Niby wszyscy korzystamy z Chat GPT, ale często nie wiemy co jest pod maską. No bo co to jest LLM? Jak działają duże modele językowe? I o tym sobie porozmawiajmy w tym artykule 🙂
Co to jest LLM?
LLM, czyli Large Language Model, jest typem algorytmu sztucznej inteligencji (AI), który wykorzystuje techniki deep learningu i ogromne zbiory danych do zrozumienia, podsumowania, generowania i przewidywania nowych treści. Słówka “generative AI” to bliski krewny LLM, który jest konkretnym typem AI generującym treści tekstowe.
Duże modele językowe – odrobina historii
Zanim odpowiemy na pytanie co to jest LLM, zróbmy krok wstecz. Przez tysiące lat, ludzie rozwijali mówione języki, aby komunikować się ze sobą. Język to podstawa wszelkiej komunikacji, zarówno ludzkiej, jak i technologicznej; dostarcza słów, semantyki i gramatyki niezbędnej do przekazywania pomysłów i koncepcji. W świecie AI, model językowy pełni podobną funkcję, dostarczając podstawy do komunikacji i generowania nowych koncepcji.
Pierwsze modele językowe AI sięgają korzeniami najwcześniejszych dni sztucznej inteligencji. Model językowy ELIZA, który zadebiutował w 1966 roku w MIT, jest jednym z najwcześniejszych przykładów modelu językowego AI. Wszystkie modele językowe są najpierw szkolone na zestawie danych, a następnie wykorzystują różne techniki do wnioskowania o zależnościach, a potem generują nowe treści na podstawie nauczonych danych. Modele językowe są powszechnie używane w aplikacjach przetwarzania języka naturalnego (NLP), gdzie użytkownik wprowadza zapytanie w języku naturalnym, aby wygenerować wynik.
LLM to ewolucja koncepcji modelu językowego w AI, która znacząco zwiększa dane używane do szkolenia i wnioskowania. Z kolei zapewnia to ogromny wzrost możliwości modelu AI. Chociaż nie ma powszechnie akceptowanej liczby, która określałaby, jak duży powinien być zbiór danych do szkolenia, LLM zwykle ma co najmniej miliard, a często choćby więcej parametrów. Parametry to termin używany w uczeniu maszynowym do określenia zmiennych obecnych w modelu, na którym był on szkolony, które mogą być używane do wnioskowania o nowych treściach.
Co to jest LLM współcześnie
Współczesne LLM pojawiły się w 2017 roku i wykorzystują sieci neuronowe transformer, zwane powszechnie transformerami. Dzięki dużej liczbie parametrów i modelowi transformera, LLM są w stanie zrozumieć i generować dokładne odpowiedzi bardzo szybko, co czyni technologię AI stosowalną w wielu różnych dziedzinach.
Jak działa LLM?
Pytanie co to jest LLM to jedno. Ale jak on konkretnie działa? Cóż, raca LLM to skomplikowane przedsięwzięcie, które obejmuje wiele składników.
Na podstawowym poziomie, LLM musi być szkolony na dużym wolumenie danych, zwanym korpusem. Szkolenie może odbywać się w kilku etapach, zwykle zaczynając od nienadzorowanego uczenia się. W tym podejściu, model jest szkolony na nieustrukturyzowanych i nieopisanych danych. Korzyść z treningu na nieetykietowanych danych polega na tym, iż często jest ich znacznie więcej dostępnych. Na tym etapie, model zaczyna wywodzić zależności między różnymi słowami i koncepcjami.
Następnym krokiem dla niektórych LLM jest szkolenie i dopracowywanie dzięki formy samonadzorowanego uczenia się. Tutaj, niektóre dane zostały oznaczone, co pomaga modelowi dokładniej identyfikować różne koncepcje.
Następnie, LLM przystępuje do deep learningu, przechodząc przez proces sieci neuronowej transformera. Architektura transformera pozwala LLM zrozumieć i rozpoznawać zależności i powiązania między słowami i koncepcjami dzięki mechanizmu samouwagi. Ten mechanizm jest w stanie przypisać wynik, powszechnie nazywany wagą, danemu elementowi (nazywanemu tokenem), aby określić zależność.
Gdy LLM zostanie wyszkolony, istnieje baza, na której AI może być używane do praktycznych celów.
