Какво е голям езиков модел (LLM)?

Големи езикови модели (LLM): Общ преглед

Големият езиков модел (LLM) е алгоритъм за задълбочено обучение, който е оборудван да обобщава, превежда, прогнозира и генерира текст за предаване на идеи и концепции. Големите езикови модели разчитат на значително големи масиви от данни, за да изпълняват тези функции. Тези набори от данни могат да включват 100 милиона или повече параметъра, всеки от които представлява променлива, която езиковият модел използва, за да изведе ново съдържание.

Големите езикови модели използват трансферно обучение, което им позволява да вземат знания, придобити от изпълнението на една задача, и да ги прилагат към различна, но свързана задача. Тези модели са предназначени за решаване на често срещани езикови проблеми, които могат да включват отговаряне на въпроси, класифициране на текст, обобщаване на писмени документи и генериране на текст.

По отношение на тяхното приложение, големите езикови модели могат да бъдат адаптирани за използване в широк спектър от индустрии и области. Те са най-тясно свързани с генеративен изкуствен интелект (generative AI).

Как работят големите езикови модели

Големите езикови модели работят, като анализират огромни количества данни и се учат да разпознават модели в тези данни, тъй като те са свързани с езика. Типът данни, които могат да бъдат „захранени“ с голям езиков модел, може да включва книги, страници, извлечени от уебсайтове, статии във вестници и други писмени документи, които са базирани на човешки език.

По отношение на механиката на големите езикови модели, има някои ключови стъпки, които трябва да се случат, за да работят:

• Голям езиков модел трябва да бъде обучен с помощта на голям набор от данни, който може да включва структурирани или неструктурирани данни.
• След като завърши първоначалното предварително обучение, LLM може да бъде фино настроен, което може да включва етикетиране на точки от данни за насърчаване на по-прецизно разпознаване на различни концепции и значения.
• В следващата фаза настъпва задълбочено обучение, когато големият езиков модел започва да прави връзки между думи и понятия.
• След като моделът бъде обучен, той трябва да бъде оборудван да произвежда базирани на език отговори, като използва специфични подкани.
  

Големият езиков модел работи като тип трансформаторен модел. Трансформаторните модели изучават връзки в последователни набори от данни, за да научат значението и контекста на отделните точки от данни. В случай на голям езиков модел, точките от данни са думи. Трансформаторните модели често се наричат ​​основополагащи модели поради огромния потенциал, който имат да бъдат адаптирани към различни задачи и приложения, които използват AI.

Видове големи езикови модели

Използват се няколко вида големи езикови модели. Разликите между тях са до голяма степен в това как са обучени и как се използват. Ето как се сравняват накратко.

• Модел с нулев удар: Zero-shot моделите са обобщени големи модели за изучаване на езици, които се обучават с помощта на широк набор от данни за генериране на отговори на въпроси. Тези модели обикновено не изискват допълнително обучение за използване.
• Фино настроени или специфични за домейн модели: Когато моделът с нулев удар е обект на допълнително обучение, крайният резултат може да бъде фино настроен модел. Фино настроените модели обикновено са по-малки от своите колеги с нулев изстрел, тъй като са проектирани да се справят с по-специализирани проблеми. Codex на OpenAI е пример за фино настроен модел, който е по-рафиниран от своя предшественик на модела с нулев удар, GPT-3.
• Модели Edge или на устройството: Edge моделите могат да работят като фино настроени модели, но обикновено имат още по-малък обхват. Този тип модел често е проектиран да произвежда незабавна обратна връзка въз основа на въведените от потребителя данни. Google Translate е пример за ръбов модел в действие.

В допълнение към GPT-3 и Codex на OpenAI, други примери за големи езикови модели включват GPT-4, LLaMA (разработено от Meta) и BERT, което е съкращение от Bidirectional Encoder Representations от Трансформърс. BERT се счита за модел за езиково представяне, тъй като използва дълбоко обучение, което е подходящо за обработка на естествен език (NLP). Междувременно GPT-4 може да се класифицира като мултимодален модел, тъй като е оборудван да разпознава и генерира както текст, така и изображения.

