Mi az a Large Language Model (LLM)?

Nagy nyelvi modellek (LLM): Áttekintés

A nagy nyelvi modell (LLM) egy mély tanulási algoritmus, amely összefoglalja, lefordítja, megjósolja és szöveget generál ötletek és fogalmak közvetítésére. A nagy nyelvi modellek lényegesen nagy adatkészletekre támaszkodnak e funkciók végrehajtásához. Ezek az adatkészletek 100 millió vagy több paramétert tartalmazhatnak, amelyek mindegyike olyan változót jelent, amelyet a nyelvi modell új tartalom kikövetkeztetésére használ.

A nagy nyelvi modellek transzfertanulást alkalmaznak, ami lehetővé teszi számukra, hogy egy feladat elvégzése során megszerzett tudást átvegyék és egy másik, de kapcsolódó feladatban alkalmazzák. Ezeket a modelleket a gyakran előforduló nyelvi problémák megoldására tervezték, amelyek magukban foglalhatják a kérdések megválaszolását, a szövegek osztályozását, az írott dokumentumok összefoglalását és a szöveg generálását.

Alkalmazásukat tekintve a nagy nyelvi modellek számos iparágban és területen alkalmazhatók. Legszorosabb kapcsolatban állnak velük

generatív mesterséges intelligencia (generatív mesterséges intelligencia).

Hogyan működnek a nagy nyelvi modellek

A nagy nyelvi modellek hatalmas mennyiségű adat elemzésével működnek, és megtanulják felismerni az adatokon belüli mintákat, amint azok a nyelvhez kapcsolódnak. A nagy nyelvi modellbe „táplálható” adatok közé tartoznak a könyvek, a webhelyekről előhívott oldalak, az újságcikkek és más írott dokumentumok, amelyek emberi nyelven alapulnak.

A nagy nyelvi modellek mechanikáját tekintve néhány kulcsfontosságú lépést meg kell tenni, hogy működjenek:

• Egy nagy nyelvi modellt nagy adatkészlettel kell betanítani, amely strukturált vagy strukturálatlan adatokat is tartalmazhat.
• A kezdeti előképzés befejezése után az LLM finomhangolható, ami magában foglalhatja az adatpontok címkézését, hogy elősegítse a különböző fogalmak és jelentések pontosabb felismerését.
• A következő fázisban a mély tanulás következik be, amikor a nagy nyelvi modell elkezd kapcsolatot teremteni a szavak és a fogalmak között.
• Miután a modellt betanították, fel kell szerelni arra, hogy nyelvi alapú válaszokat állítson elő speciális promptok segítségével.
  

Egy nagy nyelvi modell transzformátormodellként működik. A Transformer modellek a kapcsolatokat szekvenciális adatkészletekben tanulmányozzák, hogy megismerjék az egyes adatpontok jelentését és kontextusát. Nagy nyelvi modell esetén az adatpontok szavak. A transzformátormodelleket gyakran alapmodellnek nevezik, mert hatalmas potenciál van bennük, hogy különféle, mesterséges intelligenciát használó feladatokhoz és alkalmazásokhoz alkalmazkodjanak.

A nagy nyelvi modellek típusai

Többféle nagy nyelvi modell létezik. A köztük lévő különbségek nagyrészt abban rejlenek, hogy hogyan képezik őket és hogyan használják őket. Íme, hogyan hasonlíthatók össze egy pillantással.

• Zero-shot modell: Zero-shot modellek általánosított nagy nyelvtanulási modellek, amelyek képzése sok adat felhasználásával kérdésekre adott válaszokat generál. Ezek a modellek általában nem igényelnek további képzést.
• Finomhangolt vagy tartományspecifikus modellek: Ha egy zero-shot modellt további képzésnek vetnek alá, a végeredmény egy finomhangolt modell lehet. A finomhangolt modellek jellemzően kisebbek, mint a nullapontos társaik, mivel speciálisabb problémák kezelésére tervezték őket. Az OpenAI Codex egy példája egy finomhangolt modellnek, amely kifinomultabb, mint a zero-shot modellelődje, a GPT-3.
• Edge vagy az eszközön található modellek: Az Edge modellek úgy működhetnek, mint a finomhangolt modellek, de jellemzően még kisebb hatókörük van. Az ilyen típusú modelleket gyakran úgy tervezték, hogy azonnali visszajelzést adjon a felhasználói bevitel alapján. A Google Fordító egy példa a működő élmodellre.

A GPT-3 és az OpenAI Codex mellett további nagy nyelvi modellek például a GPT-4, LLaMA (a Meta fejlesztette), és a BERT, amely a kétirányú kódoló ábrázolások rövidítése. Transzformátorok. A BERT-et nyelvi reprezentációs modellnek tekintik, mivel mély tanulást alkalmaz, amely alkalmas a természetes nyelvi feldolgozásra (NLP). A GPT-4 pedig a multimodális modellek közé sorolható, mivel fel van szerelve szöveg és képek felismerésére és generálására.

