LLM (böyük dil modeli) nədir?
AI üzrə məqalələr seriyası
Bu, dörd məqalədən ibarət seriyanın birinci məqaləsidir:
- LLM-lər: onların nə olduğunu və necə işlədiyini anlamaq (bu məqalə).
- NLP: Təbii Dil Emalı sahəsini araşdırmaq.
- AI Agentləri: müstəqil süni intellektlərin kəşfi.
- Müqayisə və AI Smarttalk-ın mövqeyi: ümumi sintez və perspektiv.
Gözün görə bildiyi qədər uzanan vəhşi çiçəklərlə dolu bir sahəni təsəvvür edin, burada nəhəng bir arı sürüsü fəal şəkildə vızıltı edir. Onlar çırpınır, hər bir çiçəkdən polen toplayır və onu inanılmaz dərəcədə mürəkkəb bal halına gətirirlər. O bal dildir. Və bu arılar LLM-lərdir (Böyük Dil Modelləri), böyük miqdarda mətn məlumatını strukturlaşdırılmış, ardıcıl və bəzən hətta çox yaradıcı bir şeyə çevirmək üçün yorulmadan çalışan nəhəng dil modelləridir.
Bu məqalədə LLM-lərin canlı yuvasına dərinləşəcəyik: bu nəhəng arıların necə bal mumu (arxitektura) qurduğunu və təkmilləşdirdiyini, hansı növ polen topladıqlarını (məlumat), bal istehsal etmək üçün necə koordinasiya olduqlarını (mətn istehsalı) və nəhayət, bu sürüləri necə yönləndirmək və tənzimləmək lazım olduğunu, beləliklə, təsadüfi bir maddə əvəzinə şirin, yaxşı hazırlanmış nektar təqdim etmələrini öyrənəcəyik.
Bir neçə əsas məqamı əhatə edəcəyik:
- LLM-in mənşəyi və tərifi
- Təlim texnikaları və diqqət rolü
- Konkret istifadə halları və məhdudiyyətlər
- Etik, enerji və texniki çətinliklər
- LLM-dən ən yaxşı nəticəni əldə etmək üçün sorğu mühəndisliyi
- İstifadəyə verilmə və saxlanma variantları
Biz arı analoqunu xeyli irəlilədəcəyik. Arının təsvirini yumşaq və zərərsiz tapa bilərsiniz, amma unutmayın ki, yaxşı idarə olunmayan bir sürü hələ də bir neçə sancma edə bilər. Onları sakitləşdirmək üçün tüstü yandırmadan əvvəl, LLM-in strukturunu araşdıraq, bu, oxumağı bitirdikdən sonra artıq çox sirr saxlamayacaq.
Başlamaq üçün, bir mətn parçasının LLM daxilində, girişdən çıxışa qədər, bütün əsas addımlardan keçərək aldığı yolu sadələşdirilmiş diaqram (əlavə şərh olmadan) təqdim edirik:
1. LLM nədir? Bütün digərlərindən daha yüksək səs çıxaran sürü
1.1. Mənşə və konsept
Bir neçə il ərzində, Süni İntellekt tədqiqatları təbiət dili üzərində cəmləşmişdir: bir modeli müvafiq mətni anlamaq və yaratmaq üçün necə hazırlaya bilərik? Başlanğıcda, biz sadə qaydalar və ya əsas statistikalar əsasında NLP (Təbiət Dili Emalı) texnikalarından istifadə etdik. Sonra mühüm bir addım gəldi: Dərin Öyrənmə və neyron şəbəkələrinin yaranması.
Böyük Dili Modelləri bu inqilabdan yaranmışdır. Onlar “böyük” adlanır, çünki onlarda onlarla və ya hətta yüzlərlə milyard parametr mövcuddur. Bir parametr, arıların mürəkkəb təşkilatında “kiçik bir komponentin mövqeyi” kimidir. Hər bir parametr, verilmiş bir sıra içində növbəti tokeni daha yaxşı proqnozlaşdırmaq üçün siqnalı ağırlıqlandırmağı və ya tənzimləməyi “öyrənir”.
