Большие языковые модели (LLM) стали сенсацией в мире обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (AI).
Они лежат в основе разработки чат-ботов, переводчиков и таких систем, как GPT-4 от OpenAI, BERT от Google и LLaMA от Meta, которые могут не только отвечать на вопросы, но и вести полноценную беседу.
Но как они работают на самом деле? В этом руководстве мы расскажем, как создаются LLM, где они применяются, с какими проблемами сталкиваются и как могут развиваться в будущем.
Что такое большая языковая модель (LLM Model)?
Большая языковая модель (LLM) — это система искусственного интеллекта, обученная на огромных объемах данных для понимания и создания текста, который имитирует человеческую речь.
Существует несколько типов больших языковых моделей (LLM), включая локальные модели, облачные и гибридные варианты. Локальные LLM работают на устройствах или серверах пользователя, обеспечивая большую безопасность и контроль над данными, в то время как облачные модели предоставляют доступ к мощным вычислительным ресурсам через интернет.
Технологии, используемые при разработке больших языковых моделей
Создание LLM объединяет передовые ИИ технологии и мощное оборудование. Ниже мы собрали ключевые компоненты, участвующие в этом процессе:
- Трансформеры. Трансформеры — основная технология для работы с последовательными данными, которая была представлена в 2017 году и играет важную роль в понимании и генерации языка.
- Графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Графические (GPU) и тензорные (TPU) процессоры ускоряют обучение, которое может длиться недели или месяцы, а также снижают нагрузку на систему.
- Облачные вычисления упрощают управление огромными вычислительными мощностями и хранилищами, необходимыми для LLM. Основные провайдеры облачных сервисов — AWS, Google Cloud и Microsoft Azure.
- Библиотеки NLP. Библиотеки NLP, например Transformers от Hugging Face, TensorFlow и PyTorch, предоставляют инструменты для разработки и обучения LLM.
Как разработать собственную языковую модель
Процесс разработки индивидуальной языковой модели обычно состоит из нескольких этапов.
Сначала собирается большой объем текстовых данных из различных источников — книг, статей, веб-сайтов и социальных сетей, чтобы обеспечить модель разнообразием языковых стилей для понимания и генерации ответов в разных контекстах.
После этого данные обрабатываются: разбиваются на токены, очищаются от ненужной или повторяющейся информации и стандартизируются для учета различных вариантов написания и пунктуации.
Далее следует выбор архитектуры модели, будь то BERT, который анализирует текст в обоих направлениях для полного понимания контекста, GPT, предсказывающий следующее слово, или T5, который решает задачи через генерацию текста.
Завершающий этап — это обучение модели, самый сложный процесс. На этом этапе LLM получает все подготовленные данные и оптимизируется для эффективной работы.
Обучение включает два ключевых шага: предварительное обучение для изучения общих шаблонов из большого объема данных и тонкая настройка для решения более специфичных задач, таких как понимание узкоспециализированной терминологии, например, в медицине.
Области применения LLM
LLM существенно влияют на различные отрасли, предлагая интеллектуальные решения, которые способствуют креативности и ускоряют выполнение повседневных задач.
Например, они используются в виртуальных помощниках, таких как Siri, Alexa и Google Assistant, которые умеют отвечать на вопросы, давать рекомендации и выполнять однотипные задания.
В контент-мейкинге LLM автоматизируют процесс создания статей, отчетов и креативных текстов, становясь незаменимыми помощниками для писателей, маркетологов и блогеров. Они также играют важную роль в приложениях для перевода, таких как Google Translate, обеспечивая более точные и контекстуально верные переводы.
Примеры реальных приложений
Языковые модели на сегодняшний день являются основой для некоторых из самых популярных технологических решений. Давайте рассмотрим некоторые из них:
GPT-4 от OpenAI
В 2022 году ChatGPT от OpenAI произвел настоящий фурор. Его способность вести диалог, отвечать на вопросы и помогать с различными задачами впечатлила многих. Хотя он базируется на менее мощных предшественниках, со временем он научился более чем корректно писать, решать проблемы и просто общаться.
BERT от Google
BERT от Google существенно улучшает работу поисковых систем. Он помогает Google уловить контекст поисковых запросов, обеспечивая пользователей более точными результатами. Вместо простого сопоставления ключевых слов BERT понимает суть запроса, что делает поиск более эффективным, даже если запросы формулируются неформально или имеют сложную структуру.
LLaMA от Meta
LLaMA от Meta разработана как более совершенная модель. Она помогает специалистам исследовать новые идеи в области ИИ, не требуя при этом значительных вычислительных ресурсов. Кроме того, LLaMA является удобным инструментом для улучшения возможностей языковых алгоритмов при меньших затратах.
Ограничения и проблемы LLM
Одной из основных проблем в области науки о данных является значительное количество ресурсов, необходимых для обучения моделей. Процесс обучения прототипов требует больших энергетических затрат, что может ограничивать доступ к ним и вызывать опасения относительно их воздействия на окружающую среду.
Предвзятость также представляет собой немалую проблему. Поскольку LLM обучаются на существующих данных, они могут не только перенимать, но и усиливать существующие стереотипы и предрассудки. Поэтому важно регулярно пересматривать и корректировать эти системы, чтобы минимизировать потенциальный ущерб.
Далее следует обобщение. Несмотря на высокий уровень интеллекта, LLM иногда испытывают трудности с применением полученных знаний в новых или неожиданных ситуациях. Хотя они могут успешно работать с учебными данными, в реальных сценариях их эффективность может быть ниже.
Также нельзя игнорировать юридические и регуляторные вопросы. С распространением LLM часто возникают правовые проблемы, связанные с соблюдением законов о защите данных и правилами использования ИИ. Поэтому крайне важно тщательно изучать эти аспекты, чтобы избежать трудностей и обеспечить соблюдение законодательства.
Прогнозы на будущее
В настоящее время исследователи трудятся над разработкой более компактных систем ИИ, которые потребляют меньше энергии, но при этом сохраняют высокую эффективность. Это позволит сделать системы более доступными и удобными в использовании.
Еще одной важной тенденцией является создание моделей, которые объединяют текст, изображения и звуки. Например, CLIP от OpenAI сочетает текстовую информацию с визуальными образами, что делает взаимодействие более разнообразным.
Заключение
Создание больших языковых моделей — это довольно сложный процесс, который включает сбор и подготовку данных, обучение модели и её применение в реальных сценариях.
Интегрируя такие технологии в свои системы и платформы, компании могут использовать их способность понимать и генерировать текст, близкий к естественному языку.
Несмотря на некоторые проблемы и ограничения, такие как высокие затраты и возможные предрассудки в выдаваемых результатах, LLM, вероятно, станут ключевым элементом будущих технологий и ИИ в бизнесе.