Большие языковые модели (LLM): просто о сложных технологиях
Содержание:
- Что такое LLM - большие языковые модели
- Как работают большие языковые модели
- Как LLM генерирует и понимает текст
- Применение LLM
- Лидеры в области LLM
- Перспективы LLM
Что такое LLM - большие языковые модели
Абстрактная иллюстрация LLM
Большие языковые модели активно развиваются и считаются одним из самых перспективных направлений искусственного интеллекта. Сегодня мы поговорим о том, что представляют собой LLM модели, особенностях их функционирования и сфере применения в различных областях.
Как работают большие языковые модели
Абстрактная иллюстрация работы больших языковых моделей
Хотя структура работы LLM достаточно сложна, сам принцип их функционирования достаточно прост. Такие нейросети по сути «предугадывают» ответ на запрос пользователя за счет распознавания связей между словами в запросе и генерации наиболее вероятного и релевантного ответа. Генерация происходит на основе предварительного обучения LLM модели, что позволяет нейросети подбирать знакомые ей слова и наиболее уместно размещать их в предложениях используя законы теории вероятности и результаты предварительного обучения.
Именно процесс обучения LLM является самым сложным этапом, требующим высоких вычислительных мощностей. Процесс делится на 8 этапов:
- Сбор данных. Подразумевает создание текстовой базы, на которой будет происходить обучение моделей. Источники текста могут использоваться практически любые.
- Очистка. На этой стадии текстовая база упорядочивается, из нее удаляют лишние символы и разбивают текст на более мелкие блоки (токены), затем преобразуют ее в формат, который будет понятен обучаемой LLM.
- Разделение данных. Подразумевает создание двух копий обработанной текстовой базы. Одна будет использована для обучения gpt нейросети, а вторая становится проверочной, для оценки результатов обучения.
- Настройка языковой модели. На этом этапе выбирается архитектура LLM, также производится подбор параметров ее обучения и дальнейшего функционирования, например, количество слоев и скрытых элементов.
- Обучение. Модель «изучает» предоставленные данные, учится прогнозировать на их основе, при этом цикл обучение-прогнозирование-корректировка повторяется много раз, что позволяет предельно снизить вероятность выдачи ошибочных результатов.
- Тестирование. Осуществляется специалистами с использованием проверочных данных. Это позволяет оценить точность работы LLM и внести дополнительные корректировки для оптимизации ее работы.
- Использование. После завершения обучения и оценки модель готова к практическому использованию, например, интеграции в приложения.
- Улучшение. Важно отметить, что любая языковая модель требует дальнейшего улучшения и оптимизации. Это позволит как повысить точность генерируемых текстов, так и увеличить скорость работы или снизить потребление вычислительных ресурсов.
Обучение любой языковой модели требует достаточно больших вычислительных ресурсов, особенно важно наличие мощных многоядерных процессоров, достаточных объемов ОЗУ и высокоскоростных хранилищ информации. Также не обойтись без квалифицированных специалистов, способных задавать параметры работы нейросети и готовить качественные базы данных для ее обучения.
Как LLM генерирует и понимает текст
Абстрактное изображение того, как LLM понимает текст
Хотя может показаться, что современные gpt модели способны понимать текст и генерировать его практически также, как это делает человек, на самом деле это не совсем так. Это связано с тем, что эти нейросети относятся к «слабому» ИИ, то есть не обладают самосознанием.
Реалистичность и по сути иллюзия «понимания» нейросетью текста, различных, зачастую достаточно сложных подтекстов и смыслов, например, иронии или метафор достигается за счет использования сложных алгоритмов обучения. В результате LLM модель выстраивает сложнейшую систему взаимосвязей между разными словами в предложениях, становится способна предсказывать ответы на запросы пользователя или даже генерировать осмысленный и структурированный текст. Но полноценного «понимания» не происходит, так как отсутствует субъект, способный к пониманию.
Аналогичный подход применяется для анализа и генерации других типов контента, например, изображений или видеороликов при помощи LLM моделей. В этом случае добавляются промежуточные стадии анализа и «осмысления», содержащихся в графическом контенте данных.
Тем не менее, хотя gpt системы и не являются «сильным», самосознающим ИИ, имеющихся алгоритмов обучения достаточно для того, чтобы демонстрировать поразительные результаты, такие как показывают ChatGPT и другие языковые модели, способные давать подробные ответы на разнообразные запросы пользователей или осуществлять с высокой точностью перевод текстов. Наиболее продвинутые модели при общении с человеком демонстрируют практически полную имитацию «человеческого» общения и естественного языка, в результате уже более половины пользователей при слепом тестировании не способны отличить «живого» собеседника от продвинутой языковой модели.
Применение LLM
Абстрактное изображение того, как применяют LLM
LLM модели находят широкое применение в самых разнообразных отраслях человеческой деятельности. К наиболее очевидным и популярным кейсам можно отнести:
- Генерацию текстов на «естественном» языке. Модели способны создавать статьи для сайтов, тексты песен или обсуждать с пользователями самые разнообразные тематики.
- Перевод. LLM находят все большее применение в качестве автоматических и точных переводчиков между любыми языками. Хотя в основном перевод осуществляется в текстовом формате, уже имеются кейсы и аудиоперевода «на лету».
