Co to Jest LLM? Przewodnik dla Początkujących

Jeśli jesteś na bieżąco z najnowszymi trendami w sztucznej inteligencji, prawdopodobnie spotkałeś się z terminem "duże modele językowe" lub LLM. Modele te robią furorę w społeczności sztucznej inteligencji dzięki swoim imponującym możliwościom i potencjałowi.

W tym przewodniku zespół Partnerkin przedstawi podstawy LLM w prostych słowach, omawiając czym są, jak działają, ich zastosowania, kluczowych graczy w tej dziedzinie i obawy związane z ich wykorzystaniem. Pod koniec tego artykułu będziesz lepiej rozumieć LLM i ich znaczenie w krajobrazie sztucznej inteligencji. Zanurzmy się więc w lekturze!

Czym są Duże Modele Językowe?

Aby zrozumieć, czym są duże modele językowe, zacznijmy od pojęcia "modelu językowego". Model językowy to system sztucznej inteligencji szkolony na ogromnych ilościach danych tekstowych w celu uchwycenia wzorców i relacji w ludzkim języku. Ucząc się na podstawie tych danych, modele językowe mogą wykonywać zadania związane z językiem, takie jak przewidywanie następnego słowa w zdaniu, podsumowywanie długich tekstów lub generowanie nowych zdań od podstaw.

Duże modele językowe przenoszą ten pomysł na wyższy poziom. Są one trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, często zawierających miliardy słów, w celu opracowania wysoce zaawansowanych modeli funkcjonowania języka. Termin "duży" odnosi się zarówno do rozmiaru danych treningowych, jak i liczby parametrów w architekturze modelu.

Ze względu na ich ogromną skalę, LLM wychwytują niuanse ludzkiej komunikacji i kompozycji pomysłów. Uzyskują to, co naukowcy nazywają "zdrowym rozsądkiem" lub "wiedzą o świecie" wyłącznie na podstawie analizy statystycznej licznych przykładów. Zamiast ręcznie kodować skomplikowane zawiłości ludzkiego języka, LLM odkrywają je na podstawie samych danych.

To szerokie zrozumienie umożliwia robotom LLM wykonywanie imponująco podobnych do ludzkich zadań językowych. Mogą odpowiadać na pytania, prowadzić dialog, generować eseje, podsumowywać długie teksty w zwięzłe wypunktowania, tłumaczyć między językami i wiele więcej.

Trudno przecenić skok w możliwościach sztucznej inteligencji językowej, jaki przyniosły duże modele językowe. Opierają się one na wcześniejszych przełomach w uczeniu maszynowym, wykorzystując zwiększoną ilość danych i rozmiar modelu, aby osiągnąć niezwykłe wyniki. Przyjrzyjmy się bliżej ich działaniu, aby zrozumieć, dlaczego stanowią one tak znaczącą zmianę paradygmatu.

Jak Działają Studia LLM?

Duże modele językowe opierają się na głębokich sieciach neuronowych, które są architekturami modeli sztucznej inteligencji luźno inspirowanymi neuronami i połączeniami w ludzkim mózgu. Oto uproszczone wyjaśnienie sposobu działania LLM:

1. Model otrzymuje "treningowy zbiór danych" składający się z przykładowych tekstów, na podstawie których się uczy. Ten zbiór danych służy jako "światowe doświadczenie" modelu.
2. Teksty są dzielone na krótsze segmenty i konwertowane na reprezentacje numeryczne. Na przykład każde słowo jest reprezentowane jako wektor o setkach wymiarów.
3. Te reprezentacje numeryczne są wprowadzane do architektury modelu sieci neuronowej w partiach treningowych.
4. Model głębokiego uczenia identyfikuje wzorce między wektorami słów w wielu przykładach. Dzięki temu procesowi uczenia model dostosowuje swoje wewnętrzne parametry, aby poprawić zdolność przewidywania relacji.
5. Po przeszkoleniu, model może generować odpowiednie przewidywania słów i wykonywać różne zadania językowe, takie jak tłumaczenie lub podsumowanie, po otrzymaniu nowych podpowiedzi tekstowych.

Nowoczesne systemy LLM wykorzystują architekturę transformatorową, która jest szczególnie skuteczna w przechwytywaniu złożonych wzorców językowych. Korzystają one również ze znacznej mocy obliczeniowej i zbiorów danych pobranych z Internetu.

