Какво е LLM (голям езиков модел)?

Информация

Серия от статии за ИИ
Това е първата статия в серия от четири:

1. LLMs: разбиране какво представляват и как работят (тази статия).
2. NLP: изследване на Обработката на Естествен Език.
3. AI Agents: откриване на автономни изкуствени интелигенции.
4. Сравнение и позициониране на AI Smarttalk: обща синтеза и перспектива.

Представете си поле с диви цветя, простиращо се колкото окото може да види, където огромно рояк пчели усърдно жужи около. Те трептят, събират прашец от всяко цвете и го превръщат в невероятно сложен мед. Този мед е език. А тези пчели са LLMs (Големи Езикови Модели), тези гигантски езикови модели, които неуморно работят, за да трансформират огромни количества текстови данни в нещо структурирано, последователно и понякога дори изключително креативно.

В тази статия ще се потопим дълбоко в жужащия кошер на LLMs: ще разберем как тези масивни пчели изграждат и усъвършенстват своите пчелни къщички (тяхната архитектура), какъв вид прашец събират (данните), как координират производството на мед (генериране на текст) и накрая как да насочим и укротим тези рояци, така че да доставят сладък, добре изработен нектар, вместо случайно вещество.

Ще разгледаме няколко ключови точки:

• Произход и дефиниция на LLM
• Техники на обучение и ролята на вниманието
• Конкретни случаи на употреба и ограничения
• Етични, енергийни и технически предизвикателства
• Инженеринг на подсказки за извличане на най-доброто от LLM
• Опции за внедряване и поддръжка

Ще разширим аналогията с пчелите доста далеч. Може да намерите образа на пчела за нежен и безвреден, но помнете, че лошо управляван рой все пак може да нанесе доста ужилвания. Преди да запалим дима, за да ги успокоим, нека разгледаме самата структура на LLM, която вече няма да крие много тайни, след като приключите с четенето.

За начало, ето опростена диаграма (без допълнителен коментар) на пътя, по който преминава парче текст в LLM, от вход до изход, преминавайки през всички ключови стъпки:

1. Какво е LLM? Роякът, който жужи по-силно от всички останали

1.1. Произход и концепция

В продължение на няколко години изследванията в областта на Изкуствения интелект се фокусираха върху естествения език: как можем да накараме модел да разбира и генерира релевантен текст? Първоначално използвахме техники за NLP (Обработка на естествен език), основани на прости правила или основна статистика. След това дойде един решаващ момент: появата на Дълбоко обучение и невронни мрежи.

Големите езикови модели произлизат от тази революция. Те се наричат “големи”, защото разполагат с десетки или дори стотици милиарди параметри. Параметърът е нещо като “позицията на малък компонент” в сложната организация на кошера. Всеки параметър “учи” да тежи или регулира сигнал, за да предвиди по-добре следващия токен в дадена последователност.

1.2. Кошер, построен на огромни количества данни

За да изградят своя кошер, LLM-ите се нуждаят от огромно количество “прашец”: текст. Те усвояват феноменални обеми съдържание, от дигитализирани книги до статии от пресата, форуми и социални медии. Чрез усвояването на всички тези данни, вътрешната структура на модела се оформя, за да улови и отрази езиковите регулярности.

Следователно, тези изкуствени пчели в крайна сметка научават, че в даден контекст определени думи са по-вероятно да се появят от други. Те не запомнят текста ред по ред; вместо това, те учат как да “статистически възпроизвеждат” типични форми, синтаксис и асоциации на идеи, намерени в езика.

2. Стъпване в кошера: преглед на начина, по който работи

2.1. Токенизация: събиране на прашец парче по парче

Първата стъпка е токенизация. Ние взимаме суровия текст и го разделяме на токени. Представете си поле с цветя: всяко цвете е като дума (или част от дума), от която пчела събира прашец. Един “токен” може да бъде цяло слово (“къща”), фрагмент (“къ-”, “-ща”), или понякога просто пунктуационен знак.

Тази сегментация зависи от речник, специфичен за модела: колкото по-голям е речникът, толкова по-фина може да бъде сегментацията. Токенизацията е от съществено значение, тъй като моделът след това манипулира токени, а не суров текст. Това е подобно на пчелата, която събира точно прашеца, вместо да взима цялото цвете.