Mire használhatók a nagy nyelvű modellek?

A nagy nyelvi modellek a képességek széles skálájával rendelkeznek, és számos módon használhatók. Öt konkrét tevékenységi kategória létezik, amelyekben az LLM-ek alkalmazhatók:

• Új tartalomgenerálás
• A meglévő tartalom összefoglalása
• Fordítás több nyelven, vagy szövegről kódra
• Szövegek osztályozása
• Chatbot alkalmazások

A mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek egyre inkább használatosak különböző területeken iparágak, a pénzügyektől az egészségügyön át a marketingig. Néhány konkrét példa a nagy nyelvi modellek használatára:

• LLM-ek képzése orvosi feljegyzések vagy kutatási tanulmányok elemzésére, hogy azonosítsák a mintákat, vagy előrejelzéseket készítsenek bizonyos egészségügyi kezelésekkel vagy állapotokkal kapcsolatos eredményekről.
• Nagy nyelvi modellek felhasználása chatbot-alkalmazások működtetésére az ügyfélszolgálat biztosítása és az emberi alkalmazottak iránti igény csökkentése érdekében.
• LLM-ek használata e-mailes hírlevelek, videoszkriptek, blogcikkek és közösségi média bejegyzések írásához a tartalomkészítés folyamatának egyszerűsítése érdekében.
• Nagy nyelvi modellek betanítása szoftverprogramok írásához vagy kód létrehozásához mobilalkalmazásokhoz.
• LLM-ek beépítése az online keresőmotorokba, hogy a legpontosabb eredményeket nyújthassa azoknak a fogyasztóknak, akik egy adott témára, kulcsszóra vagy lekérdezésre keresnek.

Ez csak néhány a nagy nyelvi modellek használatának és használatának módjai közül. Míg az LLM-eket bizonyos körökben szkepticizmus fogadja, másokban felkarolják őket.

A nagy nyelvi modellek előnyei és korlátai

Bár a technológia kínálhat előnyöket, hibái is lehetnek – és ez alól a nagy nyelvi modellek sem kivételek. Ahogy az LLM-k tovább fejlődnek, új akadályokba ütközhetnek, miközben a többi ránc kisimul.

Íme a nagy nyelvi modellek fő előnyei:

• Megnövelt hatékonyság a felhasználók számára: Ha nagy nyelvi modelleket használ a tartalom létrehozására, időt takaríthat meg a szöveges tartalomra támaszkodó magánszemélyek és vállalkozások számára. Ahelyett, hogy órákat töltene egyetlen marketing e-mail vagy blogbejegyzés írásával, használhat egy olyan eszközt, mint a ChatGPT, hogy percek alatt elkészítse azt.
• Alkalmazások széles választéka: A nagy nyelvi modellek használata nem korlátozódik egyetlen iparágra vagy területre sem. Alkalmazkodhatóságuk és hozzáférhetőségük számos felhasználási területre alkalmassá teheti őket.
• Folyamatosan fejlődő technológia: Az AI technológia folyamatosan változik, és a nagy nyelvi modelleket folyamatosan finomítják a pontosságuk növelése érdekében. Minden új innováció potenciális új lehetőséget jelent az LLM-ek használatba vételére és annak megtanulására, hogy valójában mennyi mindenre képesek.

A nagy nyelvi modellek fő korlátja az, hogy bár hasznosak, nem tökéletesek. Az LLM által generált tartalom minősége nagymértékben függ attól, hogy milyen jól képzett, és milyen információkat használ a tanuláshoz. Ha egy nagy nyelvi modellben kulcsfontosságú tudásbeli hiányosságok vannak egy adott területen, akkor a kérdésekre adott válaszok tartalmazhatnak hibákat vagy hiányozhatnak a kritikus információkból.

Ezen túlmenően jogi és tudományos körökben aggodalmak is felmerültek a nagy nyelvi modellek tartalom előállítására való felhasználásának etikájával kapcsolatban.

Alsó vonal

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) olyan dolgok, amelyekre az átlagember nem sokat gondol, de ez megváltozhat, ahogy egyre általánosabbá válnak. Például, ha van bankszámlája, pénzügyi tanácsadót vesz igénybe a pénz kezeléséhez, vagy online vásárol, akkor valószínű, hogy már van némi tapasztalata az LLM-ekkel kapcsolatban, bár lehet, hogy nem veszi észre.

Ha többet tud meg arról, hogy a nagy nyelvi modelleket mire tervezték, könnyebben megérthetjük ezt az új technológiát, és hogyan befolyásolhatja a mindennapi életet most és az elkövetkező években.