Rezultatem są systemy sztucznej inteligencji z imponującą zdolnością do rozumienia i generowania zniuansowanego, podobnego do ludzkiego tekstu — znaczący postęp w stosunku do poprzednich podejść do przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Jednak LLM wciąż mają ograniczenia. Brakuje im głębszych zdolności rozumowania i są podatne na kruchość w niektórych aspektach. Wiele pozostaje do zrobienia, aby osiągnąć prawdziwie inteligentną sztuczną inteligencję językową.

LLM w Prawdziwym Świecie: Co Mogą Zrobić?

Ze względu na szeroką biegłość językową, LLM umożliwiają szeroki zakres zastosowań, w tym:

1. Chatboty i wirtualni asystenci, tacy jak Siri i Alexa, którzy potrafią zrozumieć złożone ludzkie instrukcje zamiast polegać na prostych poleceniach.
2. Narzędzia do kreatywnego pisania, które generują oryginalne historie, wiersze, kody i nie tylko na podstawie podanych wskazówek.
3. Zautomatyzowane streszczanie dokumentów w zwięzłe przeglądy.
4. Klasyfikacja analizy nastrojów w celu określenia, czy tekst wyraża pozytywne czy negatywne emocje.
5. Tłumaczenie maszynowe do natychmiastowej konwersji tekstu między różnymi językami.
6. Systemy odpowiadania na pytania, które zapewniają bezpośrednie odpowiedzi na pytania w języku naturalnym.
7. Systemy korekty gramatycznej poprawiające błędy i styl pisania.
8. Funkcje automatycznego uzupełniania tekstu w aplikacjach do przesyłania wiadomości i wyszukiwarkach, które przewidują następne słowo podczas pisania.

Maszyny LLM wciąż mają wyraźne ograniczenia — nie rozumieją języka i świata w taki sam sposób, jak ludzie. Wciąż jednak poprawiają swoją zdolność do manipulowania językiem w użyteczny sposób poprzez uczenie statystyczne i informacje zwrotne od ludzi.

Przyjrzyjmy się teraz kilku godnym uwagi przykładom LLM.

Najlepsze Studia LLM na Rynku

1. GPT-3:

GPT-3 to model językowy opracowany przez OpenAI. Został wydany w 2020 roku i jest jednym z największych modeli językowych do tej pory, z 175 miliardami parametrów. Miał znaczący wpływ na dziedzinę modeli językowych i zasilił aplikacje takie jak ChatGPT, który jest chatbotem sztucznej inteligencji.

GPT-3 jest w stanie zrozumieć i wygenerować tekst dla różnych zadań językowych, takich jak odpowiadanie na pytania i tworzenie spójnych odpowiedzi. Od tego czasu OpenAI kontynuuje prace nad nowszymi wersjami, takimi jak GPT-3.5 i GPT-4, aby poprawić rozumienie i generowanie języka.

2. LaMDA (Model językowy dla aplikacji dialogowych):

LaMDA to model językowy opracowany przez Google, który koncentruje się na interakcjach opartych na dialogu. Został on specjalnie zaprojektowany do prowadzenia naturalnych i angażujących rozmów. Chociaż LaMDA jest obecnie używany tylko wewnętrznie przez Google i nie został udostępniony publicznie, jego rozwój pokazuje potencjał modeli językowych w zakresie ulepszania konwersacyjnych systemów sztucznej inteligencji.

Jak używać ChatGPT do copywritingu i 50 darmowych podpowiedzi, których możesz użyć, aby ChatGPT wykonał Twoją pracę copywriterską szybko i skutecznie

3. Claude:

Llama to rodzina modeli językowych typu open-source wydana przez Meta (dawniej Facebook) na początku 2023 roku. Modele językowe typu open source umożliwiają programistom tworzenie aplikacji bez konieczności uiszczania opłat licencyjnych.

Najnowsza wersja, Llama 2, poczyniła znaczne postępy w zakresie wydajności i zbliża się do możliwości zastrzeżonych modeli językowych. Oznacza to, że deweloperzy mogą używać Llama 2 do celów komercyjnych, jednocześnie czerpiąc korzyści z wysokiej jakości przetwarzania języka.