Do czego są używane duże modele językowe?
LLM stały się coraz bardziej popularne, ponieważ mają szeroką zastosowalność do różnych zadań NLP, w tym:
- Generowanie tekstu. Możliwość generowania tekstu na dowolny temat, na który LLM został wyszkolony, jest podstawowym przypadkiem użycia.
- Tłumaczenie. Dla LLM szkolonych na wielu językach, możliwość tłumaczenia z jednego języka na inny jest powszechną funkcją.
- Podsumowanie treści. Podsumowywanie bloków lub wielu stron tekstu jest użyteczną funkcją LLM.
- Przepisywanie treści. Przepisanie sekcji tekstu to kolejna zdolność.
- Klasyfikacja i kategoryzacja. LLM jest w stanie klasyfikować i kategoryzować treść.
- Analiza sentymentu. Większość LLM może być używana do analizy sentymentu, aby pomóc użytkownikom lepiej zrozumieć intencje danego treści lub konkretnej odpowiedzi.
- Conversational AI i chatboty. LLM mogą umożliwić rozmowę z użytkownikiem w sposób, który zwykle jest bardziej naturalny niż w starszych pokoleniach technologii AI.
- Jednym z najczęstszych zastosowań dla rozmów z AI jest chatbot, który może istnieć w dowolnej liczbie różnych form, gdzie użytkownik interaktywnie pyta i otrzymuje odpowiedź. Jednym z najbardziej popularnych chatbotów opartych na LLM jest ChatGPT, który opiera się na modelu GPT-3 czy GPT-4 firmy OpenAI.
Zalety LLM
LLM oferują organizacjom i użytkownikom wiele korzyści:
- Rozszerzalność i adaptacyjność. LLM mogą służyć jako podstawa dla dostosowanych do potrzeb użytkownika przypadków użycia. Dodatkowe szkolenie na bazie LLM może stworzyć precyzyjnie dopasowany model do specyficznych potrzeb organizacji.
- Elastyczność. Jeden LLM może być używany do wielu różnych zadań i wdrożeń w organizacjach, użytkownikach i aplikacjach.
- Wydajność. Nowoczesne LLM zwykle cechują się wysoką wydajnością, z możliwością generowania szybkich odpowiedzi o niskim opóźnieniu.
- Dokładność. Wraz ze wzrostem liczby parametrów i objętości danych trenowanych w LLM, model transformera jest w stanie dostarczać coraz większą dokładność.
- Łatwość szkolenia. Wiele LLM jest szkolonych na nieetykietowanych danych, co pomaga przyspieszyć proces szkolenia.
Wady LLM
Pomimo wielu zalet stosowania LLM, istnieje również kilka wyzwań i ograniczeń:
- Koszty rozwoju. Do działania, LLM zwykle wymagają dużych ilości drogiego sprzętu do przetwarzania grafiki i ogromnych zestawów danych.
- Koszty operacyjne. Po okresie szkolenia i rozwoju, koszt operacyjny LLM dla organizacji gospodarza może być bardzo wysoki.
- Uprzedzenia. Ryzykiem każdego AI szkolenego na nieetykietowanych danych jest uprzedzenie, ponieważ nie zawsze jest jasne, czy
- Dane są reprezentatywne dla docelowego demografu. LLM mogą nieświadomie generować treści, które są uprzedzone lub obraźliwe.
- Ograniczona interpretowalność. Jest trudno zrozumieć, jak LLM osiąga swoje wyniki.
- Zależność od danych szkoleniowych. LLM mogą przewidywać i generować tylko treści, które są podobne do danych, na których zostały przeszkolone.
Co to jest LLM – podsumowanie
A zatem – co to jest LLM? Duże modele językowe (LLM) to rodzaj sztucznej inteligencji, które wykorzystują techniki głębokiego uczenia i ogromne zbiory danych do zrozumienia, podsumowywania, generowania i przewidywania nowych treści. LLM stanowią ewolucję koncepcji modelu języka w AI, drastycznie zwiększając dane używane do treningu i wnioskowania, co z kolei znacznie zwiększa możliwości modelu AI. Mimo wielu zalet, jak na przykład zdolność do generowania tekstu, tłumaczenia, podsumowywania treści czy analizy sentymentu, LLM mają też swoje wyzwania i ograniczenia.
