LLM: Czym są i jak działają duże modele językowe

Wielu z nas korzysta już na co dzień z Chata GPT. Pewnie wielu zna też już PaLM, LLaMa czy BLOOM. W porządku, ale czym to właściwie jest? Sztuczną Inteligencją, oczywiście. Ale jedna inteligencja drugiej nierówna. Co jest pod maską kombajnu od OpenAI? Tak, dzisiaj pogadamy trochę o tym, czym są LLM! 

Początki modeli językowych AI sięgają wczesnych dni sztucznej inteligencji. ELIZA, debiutując w MIT w 1966 roku, jest jednym z najwcześniejszych przykładów takiego modelu. Te modele są uczone na dużych zestawach danych, a następnie używają różnych technik do rozumienia relacji między słowami i generowania nowych treści na ich podstawie. Są one szeroko wykorzystywane w aplikacjach przetwarzania języka naturalnego (NLP), gdzie użytkownicy wprowadzają zapytania w języku naturalnym.

Czym są duże modele językowe?

Jak sama nazwa wskazuje, duży model językowy cechuje się sporymi rozmiarami. Odpowiadają za nie akceleratory AI. OpenAI mówi, że to właśnie one przetwarzają ogrom danych tekstowych, w większości pobieranych z Internetu. LLM to koncepcja modelu językowego, która znacząco zwiększa ilość danych używanych do szkolenia i generowania treści. Przekłada się to na znaczący wzrost możliwości modeli AI. Chociaż nie istnieje jednoznaczna liczba określająca, ile danych jest potrzebnych do szkolenia, LLM zazwyczaj zawiera co najmniej miliard parametrów. Dzięki temu mają bardziej zaawansowane wnioskowanie i generowanie treści. Parametrami nazwiemy wszystkie zmienne używane przez model, na podstawie których wnioskuje i generuje informacje.

Działa dzięki sztucznym sieciom neuronowym szkolonym przy użyciu uczenia się samonadzorowanego i uczenia się częściowo nadzorowanego. Nvidia tłumaczy, że do rozwoju uczenia się modeli przyczynia się architektura transformatorowa. Ale upraszczając przekaz, to wielki zbiór różnych typów sztucznej inteligencji zdolnych do wykonywania różnorodnych zadań z zakresu przetwarzania języka naturalnego. Generative AI należy do tego zbioru. Nazwiemy nimi algorytmy, które dzięki na uczeniu na dużej liczbie danych są w stanie je przeanalizować, podsumować, generować nowe oraz przewidywać następne.

Jak działają LLM?

Duże modele językowe muszą przejść przez kilka etapów szkolenia na dużym zbiorze danych. Eksperci z kajodata.com podpowiadają nam, że branżowo nazywa się to korpusem.

 Pierwszym etapem jest nienadzorowane uczenie się, gdzie model analizuje nieuporządkowane dane bez oznaczeń. To pozwala mu zrozumieć relacje między słowami i pojęciami (parametrami). 

Kolejnym krokiem jest samonadzorowane uczenie się, gdzie niektóre dane są oznaczane. Dzięki temu model ma większe szanse lepiej identyfikować poszczególne pojęcia. 

Następnie model przechodzi do głębokiego uczenia się, wykorzystując architekturę transformera. Ta architektura pozwala modelowi zrozumieć i rozpoznawać zależności między słowami i pojęciami, używając mechanizmu samouwagi.

Po przeszkoleniu model jest gotowy do praktycznego wykorzystania w różnych zastosowaniach.

Do czego można wykorzystać LLM?

LLM-y posiadają ogromne możliwości zastosowań, zarówno w dziedzinie komunikacji, tworzenia treści, jak i rozwiązywania problemów w różnych dziedzinach nauki i przemysłu. Jak podaje gigaserwer.pl duże modele językowe mogą zastępować wyszukiwarki internetowe, bezzwłocznie odpowiadając na pytania użytkowników. Mogą także generować różne rodzaje treści, takie jak teksty SEO, materiały marketingowe, piosenki, wiersze czy streszczenia prac naukowych. 