1.2. Böyük məlumatlar üzərində qurulmuş bir arı yuvası
LLM-lərin yuvasını qurmaq üçün “polen” olaraq böyük miqdarda mətn lazımdır. Onlar rəqəmsal kitablar, mətbuat məqalələri, forumlar və sosial media kimi fenomenal miqdarda məzmunu qəbul edirlər. Bütün bu məlumatları udaraq, modelin daxili strukturu dilin müntəzəmliyini tutmaq və əks etdirmək üçün formalaşır.
Beləliklə, bu süni arılar nəticədə öyrənirlər ki, müəyyən bir kontekstdə bəzi sözlərin digərlərindən daha çox görünmə ehtimalı var. Onlar mətni sətir-sətir əzbərləmirlər; əvəzində, dilin içindəki tipik formaları, sintaksisi və ideyaların əlaqələrini “statistik olaraq təkrar etməyi” öyrənirlər.
2. Arı yuvasına daxil olmaq: onun necə işlədiyinə ümumi baxış
2.1. Tokenləşdirmə: polenləri hissə-hissə toplamaq
İlk addım tokenləşdirmədir. Biz xam mətni götürüb onu tokenlərə ayırırıq. Bir çiçək sahəsini təsəvvür edin: hər çiçək bir sözə (və ya sözün bir hissəsinə) bənzəyir, arı da ondan polen toplayır. “Token” tam bir söz (“ev”), bir fraqment (“ev-”, “-də”) və ya bəzən sadəcə bir durğu işarəsi ola bilər.
Bu seqmentləşmə modelə xas olan bir lüğətdən asılıdır: lüğət nə qədər böyükdürsə, seqmentləşmə də bir o qədər incə ola bilər. Tokenləşdirmə vacibdir, çünki model xam mətni deyil, tokenləri manipulyasiya edir. Bu, arının tam çiçək götürmək əvəzinə dəqiq polen toplamasına bənzəyir.
2.2. İnteqrasiya: poleni vektorlar halına çevirmək
Polen toplandıqdan sonra, onu modelin istifadə edə biləcəyi bir formata çevirmək lazımdır: bu addım inteqrasiya adlanır. Hər token vektora (rəqəmlər siyahısı) çevrilir ki, bu da semantik və kontekstual məlumatları kodlayır.
Bunu polenin “rəngi” və ya “dadı” kimi düşünün: oxşar mənalara malik iki söz oxşar vektorlara sahib olacaq, tıpkı iki əlaqəli çiçəyin oxşar polen istehsal etməsi kimi. Bu addım vacibdir, çünki neyron şəbəkələri yalnız rəqəmləri başa düşür.
2.3. “Transformerlər” qatları: arı rəqsi
Bir arı yuvasında, arılar “arı rəqsi” vasitəsilə ünsiyyət qururlar; bu, ən zəngin polenin harada olduğunu göstərən mürəkkəb bir xoreoqrafiyadır. LLM-də koordinasiya diqqət mexanizmi vasitəsilə həyata keçirilir (2017-ci ildə təqdim olunan məşhur “Diqqət, ehtiyacınız olan hər şeydir”).
Hər Transformer qatı Öz-Diqqət tətbiq edir: hər token üçün model, onun ardıcıllıqdakı digər bütün tokenlərlə əlaqəsini hesablayır. Bu, hər arının “Mənim polen növüm budur; sizə nə lazımdır?” deməsi kimi, eyni anda məlumat mübadiləsidir.
Bir neçə Transformer qatını yığaraq, model müxtəlif əlaqələri tutmağı bacarır: müəyyən bir cümlədə “kraliça” sözünün “arılar” və ya “arı yuvası” ilə bağlı bir anlayışa işarə etdiyini öyrənə bilər, “monarxiya” deyil, kontekstdən asılı olaraq.