2.2. Вграждания: превръщане на прашеца в вектори

След като прашецът е събран, той трябва да бъде преобразуван в формат, който моделът може да използва: тази стъпка се нарича вграждане. Всеки токен се трансформира в вектор (списък от числа), който кодира семантична и контекстуална информация.

Можете да го разглеждате като “цвят” или “вкус” на прашеца: две думи с подобни значения ще имат подобни вектори, точно както две свързани цветя произвеждат подобен прашец. Тази стъпка е съществена, тъй като невронните мрежи разбират само числа.

2.3. Слоевете на “Трансформаторите”: пчелният танц

В кошера пчелите комуникират чрез “пчелен танц,” сложна хореография, която указва къде се намира най-богатият прашец. В LLM, координацията се постига чрез механизма на вниманието (известният “Вниманието е всичко, от което се нуждаете”, представен през 2017).

Всеки слой на Трансформатора прилага Самовнимание: за всеки токен моделът изчислява неговата релевантност спрямо всички останали токени в последователността. Това е едновременен обмен на информация, подобно на всяка пчела, която казва: “Ето какъв тип прашец имам; какво ти е нужно?”

Чрез струпване на множество слоеве на Трансформатора, моделът може да улови сложни отношения: той може да научи, че в определено изречение, думата “кралица” се отнася до концепция, свързана с “пчели” или “кошер,” вместо “монархия,” в зависимост от контекста.

2.4. Производство на мед: предсказване на следващия токен

Накрая, кошерът произвежда мед, т.е. генерираният текст. След анализ на контекста, моделът трябва да отговори на прост въпрос: “Какъв е най-вероятният следващ токен?” Това предсказание разчита на коригираните тегла на мрежата.

В зависимост от хиперпараметрите (температура, top-k, top-p и т.н.), процесът може да бъде по-случаен или по-детерминиран. Ниска температура е като много дисциплинирана пчела, произвеждаща предсказуем мед. Висока температура е като по-екстравагантна пчела, която може да се движи по-свободно и да създава по-креативен мед, с риск да бъде непоследователна.

3. Мед в различни форми: случаи на употреба за LLMs

3.1. Асистирано писане и генериране на съдържание

Едно от най-популярните приложения е автоматичното генериране на текст. Нужен ви е блог пост? Сценарий за видео? Приказка за лягане? LLMs могат да произвеждат изненадващо плавен текст. Можете дори да насочите стила на писане: хумористичен, формален, поетичен и т.н.

Все пак, трябва да проверите качеството на произведения мед. Понякога, роякът може да събере грешна информация, водеща до “халюцинации”—пчелата измисля цветя, които не съществуват!

3.2. Инструменти за разговор и чатботове

Чатботовете, захранвани от LLMs, привлякоха внимание благодарение на по естествения звук на разговорите си. Представете си рояк, който, след като получи вашето запитване, лети от цвете до цвете (токен до токен), за да достави подходящ отговор.

Тези чатботове могат да се използват за:

• Обслужване на клиенти
• Асистенция (текстова или гласова)
• Обучение и интерактивно наставничество
• Учене на езици

3.3. Автоматичен превод

След като е усвоил текстове на много езици, LLMs често знаят как да превключват от един език на друг. Много езици споделят граматически структури, което позволява на изкуствената пчела да ги разпознава и предлага преводи. Резултатите не винаги са перфектни, но често надминават качеството на по-старите системи, базирани на правила.

3.4. Асистенция при програмиране

Някои LLMs, като тези зад определени системи за “копилот” за кодиране, могат да предлагат коректен код, да предлагат решения и да поправят грешки. Това приложение става все по-популярно, доказвайки, че “програмиращите езици” са просто друга форма на текстов език в голямото гнездо на съдържание.

3.5. Анализ и структуриране на документи

Освен че генерират текст, LLMs могат също да резюмират, анализират, етикетират (класифицират) или дори да извлекат инсайти от текст. Това е доста удобно за сортиране на големи обеми от документи, събиране на обратна връзка от клиенти, анализ на отзиви и др.

