Što su veliki jezični modeli ili LLM?
Što je LLM?
Veliki jezični modeli (LLM) su klasa temeljnih modela koji su obučeni na velikim količinama podataka kako bi pružili temeljne mogućnosti potrebne za pokretanje višestrukih slučajeva upotrebe i aplikacija te rješavanje velikog broja zadataka, To je u oštroj suprotnosti s idejom izgradnje i obuke modela specifičnih za domenu pojedinačno za svaki slučaj upotrebe, što je preveliko prema mnogim kriterijima (najvažnije troškovima i infrastrukturi), inhibira sinergije, a može čak dovesti i do pogoršanja performansi.
LLM-ovi su poznato ime zahvaljujući ulozi koju igraju u dovođenju generativne umjetne inteligencije u prvi plan javnog interesa, kao i fokusu organizacije na usvajanje umjetne inteligencije u brojnim poslovnim funkcijama i slučajevima upotrebe. S novim razvojem generativne umjetne inteligencije, čini se da se veliki jezični modeli (LLM) pojavljuju izvan poslovnog okruženja. Međutim, mnoge tvrtke,već godinama implementiraju LLM-ove na različitim razinama kako bi poboljšale mogućnosti razumijevanja prirodnog jezika (NLU) i obrade prirodnog jezika (NLP). To se događa u tandemu s napretkom u strojnom učenju, modelima strojnog učenja, algoritmima, neuronskim mrežama i modelima transformatora koji pružaju arhitekturu za AI sustave.
LLM-ovi predstavljaju veliki napredak u NLP-u i umjetnoj inteligenciji, a lako su dostupni javnosti putem sučelja kao što su Open AI-jev Chat GPT-3 i GPT-4, koje podržava Microsoft. Ostali primjeri uključuju Metin model Llama i Googleove dvosmjerne reprezentacije kodera iz modela Transformer (BERT/RoBERTa) i PaLM. IBM je također nedavno lansirao obitelj modela Granite na watsonx.ai, koja je postala generativna AI okosnica drugih IBM-ovih proizvoda kao što su watsonx Assistant i watsonx Orchestrate.
Ukratko, LLM-ovi su dizajnirani da se obučavaju na velikim količinama podataka za razumijevanje i generiranje teksta, kao i drugih oblika sadržaja, poput ljudi. Ovaj model ima sposobnost ekstrapolacije iz okoline, generiranja koherentnih i kontekstualno relevantnih odgovora, prevođenja na jezike koji nisu engleski, sažimanja teksta, odgovaranja na pitanja (opći razgovori i često postavljana pitanja), pa čak i pomoći u kreativnom pisanju ili zadacima generiranja koda.
Ono što ih čini tako moćnima je to što postoje milijarde parametara koji omogućuju modelima da uhvate složene obrasce u jeziku i izvrše razne zadatke povezane s jezikom. LLM-ovi revolucioniraju aplikacije u svemu, od chatbotova i virtualnih asistenata do generiranja sadržaja, pomoći u istraživanju i prevođenja jezika.
Kako se LLM-ovi nastavljaju razvijati i poboljšavati, preoblikovat će način na koji komuniciramo s tehnologijom i pristupamo informacijama, čineći ih kritičnim dijelom modernog digitalnog krajolika.
Kako funkcioniraju veliki jezični modeli
LLM-ovi djeluju korištenjem tehnologije dubokog učenja i velikih količina tekstualnih podataka. Ovi se modeli često temelje na arhitekturama transformatora, kao što su generativni unaprijed obučeni transformatori, koji se ističu u obradi sekvencijalnih podataka kao što su unosi teksta. LLM-ovi se sastoje od više slojeva neuronskih mreža, od kojih se svaki može fino podesiti tijekom treninga, dodatno poboljšan brojnim slojevima neuronskih mreža poznatim kao mehanizmi pažnje koji mogu prilagoditi određene dijelove skupa podataka.
Tijekom treninga, ovi modeli uče predvidjeti sljedeću riječ u rečenici na temelju konteksta koji pruža prethodna riječ. Model to postiže pripisivanjem ocjena vjerojatnosti ponavljajućim označenim riječima koje su raščlanjene na manje nizove znakova. Te se oznake zatim pretvaraju u ugrađivanja, koja su numerički prikazi tog konteksta.