За какво се използват големите езикови модели?

Големите езикови модели имат широк спектър от възможности и има много начини, по които могат да бъдат използвани. Има пет специфични категории дейности, в които LLM могат да бъдат наети:

• Ново генериране на съдържание
• Обобщение на съществуващо съдържание
• Превод на различни езици или от текст към код
• Класификация на текстовете
• Приложения за чатбот

AI и големите езикови модели все повече се използват в различни индустрии, вариращи от финанси през здравеопазване до маркетинг. Някои конкретни примери за използване на големи езикови модели включват:

• Обучение на LLMs за анализиране на медицински досиета или изследователски проучвания, за да се идентифицират модели или да се направят прогнози за резултатите, свързани със специфични здравни лечения или състояния.
• Използване на големи езикови модели за захранване на чатбот приложения за предоставяне на обслужване на клиенти и намаляване на нуждата от човешки служители.
• Използване на LLMs за писане на имейл бюлетини, видео скриптове, статии в блогове и публикации в социални медии, за да рационализирате процеса на създаване на съдържание.
• Обучение на големи езикови модели за писане на софтуерни програми или създаване на код за мобилни приложения.
• Включване на LLMs в онлайн търсачките, за да предостави най-точните резултати на потребителите, които търсят по конкретна тема, ключова дума или заявка.

Това са само някои от начините, по които големите езикови модели могат да бъдат и се използват. Докато LLMs се посрещат със скептицизъм в определени кръгове, те се приемат в други.

Предимства и ограничения на големите езикови модели

Докато технологията може да предложи предимства, тя може да има и недостатъци - и големите езикови модели не са изключение. Докато LLMs продължават да се развиват, може да се срещнат нови препятствия, докато други бръчки се изглаждат.

Ето някои от основните предимства на големите езикови модели:

• Повишена ефективност за потребителите: Използването на големи езикови модели за генериране на съдържание може да спести време на физически лица и фирми, които разчитат на текстово съдържание. Вместо да прекарвате часове в писане на един маркетингов имейл или публикация в блог, можете да използвате инструмент като ChatGPT, за да го създадете за минути.
• Голямо разнообразие от приложения: Големите езикови модели не са ограничени до използване в нито една индустрия или област. Тяхната адаптивност и достъпност може да ги направи подходящи за редица приложения в различни области.
• Постоянно развиваща се технология: AI технологията се променя през цялото време и големите езикови модели непрекъснато се усъвършенстват, за да се увеличи тяхната точност. Всяка нова иновация представлява потенциална нова възможност за използване на LLM и за научаване на това колко всъщност са способни да направят.

Основното ограничение на големите езикови модели е, че макар и полезни, те не са перфектни. Качеството на съдържанието, което LLM генерира, зависи до голяма степен от това колко добре е обучен и информацията, която използва, за да учи. Ако голям езиков модел има ключови пропуски в знанията в конкретна област, тогава всички отговори, които предоставя на подкани, може да включват грешки или липса на критична информация.

Освен това в юридическите и академичните кръгове също бяха повдигнати опасения относно етиката на използването на големи езикови модели за генериране на съдържание.

Долния ред

Големите езикови модели (LLM) са нещо, за което обикновеният човек може да не се замисля много, но това може да се промени, когато станат все по-масови. Например, ако имате банкова сметка, използвате финансов съветник, за да управлявате парите си, или пазарувате онлайн, шансовете са, че вече имате известен опит с LLMs, въпреки че може да не го осъзнавате.

Научаването на повече за това какво са проектирани да правят големите езикови модели може да улесни разбирането на тази нова технология и как тя може да повлияе на ежедневния живот сега и в идните години.