4. Възможни ограничения: ограничения и рискове

4.1. Халюцинации: когато пчелата изобретява цвете

Както беше споменато, пчелата (LLM) може да "халюцинира." Тя не е свързана с база данни за истини: разчита на вероятности. Поради това, тя може уверено да предоставя неверна или несъществуваща информация.

Запомнете, че LLM не е оракул; тя предсказва текст, без да го "разбира" в човешкия смисъл. Това може да има сериозни последици, ако се използва за критични задачи (медицински, правни и др.) без надзор.

4.2. Пристрастия и неподходящо съдържание

Пчелите събират прашец от всякакви цветя, включително съмнителни. Пристрастията, присъстващи в данните (стереотипи, дискриминационни изказвания и др.), проникват в кошера. Може да се окаже, че медът е замърсен от тези пристрастия.

Изследователите и инженерите се стремят да внедрят филтри и механизми за модерация. Но задачата е сложна: изисква идентифициране на пристрастията, коригирането им и избягване на прекалено ограничаване на креативността на модела.

4.3. Разходи за енергия и въглероден отпечатък

Обучението на LLM е като поддържането на гигантско рояк в оранжерия, отоплявана денонощно. То изисква огромни изчислителни ресурси, следователно много енергия. Екологичните проблеми са следователно централни:

• Можем ли да направим обучението по-екологично?
• Трябва ли да ограничим размера на модела?

Дебатът продължава, а много инициативи целят да намалят въглеродния отпечатък чрез оптимизации както на хардуера, така и на софтуера.

4.4. Липса на контекстуализация в реалния свят

Въпреки че моделът е впечатляващ, често му липсва разбиране на реалния свят извън текста. Тези изкуствени пчели знаят само текстов "прашец." Те не осъзнават, че физическият обект тежи определено количество или че абстрактната концепция има правни последици, например.

Тази пропаст е очевидна в задачи, изискващи дълбоко "общо чувство" или опит от реалния свят (възприятие, действие, сензорна обратна връзка). LLM могат да се провалят на "лесни" въпроси за човек, защото им липсва сензорен контекст.

5. Изкуството на укротяването: “prompt engineering”

5.1. Определение

Един prompt е текстът, който предоставяте на LLM, за да получите отговор. Как ще съставите този prompt може да направи голяма разлика. Prompt engineering включва написването на оптимален (или близък до оптимален) prompt.

Това е като да духате дим в кошера, за да успокоите пчелите и да им покажете точно каква работа да вършат: “Идете да събирате прашец в тази конкретна област, в тази посока, за този вид цвете.”

5.2. Техники за prompt engineering

1. Ясен контекст: определете ролята на LLM. Например, “Вие сте експерт по ботаника. Обяснете…”
2. Точни инструкции: уточнете какво искате, формата на отговора, дължината, стила и т.н.
3. Примери: предоставете примерни въпроси и отговори, за да насочите модела.
4. Ограничения: ако искате да стесните обхвата, кажете го (“Не споменавайте тази тема; отговаряйте само в списъци с точки,” и т.н.).

5.3. Температура, top-k, top-p…

При генерирането на мед, пчелата може да следва рецептата си по-или по-малко строго. Температурата е ключов параметър:

• Ниска температура (~0): кошерът е много дисциплиниран. Отговорите са по “консервативни” и последователни, но по-малко оригинални.
• Висока температура (>1): кошерът е по-изобретателен, но може да се отклони от пътя.

По подобен начин, “top-k” ограничава модела до k най-вероятни токени, а “top-p” налага кумулативен праг на вероятността (nucleus sampling). Prompt engineering също така включва настройка на тези параметри за желан резултат.

---

6. Настройка на кошер: внедряване и интеграция

6.1. Опции за внедряване

1. Хоствана API: Използвайте доставчик, който хоства модела. Не са необходими тежки инфраструктурни решения, но плащате на база използване и разчитате на трета страна.
2. Модел с отворен код: Инсталирайте LLM с отворен код на собствените си сървъри. Запазвате пълен контрол, но трябва да се справяте с логистиката и енергийните разходи.
3. Хибриден модел: Използвайте по-малък локален модел за по-прости задачи и извиквайте външен API за по-сложни задачи.

