Duży model językowy (LLM)

Czym jest duży model językowy (LLM)?

Duży model językowy (Large Language Model, LLM) to zaawansowany model sztucznej inteligencji, który wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do przetwarzania i generowania naturalnego języka, ucząc się na ogromnych zbiorach tekstu w celu rozumienia i tworzenia ludzkiego języka w sposób kontekstowy i spójny.

Jest nazywany dużym z uwagi na liczbę wartości (parametrów), które może zmieniać autonomicznie podczas uczenia się. Niektóre z najbardziej udanych modeli LLM mają setki miliardów parametrów.

Duże modele językowe są trenowane na ogromnych ilościach danych i wykorzystują samonadzorowane uczenie się (self-supervised learning, SSL) do przewidywania następnego elementu zdania na podstawie otaczającego kontekstu. Proces ten jest powtarzany, aż model osiągnie akceptowalny poziom dokładności.

Po odpowiednim wytrenowaniu LLM można dostosować do wykonywania szerokiej gamy zadań NLP, takich jak:

• • Tworzenie chatbotów konwersacyjnych takich jak ChatGPT.
  • Generowanie tekstu do opisów produktów, postów na blogach i artykułów.
  • Odpowiadanie na często zadawane pytania (FAQ) i kierowanie zapytań klientów do najbardziej odpowiednich osób.
  • Analizowanie opinii klientów z wiadomości e-mail, postów w mediach społecznościowych i recenzji produktów.
  • Tłumaczenie treści biznesowych na różne języki.
  • Klasyfikowanie i kategoryzowanie dużych ilości danych tekstowych w celu zoptymalizowania przetwarzania i analizy.

Techopedia wyjaśnia pojęcie dużego modelu językowego (LLM)

Jak wspomniano wyżej, duży model językowy to rodzaj modelu sztucznej inteligencji (AI) wyszkolonego do rozumienia i generowania ludzkiego języka. Uczy się wzorców, struktur i relacji w danym języku.  Jakość modelu językowego zależy od jego wielkości, ilości i różnorodności danych, na których został wytrenowany, oraz od złożoności algorytmów używanych do jego trenowania.

Duży model językowy odnosi się do określonej klasy modeli językowych, które mają znacznie więcej parametrów niż tradycyjne modele językowe. Parametry są wewnętrznymi zmiennymi modelu, które wykorzystuje się podczas procesu trenowania i reprezentują wiedzę zdobytą przez model.

W ostatnich latach w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego zaobserwowano tendencję do budowania większych i bardziej wydajnych modeli językowych. To zasługa postępu w możliwościach sprzętowych, dostępności dużych zbiorów danych i ulepszonych technik szkoleniowych.

Modele LLM, które mają miliardy parametrów, wymagają znacznie więcej zasobów obliczeniowych i danych szkoleniowych niż modele językowe z przeszłości. Przez to są trudniejsze i droższe w rozwoju i utrzymaniu.

Jak działa duży model językowy?

Duży model językowy wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do generowania danych wyjściowych na podstawie wzorców wyuczonych z danych szkoleniowych. LLM jest zazwyczaj implementacją architektury opartej na transformatorach.

W przeciwieństwie do rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), które wykorzystują rekurencję jako główny mechanizm do przechwytywania relacji między tokenami w sekwencji, transformatorowe sieci neuronowe opierają się na samoobserwacji.

Obliczają one sumę ważoną dla sekwencji wejściowej i dynamicznie określają, które tokeny w sekwencji są dla siebie najbardziej istotne. Relacje między tokenami w sekwencji są obliczane przy użyciu czynnika uwagi, który wskazuje znaczenie tokena w odniesieniu do innych.

Jak trenuje się duże modele językowe?

Większość modeli LLM wstępnie trenuje się na dużym zbiorze ogólnych danych. Na tym etapie model nabywa cech wysokiego poziomu, które można następnie przenieść na etap dostrajania do konkretnych zadań.

Proces szkolenia LLM obejmuje następujące etapy:

• Wstępne przetworzenie danych tekstowych, które następnie konwertuje się do formy numerycznej, bo dopiero taką można wprowadzić do modelu.
• Losowe przypisane parametrów modelu.
• Wprowadzenie danych w postaci numerycznej.
• Wykorzystanie funkcji straty w celu pomiaru różnicy między danymi wyjściowymi modelu a rzeczywistym kolejnym słowem w zdaniu.
• Optymalizacja parametrów modelu, by zminimalizować stratę.
• Powtarzanie procesu, dopóki dane wyjściowe nie osiągną akceptowalnego poziomu dokładności.

Przykłady LLM

Wśród znanych dużych modeli językowych warto wymienić następujące:

• Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) – opracowane przez OpenAI.
•  Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) – opracowane przez Google.
• Robustly Optimized BERT Approach (RoBERTa) – opracowane przez Facebook AI.
• Text-to-Text Transfer Transformer (T5) – opracowane przez Google.
• Conditional Transformer Language Model (CTRL) – opracowane przez Salesforce Research.
• Megatron-Turing – opracowane przez NVIDIA

Plusy i minusy dużych modeli językowych

Podsumowanie

Duże modele językowe nadaja się do realizacji różnych zadań NLP. Są znane ze zdolności przetwarzania ogromnych ilości danych tekstowych i przystosowywania się do różnych warunków. Dobrze opracowany LLM radzi sobie z wyzwaniami, jakie stawia przed nim proces zrozumienia i generowania języka naturalnego.

Tego typu modele mają szereg zastosowań: nadają się do generowania tekstu, analizy sentymentu, tłumaczenia i nie tylko. Ich wszechstronność i zdolność przetwarzania dużej ilości danych sprawia, że coraz chętniej sięgają po nie specjaliści z różnych dziedzin nauki i biznesu.

FAQ – duże modele językowe LLM