4. Llama:

Llama to rodzina modeli językowych typu open-source wydana przez Meta (dawniej Facebook) na początku 2023 roku. Modele językowe typu open source umożliwiają programistom tworzenie aplikacji bez konieczności uiszczania opłat licencyjnych.

Najnowsza wersja, Llama 2, poczyniła znaczne postępy w zakresie wydajności i zbliża się do możliwości zastrzeżonych modeli językowych. Oznacza to, że deweloperzy mogą używać Llama 2 do celów komercyjnych, jednocześnie czerpiąc korzyści z wysokiej jakości przetwarzania języka.

5. PaLM (Model Językowy Ścieżek):

PaLM to model językowy opracowany przez GoogleBrain. Jest znany ze swojego ogromnego rozmiaru, a oryginalny model zawierał oszałamiające 540 miliardów parametrów. Jego następca, PaLM 2, został wydany w maju 2023 roku. Chociaż PaLM 2 ma zmniejszoną liczbę parametrów do 340 miliardów, nadal przewyższa poprzednią wersję w większości testów porównawczych. PaLM i PaLM 2 pokazują ciągłe wysiłki zmierzające do przesunięcia granic modeli językowych poprzez zwiększenie rozmiaru modelu i danych szkoleniowych.

Te modele językowe stanowią tylko niewielką część trwających badań i rozwoju w tej dziedzinie. Każda nowa iteracja przynosi postępy w architekturze, danych szkoleniowych i skali obliczeniowej, prowadząc do bardziej wydajnych i wydajnych modeli językowych.

Obawy i Rozważania Etyczne

Podczas gdy duże modele językowe oferują ogromny potencjał, budzą one również istotne obawy. Oto kilka kluczowych kwestii:

1. Wykorzystanie etyczne: LLM mogą generować wysoce przekonujący i realistyczny tekst, budząc obawy o ich potencjalne niewłaściwe wykorzystanie do rozpowszechniania dezinformacji, tworzenia fałszywych treści lub ułatwiania złośliwych działań. Zapewnienie odpowiedzialnego i etycznego korzystania z LLM ma kluczowe znaczenie.
2. Stronniczość i uczciwość: Modele językowe uczą się na podstawie danych, na których są szkolone, co może wprowadzać uprzedzenia obecne w danych szkoleniowych. Jeśli dane szkoleniowe zawierają tendencyjne lub uprzedzone treści, model może nieumyślnie wykazywać tendencyjne zachowanie. Wysiłki mające na celu złagodzenie uprzedzeń i zapewnienie uczciwości w LLM są ważne, aby zapobiec dyskryminującym wynikom.
3. Wpływ na środowisko: Szkolenie i uruchamianie dużych modeli językowych wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, co może mieć znaczny wpływ na środowisko. Naukowcy i programiści badają sposoby na uczynienie treningu sztucznej inteligencji bardziej energooszczędnym i przyjaznym dla środowiska.
4. Prywatność i bezpieczeństwo danych: Modele językowe potrzebują dostępu do ogromnych ilości danych, aby skutecznie się uczyć. Zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych wykorzystywanych do szkolenia LLM ma kluczowe znaczenie dla ochrony poufnych informacji osób fizycznych.

Rozwiązanie tych problemów wymaga podejścia obejmującego wiele zainteresowanych stron, w tym naukowców, programistów, decydentów i ogół społeczeństwa. OpenAI i inne organizacje aktywnie pracują nad sprostaniem tym wyzwaniom i opracowaniem wytycznych i zasad odpowiedzialnego użytkowania.

Podsumowanie

Duże modele językowe stanowią znaczący przełom w sztucznej inteligencji, umożliwiając maszynom rozumienie i generowanie tekstu podobnego do ludzkiego. Mają one potencjał zrewolucjonizowania różnych dziedzin, od obsługi klienta po tworzenie treści. Istnieją jednak również ważne kwestie dotyczące ich etycznego wykorzystania, stronniczości, wpływu na środowisko i prywatności danych. W miarę postępów w tej dziedzinie konieczne jest zajęcie się tymi kwestiami i zapewnienie odpowiedzialnego i korzystnego wdrożenia LLM w społeczeństwie.