Kako bi se osigurala točnost, ovaj proces uključuje obuku LLM-ova na velikom korpusu teksta (milijarde stranica), omogućujući LLM-ovima da nauče sintaksu, semantiku i konceptualne odnose kroz učenje bez snimke i samonadzirano učenje. Nakon što su obučeni na ovim podacima za obuku, LLM-ovi mogu automatski predvidjeti sljedeću riječ na temelju unosa koji prime i koristiti obrasce i znanje koje steknu za generiranje teksta. Rezultat je koherentan i kontekstualno osjetljiv jezik koji se može koristiti za širok raspon zadataka NLU-a i generiranja sadržaja.Razlog zašto se naziva “velikim” je taj što su tri elementa “računalne složenosti”, “volumena podataka” i “broja parametara modela” ogromna u usporedbi s konvencionalnim jezičnim modelima. “Računalna složenost” odnosi se na količinu posla koju računalo obrađuje, “količina podataka” odnosi se na količinu tekstualnih podataka unesenih u računalo, a “broj parametara modela” odnosi se na količinu parametara za stvaranje fleksibilnijeg programa.
Izvedba modela također se može poboljšati kroz just-in-time inženjering, just-in-time podešavanje, fino podešavanje i druge strategije, kao što je učenje s pojačanjem temeljeno na ljudskim povratnim informacijama (RLHF), kako bi se uklonila pristranost, govor mržnje i činjenične pogreške poznate kao “halucinacije”, koje su često štetni nusprodukti treninga na toliko nestrukturiranih podataka. Ovo je jedan od najvažnijih aspekata osiguravanja da su LLM-ovi poslovne razine lako dostupni i da ne izlažu organizaciju nepotrebnoj odgovornosti ili šteti ugledu organizacije.
Slučajevi upotrebe LLM-a
LLM-ovi redefiniraju sve više poslovnih procesa i dokazali su svoju svestranost u bezbrojnim slučajevima upotrebe i zadacima u svim industrijama. LLM-ovi mogu povećati konverzacijsku umjetnu inteligenciju u chatbotovima i virtualnim asistentima, kao što su IBM watsonx Assistant i Googleov BARD, kako bi poboljšali interakcije koje podržavaju izvrsnost korisničke usluge, pružajući odgovore svjesne konteksta koji oponašaju interakcije s ljudskim agentima.
LLM-ovi su također izvrsni u generiranju sadržaja i mogu automatizirati stvaranje sadržaja, uključujući postove na blogu, marketinške ili prodajne materijale i druge zadatke pisanja. U istraživanju i akademskoj zajednici pomažu u sažimanju i izvlačenju informacija iz velikih skupova podataka, ubrzavajući otkrivanje znanja. LLM-ovi također igraju ključnu ulogu u prevođenju jezika, rušeći jezične barijere pružajući točne i kontekstualno relevantne prijevode. Mogu se koristiti čak i za pisanje koda ili za “prevođenje” između programskih jezika.
Osim toga, doprinose pristupačnosti pružanjem značajki kao što su aplikacije za pretvaranje teksta u govor i generiranje sadržaja u pristupačnim formatima kako bi se pomoglo osobama s invaliditetom. Od zdravstva do financija, LLM-ovi potiču rast i promjene u industriji pojednostavljivanjem procesa, poboljšanjem korisničkog iskustva i omogućavanjem učinkovitijeg donošenja odluka temeljenih na podacima.
Najuzbudljivija stvar je to što su sve ove značajke lako dostupne, a u nekim slučajevima zapravo je potrebna samo API integracija.
Evo nekih od najvažnijih područja u kojima LLM-ovi mogu koristiti organizacijama:
- Generiranje teksta: mogućnosti generiranja jezika, kao što je pisanje e-pošte, postova na blogu ili drugog sadržaja srednje duljine na temelju upita te njihovo usavršavanje i usavršavanje. Poboljšana generacija pronalaženja (RAG) dobar je primjer za to.
- Summa sadržaja: Objedinite duge članke, novinske članke, izvješća o istraživanjima, dokumente tvrtke, pa čak i povijest kupaca u puni tekst s prilagođenim duljinama za izlazni format.
- AI pomoćnici: Chatbotovi koji mogu odgovarati na upite kupaca, obavljati pozadinske zadatke i pružati detalje na prirodnom jeziku kao dio integriranog samoposlužnog rješenja za korisničku podršku.
- Generiranje koda: Pomaže programerima u izradi aplikacija, pronalaženju grešaka u kodu i otkrivanju sigurnosnih problema u više programskih jezika, pa čak i “prevođenju” između njih.
- Analiza raspoloženja: Analizirajte tekst i odredite ton glasa kupca kako biste razumjeli povratne informacije kupaca u velikim razmjerima i pomogli u upravljanju reputacijom robne marke.
- Jezični prijevod: Pružite širu pokrivenost organizacijama na različitim jezicima i zemljopisnim područjima s tečnim prevođenjem i višejezičnim mogućnostima.
LLM-ovi će utjecati na industrije u rasponu od financija do osiguranja i ljudskih resursa do zdravstvene skrbi automatizacijom samoposluživanja korisnika, ubrzavanjem odgovora na sve veći broj zadataka i poboljšanjem točnosti, poboljšanjem usmjeravanja i inteligentnim prikupljanjem konteksta.
