na wysokie wymagania IT przy szkoleniu LLM, musisz mieć dostęp do wydajnego sprzętu. Często oznacza to korzystanie z rozwiązań cloud, które oferują wydajne procesory GPU lub TPU*.
Wdrożenie i konserwacja
po wytrenowaniu model może być używany do rzeczywistych zastosowań. Konieczna jest ciągła konserwacja modelu, aby aktualizować go, wprowadzając nowe dane, dostosowywać do zmian w używaniu języka i ulepszać w odpowiedzi na komentarze.
Wybór architektury modelu
wybierz architekturę sieci neuronowej. Modele transformatorów, takie jak BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) czy GPT (Generative Pre-trained Transformer), są popularne ze względu na swoją skuteczność.
Względy etyczne
ważne jest, aby wziąć pod uwagę etyczne implikacje modeli LLM, w tym stronniczość danych szkoleniowych i potencjalne niewłaściwe wykorzystanie technologii. Poważny błąd może zdyskredytować lub ośmieszyć aplikację.
Ze względu na złożoność i zasoby wymagane do tego procesu, tworzenie LLM jest zazwyczaj zarezerwowane dla firm z dużymi zasobami lub dla osób z dostępem do platform cloud computingu i dogłębną wiedzą na temat rozwiązań AI i ML.
FAQ
Jakie są główne modele LLM?
Do dużych modeli językowych (LLM) należą GPT-3 i GPT-2 od OpenAI, BERT, T5 i TransformerXL od Google, które specjalizują się w kontekstowym rozumieniu języka. RoBERTa (Facebook AI i XLNet) łączy cechy GPT i BERT, firma Baidu proponuje rozwiązanie ERNIE, podczas gdy ELECTRA bryluje w dziedzinie treningu wstępnego. DeBERTa firmy Microsoft udoskonala technikę uwagi.
Jak ocenić wydajność modelu LLM?
Ocena wyników modelu LLM obejmuje ewaluację takich czynników, jak znajomość języka, spójność i zrozumienie kontekstu, dokładność faktów oraz zdolność do generowania trafnych i mających sens odpowiedzi.
Jak działają duże modele językowe?
Wielkoskalowe modele językowe wykorzystują modele transformacyjne i są szkolone przy użyciu ogromnych zbiorów danych. Dzięki temu mogą rozpoznawać, tłumaczyć, przewidywać lub generować tekst lub inne treści. Duże modele językowe znane są również pod nazwą sieci neuronowych.
Jaka jest różnica między dużymi modelami językowymi a generatywną sztuczną inteligencją?
Główna różnica między dużymi modelami językowymi (LLM) a generatywną AI to dziedzina, w której są wykorzystywane. Modele LLM skupiają się w szczególności na rozumieniu i generowaniu ludzkiego języka, wykonując zadania związane z tekstem. Z kolei generatywna sztuczna inteligencja ma szerszy zakres i oprócz tekstu może tworzyć różne inne rodzaje treści, takie jak obrazy, muzyka i filmy.
Co to jest model transformatora?
Model transformatora to zaawansowana architektura sztucznej inteligencji, stosowana głównie w przetwarzaniu języka naturalnego. Wyróżnia się on zdolnością do jednoczesnego przetwarzania całych sekwencji danych (takich jak zdania czy akapity) zamiast analizowania ich słowo po słowie. Podejście to, bazujące na mechanizmach uwagi, umożliwia modelowi zrozumienie kontekstu i zależności między słowami tekstu, dzięki czemu przetwarzanie języka jest skuteczniejsze i dokładniejsze.
OVHcloud i LLM
AI & Machine Learning
W OVHcloud jesteśmy przekonani, że dziedzina ta ma ogromny potencjał i może być stosowana w każdej branży. Uważamy również, że złożoność sztucznej inteligencji nie powinna być przeszkodą w wykorzystywaniu Big data i uczenia maszynowego.
AI Training
Uruchamiaj treningi sztucznej inteligencji w chmurze i nie martw się o działanie infrastruktury. Dzięki OVHcloud AI Training skupisz się na Twoich najistotniejszych zadaniach – nie musisz zajmować się orkiestracją zasobów obliczeniowych.
Public Cloud
Przyspiesz tempo rozwoju Twojej firmy, zautomatyzuj Twoją infrastrukturę Ekosystem standardowych rozwiązań do wdrażania aplikacji w chmurze.
* GPU to wszechstronne procesory używane do gier, grafiki i niektórych zadań uczenia maszynowego, niezastąpione w przetwarzaniu równoległym. Z kolei procesory TPU są wyspecjalizowane w uczeniu maszynowym, zwłaszcza do efektywnego tworzenia i uruchamiania dużych modeli AI, często używanych w chmurze i edge computingu.