Co więcej, dobrze przeszkolony model może działać jako silnik wirtualnego asystenta lub chatbota, realizując konkretne zadania. Na przykład, odpowiadać na częste pytania klientów firmy, identyfikować ich potrzeby czy kontaktować ich z odpowiednimi specjalistami, co przyspieszy pracę zespołu. Model LLM pomaga w rozwiązywaniu skomplikowanych problemów. Jest w stanie generować kod do prostych aplikacji, co może być przydatne dla programistów do optymalizacji i debugowania kodu.

Także w medycynie znajduje swoje zastosowanie. Może służyć do tworzenia chatbotów szkoleniowych lub do analizy struktur molekularnych i białkowych, co wspomaga badania nad nowymi lekami i szczepionkami. Najlepiej oddaje to historia chłopca, który przez 3 lata nie mógł doczekać się diagnozy, a pomógł mu dopiero Chat GPT, donosi today.com.

Może Cię zainteresować: AI opracowało lek na raka w 30 dni. ChatGPT się chowa

Zalety dużych modeli językowych

Idąc za ekspertami z Kajodata, LLM’y przynoszą wiele korzyści dla organizacji i użytkowników. Mogą być dostosowane do różnych potrzeb, a dodatkowe szkolenie pozwala tworzyć modele idealnie dopasowane do konkretnych zastosowań. Jeden LLM może być używany w wielu różnych przypadkach, co sprawia, że jest elastyczny i uniwersalny.

Nowoczesne modele są też bardzo wydajne i mogą generować szybkie odpowiedzi bez dużego opóźnienia. A im większa ilość danych i parametrów w LLM, tym wyższa dokładność wyników. Co więcej, wiele LLM jest trenowanych na danych bez etykiet, co skraca czas ich szkolenia.

Jakie LLM mają wady? 

Jak wskazuje hashdork.com modele językowe, takie jak GPT-3, mają swoje wady i ograniczenia. Należą do nich:

• Brak pełnego rozumienia kontekstu

LLM opierają się na statystykach, co oznacza, że nie rozumieją kontekstu w sposób ludzki. Mogą generować odpowiedzi, które wydają się sensowne tylko na podstawie prawdopodobieństwa występowania słów w danej kolejności.

• Halucynacje

Często LLM mogą generować fałszywe lub niepoprawne odpowiedzi, nazywane „halucynacjami”, ponieważ brakuje im rzeczywistego rozumienia treści.

• Uprzedzenia i błędy danych

LLM mogą odzwierciedlać uprzedzenia obecne w danych treningowych. Mogą także wprowadzać błędy związane z brakującymi lub niepełnymi informacjami w treningowym zbiorze danych.

• Koszty rozwoju i operacyjne

Tworzenie i utrzymanie LLM wymaga znacznych kosztów, zarówno podczas rozwoju, jak i w eksploatacji.

• Ograniczona interpretowalność

Często jest trudno zrozumieć, jak LLM dochodzą do swoich decyzji i generują treści. Dr Wojewodzic, prezes Escola SA tłumaczy, że wciąż jesteśmy na początku drogi do wyjaśnienia jak powstają określone rezultaty procesu uczenia głębokiego. Dzieje się tak dlatego, bo analizowane są różne parametry, na wielu warstwach informacji. Maszyna próbuje ułożyć spójne, statystycznie istotne wnioski dla danego procesu. Przedmiotem uczenia głębokiego jest odnalezienie struktury, tam gdzie pozornie jej nie ma.

• Zależność od danych szkoleniowych

LLM mogą generować tylko treści podobne do tych, na których zostały przeszkolone, co oznacza, że nie mogą przewidzieć ani generować informacji spoza swojego zakresu danych.

Duże modele językowe stanowią potężne narzędzie!

LLM’y mają swoje wady i zalety. Przede wszystkim potrafią wspomóc działania naukowe i kreatywne poprzez generowanie treści, automatyzacji odpowiedzi na pytania i rozwiązywanie różnorodnych zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Pomimo swoich zalet, takich jak elastyczność i wydajność, LLM mają wiele istotnych ograniczeń. Jednym z głwnych jest brak rozumienia pełnego ich działania. Mimo to, mają ogromne potencjały i znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, od komunikacji po rozwiązywanie skomplikowanych problemów. Ważne jest jednak, aby być świadomym ich ograniczeń i odpowiednio nimi zarządzać.