2.4. Bal istehsalı: növbəti tokeni proqnozlaşdırmaq
Nəhayət, arı yuvası bal istehsal edir, yəni istehsal olunan mətn. Konteksti analiz etdikdən sonra, model sadə bir suala cavab verməlidir: “Növbəti token nədir?” Bu proqnoz şəbəkənin tənzimlənmiş çəkilərinə əsaslanır.
Hiperparametrlər (temperatur, top-k, top-p və s.) asılı olaraq, proses daha təsadüfi və ya daha müəyyən ola bilər. Aşağı temperatur, proqnozlaşdırıla bilən bal istehsal edən çox intizamlı bir arıya bənzəyir. Yüksək temperatur isə daha sərbəst dolaşan və daha yaradıcı bal istehsal edə bilən daha ekzentrik bir arıya bənzəyir, bu da qeyri-müəyyənlik riski daşıyır.
3. Balın bütün formaları: LLM-lər üçün istifadə halları
3.1. Köməkçi yazma və məzmun yaradılması
Ən populyar istifadə sahələrindən biri avtomatik mətn yaradılmasıdır. Blog yazısına ehtiyacınız var? Video ssenarisi? Yatmazdan əvvəl hekayə? LLM-lər təəccüblü dərəcədə axıcı mətnlər yarada bilir. Yazı üslubunu da yönləndirmək mümkündür: zarafatlı, rəsmi, şeirli və s.
Yenə də, istehsal olunan balın keyfiyyətini yoxlamaq vacibdir. Bəzən, arı yanlış məlumat toplaya bilər ki, bu da “hallusinasiyalar”a səbəb olur—arı mövcud olmayan çiçəkləri icad edir!
3.2. Danışıq alətləri və chatbotlar
LLM-lərlə gücləndirilmiş chatbotlar daha təbiətə uyğun danışıq tərzi sayəsində diqqət çəkməyə başlayıb. Təsəvvür edin ki, bir sürü, sizin sorğunuzu aldıqdan sonra, çiçəkdən çiçəyə (token-dən token-ə) uçaraq uyğun cavab təqdim edir.
Bu chatbotlardan istifadə edilə bilər:
- Müştəri xidməti
- Kömək (mətn və ya səs)
- Təlim və interaktiv dərslik
- Dil öyrənmə
3.3. Avtomatik tərcümə
Bir çox dildə mətnləri mənimsədikdən sonra, LLM-lər tez-tez bir dildən digərinə keçməyi bilirlər. Bir çox dil qrammatik strukturları paylaşır ki, bu da süni arının onları tanımasına və tərcümələr təqdim etməsinə imkan tanıyır. Nəticələr həmişə mükəmməl olmur, amma tez-tez köhnə qayda əsaslı sistemlərin keyfiyyətini aşır.
3.4. Proqramlaşdırma köməyi
Bəzi LLM-lər, kodlaşdırma üçün müəyyən “copilot” sistemlərinin arxasında duranlar, doğru kod təklif edə, həll yolları irəlilədə və xətaları düzəldə bilir. Bu istifadə forması getdikcə populyarlaşır və “proqramlaşdırma dilləri”nin mətn dili formasının böyük bal koloniyasında sadəcə başqa bir forması olduğunu sübut edir.
3.5. Sənəd analizi və strukturlandırma
Mətn yaratmaqdan əlavə, LLM-lər həmçinin xülasə edə, analiz edə, etiketləyə (sinifləndirmək) və ya hətta mətndən nəticələr çıxara bilir. Bu, böyük sənəd həcmlərini sıralamaq, müştəri rəylərini toplamaq, icmalları analiz etmək və s. üçün olduqca əlverişlidir.