- Генерация оригинального контента. LLM модели способны создавать практически любые разновидности интернет-контента, например, посты для соцсетей, email-рассылки и многое другое.
- Использование в качестве продвинутого поисковика. Нейросеть способна ответить на множество запросов пользователя, предоставить ссылки на разнообразные материалы. Поэтому практически все ведущие поисковые системы (гугл, яндекс) активно работают над интеграцией gpt моделей в поисковую систему.
- Генерация кода. LLM модели способны генерировать фрагменты кода или выполнять превью и ряд других операций, что позволяет существенно упростить работу программиста.
- Аналитика. Большие языковые модели способны анализировать текстовую информацию, обобщать или выделять основные тезисы и выполнять множество других аналитических действий.
Существует и множество других применений LLM моделей, например, использование их в качестве автоответчиков или виртуальных помощников. А благодаря быстрому развитию и прогрессированию нейронных языковых моделей список возможных вариантов их применения расширяется практически ежедневно.
Лидеры в области LLM
GPT-4, Claude и Gemini — представители лидеров в сфере больших языковых моделей
Сейчас в свободном доступе имеются уже тысячи самых разнообразных языковых моделей, как совсем простых, разработанных буквально единичными пользователями, так и продукты крупных компаний-разработчиков. К несомненным лидерам в области LLM можно отнести:
- GPT-4. Это новейшая версия языковой модели от OpenAI, которая обеспечила существенный прирост по всем параметрам в сравнении с GPT третьей версии. Была значительно усовершенствована архитектура и методики обучения языковой модели, что позволило компании вывести решение задач по обработке естественного языка на новый уровень совершенства. Размер модели существенно увеличился, новая LLM использует более 1,5 триллионов параметров для прогнозирования и анализа сложных смысловых конструкций. Также в эту модель была интегрирована возможность анализа и интерпретации изображений и ряд других полезных функций.
- LLAMA*. Эта языковая модель была разработана специалистами Meta** и позиционируется как основа для разработки компактных и мощных будущих LLM моделей. Хотя количество параметров анализа у этой модели сравнимо с третьим поколением GPT от OpenAI она демонстрирует вполне высокие результаты в области генерации и анализа программного кода, также отлично подходит для создания чат-ботов. Тем не менее основной сферой применения LLAMA являются исследования в области ИИ и дальнейшего развития языковых моделей.
- Gemini. Эта языковая модель от Гугл стала весомой вехой в развитии LLM, а на момент презентации она была самой развитой большой языковой моделью в мире. Главное отличие Gemini – мощная, универсальная архитектура, способная одинаково хорошо анализировать как текстовые данные, так и аудио, видео или изображения. Этого удалось достичь за счет усовершенствованной архитектуры и продвинутого декодера, что и позволило обрабатывать широкий спектр информации.
- BLOOM. Хотя эта LLM модель не демонстрирует рекордных показателей или уникальной архитектуры, она предоставляет другие преимущества. И основным стала открытость и высокие темпы роста за счет участия в развитии широкого круга специалистов и даже обычных пользователей. Открытость обеспечила возможность интеграции в самые разнообразные приложения и продукты. По сути BLOOM стала аналогом GitHub в области языковых моделей и продолжает устойчивое развитие в направлении максимальной открытости и упрощения доступа к нейросетевым технологиям.
- Claude. Это сложная LLM модель с уникальной архитектурой, в которую интегрирована авторегрессионная модель с 52 млрд параметров без контроля со стороны специалистов, но с предварительно заданными параметрами этики и безопасности, руководствуясь которыми нейросеть генерирует ответы пользователям. Именно наличие набора этических принципов для самоконтроля генерируемого контента является самой уникальной особенностью «Клода», к преимуществам можно отнести и универсальность в сочетании с большими перспективами дальнейшего развития и совершенствования.
Хотя здесь представлены только пять крупнейших больших языковых моделей, активную разработку ведут и множество других компаний. Не прекращают активное развитие и лидеры индустрии, например, на 2024 год запланирован выпуск GPT-5 от OpenAI, которая должна стать новой вехой в развитии языковых моделей, новые версии своих нейросетей готовят и другие крупные компании.
Перспективы LLM
Абстрактное изображение перспектив развития LLM
Хотя преимущества использования LLM в различных сферах деятельности уже неоспоримы и это направление разработки активно развивается с вложением все больших ресурсов, перспективы больших языковых моделей сложно назвать безоблачными.
Это связано с тем, что сложно однозначно сказать, какие возможности могут получить такие нейросети, а мнения специалистов зачастую диаметрально противоположны. Многие считают, что LLM достигли практически «потолка» развития и их дальнейшее усложнение приведет к дополнительному возрастанию требований к вычислительным ресурсам, которые будет сложно удовлетворить с текущим уровнем развития электроники. В результате уже в ближайшие годы эту область будет ожидать значительная стагнация.
В то же время немалое количество специалистов в области ИИ настроены оптимистично, и считают, что дальнейший прогресс в области LLM позволит осуществить практически революцию в области цифровых технологий и глубоко интегрировать ИИ практически во все сферы человеческой деятельности.
*LLAMA — проект Meta Platforms Inc., деятельность которой в России признана экстремистской и запрещена
**Деятельность Meta Platforms Inc. в России признана экстремистской и запрещена