6.2. Сигурност и модерация

Внедряването на LLM означава поемане на отговорност за неговото съдържание. Често е необходимо да добавите:

• Филтри за блокиране на омразно, насилствено или дискриминационно съдържание
• Механизми за блокиране на чувствителни данни (напр. лична информация)
• Политика за логване и мониторинг за проследяване на обмените и подобряване на системата

6.3. Постоянен мониторинг и подобрение

Дори добре настроен кошер се нуждае от наблюдение:

• Събиране на обратна връзка от потребителите
• Настройка на prompts и параметри за генериране
• Актуализиране или повторно обучение на по-нов модел при необходимост

Това е непрекъснат процес, много подобен на грижата за истинска рояк: наблюдавайте здравето му, коригирайте грешките и използвайте научените уроци.

---

7. Бъдещи полети: към мултимодални и адаптивни модели

LLMs са само в началото на своята еволюция. Скоро ще говорим за мултимодални модели, способни да обработват текст, изображения, звуци и видеа — рояк, който събира не само текстови цветя, но и визуални или аудио.

Системи, комбиниращи визия и език, вече се появяват, или тези, свързващи символно разсъждение с генериране на текст. Пчелата може, например, да интерпретира изображение и да го опише, или да улови звук и да го анализира в контекст.

На социално ниво, това бързо развитие повдига много въпроси:

• Как можем да осигурим отговорност и прозрачност при използването на тези системи?
• Какво влияние ще има върху работните места, свързани с писане, превод или текстов анализ?
• Как можем да балансираме конкуренцията между основните играчи в AI (Big Tech, частни лаборатории, проекти с отворен код)?

---

8. Нашият следващ маршрут: поглед към традиционното NLP

В нашата следваща статия ще се потопим по-общо в NLP (Обработка на естествен език). Ще разгледаме как по-класическите, понякога по-леки, подходи все още съществуват успоредно с тези масивни LLMs.

Преди LLMs, имаше традиционния NLP кошер, който използваше супервизирана класификация, алгоритми за семантично търсене, синтактични правила и т.н. Ще изследваме:

• Основни методи (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)
• Предтрансформаторни невронни модели (RNN, LSTM и др.)
• Типични NLP потоци (токенизация, POS етикетиране, парсинг и др.)

Това ще ни помогне да разберем как роякът от LLMs е черпил от широката екосистема на по-ранни изследвания.

---

9. Заключение: изкуството да се наслаждаваме на меда

Ние направихме обширен преглед на LLMs, тези гигантски пчели, способни да превръщат суров текст в сложни отговори. Ето основните точки:

1. Обучение: LLMs се обучават на масивни набори от данни, учейки статистическите модели на езика.
2. Архитектура: Трансформаторните слоеве са основата на модела, улавящи контекстуалните отношения чрез внимание.
3. Приложения: От писане до превод, чатботове, предложения за код и много други—обхватът е огромен.
4. Ограничения: Халюцинации, предразсъдъци, енергийни разходи… LLMs не са безупречни. Те се нуждаят от насоки, надзор и проверка.
5. Проектиране на подканвания: Изкуството да се състави правилната заявка (и да се зададат правилните параметри), за да се получи най-добрият възможен отговор.
6. Разгръщане: Съществуват различни стратегии—разчитане на хоствана API, инсталиране на модел с отворен код или комбиниране на двете.

Пчелите са символ на организация, сътрудничество и производството на вкусен мед. По същия начин, добре управляван LLM може да бъде огромен актив за оптимизиране, създаване и подпомагане на множество езикови задачи. Но, както всяко мощно рояк, той изисква внимание и уважение, или рискувате неочаквани ужилвания.

В предстоящите статии ще продължим нашето пътуване през шумния свят на AI и NLP: ще видим как AI се развива около по-специфични модули (обработка на текст, синтактичен анализ, класификация), преди да изследваме AI Agents и да завършим с глобално сравнение, за да разберем къде се вписва AI Smarttalk в цялото това.

До тогава, помнете: не е нужно да сте експерт, за да разпознаете добрия мед, но отделянето на време за разбиране на кошера и неговите пчели е най-добрият начин да го опитате уверено.

До скоро за следващата стъпка в нашето пътуване през шумния свят на AI!