4. Mümkün zəncirlər: məhdudiyyətlər və risklər
4.1. Halüsinasiya: arı çiçəyi icad edəndə
Qeyd edildiyi kimi, arı (LLM) "halüsinasiya" edə bilər. O, həqiqət verilənlər bazası ilə bağlı deyil: ehtimallara əsaslanır. Buna görə də, yanlış və ya mövcud olmayan məlumatları inamla təqdim edə bilər.
Unutmayın ki, LLM bir oracle deyil; o, mətni insan mənasında "anlamadan" proqnozlaşdırır. Bu, kritik vəzifələr (tibbi, hüquqi və s.) üçün nəzarət olmadan istifadə edildikdə ciddi nəticələrə səbəb ola bilər.
4.2. İrad və uyğun olmayan məzmun
Arılar şübhəli olanlar da daxil olmaqla, hər cür çiçəklərdən polen toplayır. Verilənlərdə mövcud olan iradlar (stereotiplər, ayrı-seçkilik ifadələri və s.) arı yuvasına sızır. Nəticədə, bu iradlarla çirklənmiş bal əldə edə bilərik.
Tədqiqatçılar və mühəndislər filtrlər və moderasiya mexanizmlərini tətbiq etməyə çalışırlar. Lakin bu, mürəkkəb bir vəzifədir: iradları müəyyənləşdirmək, düzəltmək və modelin yaradıcılığını həddən artıq məhdudlaşdırmamaq tələb edir.
4.3. Enerji xərcləri və karbon izləri
LLM-i təlim etmək, 24 saat ərzində isidilən bir istixanada nəhəng bir arı sürüsünü saxlamaq kimidir. Bu, böyük hesablama resursları tələb edir, buna görə də çoxlu enerji sərf olunur. Ekoloji narahatlıqlar buna görə də mərkəzi mövzudur:
- Təlimi daha ekoloji cəhətdən dost edə bilərikmi?
- Modelin ölçüsünü məhdudlaşdırmalıyıqmı?
Müzakirələr davam edir və bir çox təşəbbüslər həm hardware, həm də software optimizasiyaları vasitəsilə karbon izini azaltmağa yönəlib.
4.4. Real dünya kontekstinin olmaması
Model təsir edici olsa da, tez-tez mətndən kənar real dünya anlayışı çatışmır. Bu süni arılar yalnız mətn "polenini" tanıyır. Onlar fiziki bir obyektin müəyyən bir ağırlığa malik olduğunu və ya abstrakt bir anlayışın hüquqi nəticələri olduğunu başa düşmürlər, məsələn.
Bu boşluq, dərin "orta məntiq" və ya real dünya təcrübələri (qavrayış, hərəkət, hissi geribildirim) tələb edən vəzifələrdə aydındır. LLM-lər insan üçün "asandır" suallarda uğursuz ola bilər, çünki onlar hissi kontekstdən məhrumdurlar.
5. Təmizləmə sənəti: “prompt mühəndisliyi”
5.1. Tərif
Prompt LLM-ə cavab almaq üçün təqdim etdiyiniz mətndir. Bu prompt-u necə hazırladığınız bütün fərqi yarada bilər. Prompt mühəndisliyi optimal (və ya optimala yaxın) prompt yazmağı əhatə edir.
Bu, arıların sakitləşməsi və onlara dəqiq olaraq nə etməli olduqlarını göstərmək üçün bal arısına tüstü üfürmək kimidir: “Bu spesifik ərazidə, o istiqamətdə, bu növ çiçək üçün polen toplayın.”
5.2. Prompt mühəndisliyi texnikaları
- Aydın kontekst: LLM-in rolunu müəyyən edin. Məsələn, “Siz botanika mütəxəssisisiniz. İzah edin…”
- Dəqiq təlimatlar: nə istədiyinizi, cavabın formatını, uzunluğunu, üslubunu və s. dəqiqləşdirin.
- Nümunələr: modeli yönləndirmək üçün nümunə sual-cavab təqdim edin.
- Məhdudiyyətlər: əhatəni daraltmaq istəyirsinizsə, bunu bildirin (“Bu mövzunu qeyd etməyin; yalnız nöqtə siyahıları ilə cavab verin,” və s.).
5.3. Temperatur, top-k, top-p…
Bal istehsal edərkən arı reseptinə daha az və ya daha çox riayət edə bilər. Temperatur əsas parametrlərdən biridir:
- Aşağı temperatur (~0): arı evi çox intizamlıdır. Cavablar daha “muhafizəkar” və koherentdir, lakin daha az orijinaldır.
- Yüksək temperatur (>1): arı evi daha təsəvvürlüdür, lakin yoldan çıxa bilər.
Eynilə, “top-k” modeli ən çox ehtimal olunan k token ilə məhdudlaşdırır, “top-p” isə kütləvi ehtimal həddini (nüvə nümunəsi) tətbiq edir. Prompt mühəndisliyi həmçinin bu parametrləri istənilən nəticə üçün tənzimləməyi də əhatə edir.
6. Arı evi qurmaq: yerləşdirmə və inteqrasiya
6.1. Yerləşdirmə seçimləri
- Host edilmiş API: Modeli host edən bir provayder istifadə edin. Ağır infrastruktur lazım deyil, lakin istifadə başına ödəniş edirsiniz və üçüncü tərəfə etibar edirsiniz.
- Açıq mənbə modeli: Öz serverlərinizdə açıq mənbə LLM quraşdırın. Tam nəzarətə sahib olursunuz, lakin logistika və enerji xərclərini idarə etməlisiniz.
- Hibrid model: Daha sadə tapşırıqlar üçün daha kiçik yerli model istifadə edin və daha mürəkkəb tapşırıqlar üçün xarici API-yə müraciət edin.
6.2. Təhlükəsizlik və moderasiya
LLM yerləşdirmək onun çıxışına məsuliyyət götürmək deməkdir. Tez-tez əlavə etməlisiniz:
- Nefret, zorakılıq və ya ayrı-seçkilik məzmununu bloklamaq üçün filtrler
- Həssas məlumatları (məsələn, şəxsi məlumatlar) bloklamaq üçün mexanizmlər
- Mübadilələri izləmək və sistemi inkişaf etdirmək üçün giriş və monitorinq siyasəti
6.3. Davamlı monitorinq və inkişaf
Hətta yaxşı qurulmuş bir arı evi də nəzarətə ehtiyac duyur:
- İstifadəçi geribildirimini toplayın
- Prompt-ları və istehsal parametrlərini tənzimləyin
- Lazım olduqda daha yeni bir modeli yeniləyin və ya yenidən təlim edin
Bu, real bir arı sürüsünə qulluq etmək kimidir: onun sağlamlığını izləyin, səhvləri düzəldin və öyrənilən dərslərdən faydalanın.
7. Gələcək uçuşlar: multimodal və adaptiv modellərə doğru
LLM-lər hələ evrimlərinin başlanğıcındadır. Yaxın zamanda, multimodal modellərdən, mətn, şəkil, səs və videoları idarə edə bilən modellərdən danışacağıq - yalnız mətn çiçəklərini deyil, həm də vizual və ya eşitmə çiçəklərini toplayan bir sürü.
Görmə və dili birləşdirən sistemlər artıq meydana gəlir, ya da simvolik məntiq ilə mətn istehsalını birləşdirən sistemlər. Məsələn, arı bir şəkli şərh edə və ya bir səsi götürüb kontekstdə analiz edə bilər.
Cəmiyyət səviyyəsində, bu sürətli inkişaf bir çox sual yaradır:
- Bu sistemlərin istifadəsində hesabatlılıq və şəffaflıq necə təmin oluna bilər?
- Yazı, tərcümə və ya mətn analizi ilə bağlı işlərə təsiri nə olacaq?
- Böyük AI oyunçuları (Böyük Texnologiya, özəl laboratoriyalar, açıq mənbə layihələri) arasında rəqabəti necə tarazlaşdıra bilərik?
8. Növbəti uçuş yolumuz: ənənəvi NLP-yə baxış
Növbəti məqaləmizdə, NLP (Təbii Dil Emalı) haqqında daha ümumi bir müzakirəyə dalacağıq. Daha klassik, bəzən daha yüngül yanaşmaların bu iri LLM-lərlə necə yanaşı yaşadığını araşdıracağıq.
LLM-lərdən əvvəl, ənənəvi NLP arı yuvası var idi ki, burada nəzarət olunan təsnifat, semantik axtarış alqoritmləri, sintaktik qaydalar və s. istifadə olunurdu. Biz aşağıdakıları araşdıracağıq:
- Əsas metodlar (söz torbası, TF-IDF, n-gramlar)
- Transformer-dan əvvəlki neyron modellər (RNN, LSTM və s.)
- Tipik NLP boru xətləri (tokenizasiya, POS etiketləmə, parslama və s.)
Bu, LLM sürüsünün əvvəlki tədqiqatların geniş ekosistemindən necə faydalandığını anlamağımıza kömək edəcək.
9. Nəticə: balın dadını çıxarmaq sənəti
Biz LLM-lərə - xam mətni mürəkkəb cavablara çevirə bilən bu nəhəng arılara ətraflı baxış keçirmişik. Burada əsas məqamlar:
- Təlim: LLM-lər böyük məlumat dəstləri üzərində təlim keçərək dilin statistik naxışlarını öyrənirlər.
- Arxitektura: Transformer qatları modelin mərkəzidir, kontekstual əlaq ələri diqqət vasitəsilə tuturlar.
- İstifadə halları: Yazıdan tərcüməyə, chatbotlardan kod təkliflərinə və daha çoxuna qədər - çeşid çox genişdir.
- Məhdudiyyətlər: Halüsinasiya, qərəz, enerji xərcləri... LLM-lər mükəmməl deyil. Onlar rəhbərlik, nəzarət və təsdiqə ehtiyac duyurlar.
- Təklif mühəndisliyi: Ən yaxşı cavabı əldə etmək üçün düzgün sorğunu (və düzgün parametrləri) hazırlamağın sənəti.
- İstifadəyə verilməsi: Müxtəlif strategiyalar mövcuddur - host edilmiş API-yə etibar etmək, açıq mənbəli modeli quraşdırmaq və ya hər ikisini birləşdirmək.
Arılar təşkilatçılığın, əməkdaşlığın və dadlı bal istehsalının simvoludur. Eyni şəkildə, yaxşı idarə olunan LLM bir çox dilə aid tapşırıqları optimallaşdırmaq, yaratmaq və kömək etmək üçün böyük bir sərvət ola bilər. Lakin, hər hansı bir güclü sürü kimi, ehtiyat və hörmət tələb edir, əks halda gözlənilməz sancılara risk edirsiniz.
Gələcək məqalələrdə AI və NLP dünyasında səyahətimizi davam etdirəcəyik: daha spesifik modullar (mətn emalı, sintaktik analiz, təsnifat) ətrafında inkişaf edən AI-nin necə olduğunu görəcəyik, sonra AI Agentləri ilə tanış olacaq və AI Smarttalk-ın bu kontekstdə harada yer aldığını anlamaq üçün qlobal müqayisə ilə yekunlaşdıracağıq.
O vaxta qədər, unutmayın: yaxşı balı tanımaq üçün mütəxəssis olmağınıza ehtiyac yoxdur, lakin arı koloniyasını və onun arılarını anlamaq üçün vaxt ayırmaq, onu inamla dadmağın ən yaxşı yoludur.
AI dünyasındakı səyahətimizin növbəti addımı üçün tezliklə görüşərik!