Šta je LLM (veliki jezički model)?

info

Serija članaka o AI
Ovo je prvi članak u seriji od četiri:

1. LLM: razumevanje šta su i kako funkcionišu (ovaj članak).
2. NLP: istraživanje obrade prirodnog jezika.
3. AI Agenti: otkrivanje autonomnih veštačkih inteligencija.
4. Uporedba i pozicioniranje AI Smarttalk-a: sveobuhvatna sinteza i perspektiva.

Zamislite polje divljih cvetova koje se proteže koliko oko može da vidi, gde preveliki roj pčela marljivo zuji oko. One lete, sakupljaju polen sa svakog cveta i pretvaraju ga u neverovatno složen med. Taj med je jezik. A te pčele su LLM (Veliki Jezički Modeli), ti gigantski jezički modeli koji neumorno rade na transformaciji ogromnih količina tekstualnih podataka u nešto strukturirano, koherentno, a ponekad čak i veoma kreativno.

U ovom članku, zaronit ćemo duboko u zaposleni košnicu LLM: razumevanje kako ove ogromne pčele grade i usavršavaju svoje saće (svoju arhitekturu), koje vrste polena sakupljaju (podatke), kako se koordiniraju da proizvode med (generisanje teksta), i konačno kako da usmerimo i ukrotimo ove rojove kako bi isporučili sladak, dobro oblikovan nektar umesto nasumične supstance.

Pokrićemo nekoliko ključnih tačaka:

• Poreklo i definicija LLM-a
• Tehnike obuke i uloga pažnje
• Konkretni slučajevi upotrebe i ograničenja
• Etički, energetski i tehnički izazovi
• Inženjering upita za postizanje najboljih rezultata iz LLM-a
• Opcije za implementaciju i održavanje

Povlačićemo analogiju sa pčelama prilično daleko. Možda ćete sliku pčele smatrati blagom i bezopasnom, ali zapamtite da loše upravljan roj može i dalje zadati prilično mnogo uboda. Pre nego što zapalimo dim da ih smirimo, istražimo samu strukturu LLM-a, koja više neće imati mnogo tajni kada završite sa čitanjem.

Za početak, evo pojednostavljenog dijagrama (bez dodatnog komentara) puta koji komad teksta prelazi unutar LLM-a, od ulaza do izlaza, prolazeći kroz sve ključne korake:

1. Šta je LLM? Swarm koji zuji jače od svih drugih

1.1. Porijeklo i koncept

Već nekoliko godina, istraživanje Umjetničke Inteligencije fokusira se na prirodni jezik: kako možemo natjerati model da razumije i generira relevantan tekst? U početku smo koristili tehnike NLP (Obrada Prirodnog Jezika) zasnovane na jednostavnim pravilima ili osnovnoj statistici. Zatim je došao ključni korak: pojava Dubokog Učenja i neuronskih mreža.

Veliki Jezički Modeli proizašli su iz ove revolucije. Nazivaju se “velikim” jer se mogu pohvaliti desetinama ili čak stotinama milijardi parametara. Parametar je pomalo poput “pozicije malog komponente” u složenoj organizaciji košnice. Svaki parametar “uči” kako da ponderira ili prilagodi signal kako bi bolje predvidio sljedeći token u datoj sekvenci.

1.2. Košnica izgrađena na ogromnim količinama podataka

Da bi izgradili svoju košnicu, LLM-ovi trebaju ogromnu količinu “polena”: teksta. Oni unose fenomenalne količine sadržaja, od digitalizovanih knjiga do novinskih članaka, foruma i društvenih mreža. Apsorbirajući sve te podatke, unutrašnja struktura modela postaje oblikovana da uhvati i odrazi jezičke regularnosti.

Stoga, ove umjetne pčele na kraju uče da su, u datom kontekstu, određene riječi vjerojatnije da će se pojaviti od drugih. One ne pamte tekst red po red; umjesto toga, one uče kako da “statistički reprodukuju” tipične oblike, sintaksu i asocijacije ideja pronađenih u jeziku.

2. Uzimanje u košnicu: pregled kako to funkcioniše

2.1. Tokenizacija: prikupljanje polena komad po komad

Prvi korak je tokenizacija. Uzimamo sirovi tekst i razbijamo ga na tokene. Zamislite polje cvijeća: svaka cvijet je poput riječi (ili dijela riječi), iz kojeg pčela prikuplja polen. “Token” može biti cijela riječ (“kuća”), fragment (“ku-”, “-ća”), ili ponekad samo interpunkcijski znak.

Ova segmentacija zavisi od rečnika specifičnog za model: što je rečnik veći, to može biti finija segmentacija. Tokenizacija je ključna jer model tada manipuliše tokenima umjesto sirovim tekstom. To je slično kao kada pčela precizno prikuplja polen umjesto da uzima cijeli cvijet.

2.2. Ugradnje: pretvaranje polena u vektore

Kada se polen prikupi, mora se pretvoriti u format koji model može koristiti: taj korak se naziva ugradnja. Svaki token se transformiše u vektor (spisak brojeva) koji kodira semantičke i kontekstualne informacije.

Zamislite to kao “boju” ili “ukus” polena: dvije riječi sa sličnim značenjima će imati slične vektore, baš kao što dva povezana cvijeta proizvode sličan polen. Ovaj korak je bitan, jer neuronske mreže razumiju samo brojeve.

2.3. Slojevi “Transformera”: ples pčela

U košnici, pčele komuniciraju kroz “ples pčela,” složenu koreografiju koja pokazuje gdje se nalazi najbogatiji polen. U LLM-u, koordinacija se postiže putem mehanizma pažnje (poznatog “Pažnja je sve što vam treba” predstavljenog 2017. godine).

Svaki Transformer sloj primjenjuje Samo-Pažnju: za svaki token, model izračunava njegovu relevantnost za sve ostale tokene u sekvenci. To je simultana razmjena informacija, slično kao kada svaka pčela kaže: “Evo vrste polena koju imam; šta vam treba?”

Kroz slaganje više Transformer slojeva, model može uhvatiti složen odnose: može naučiti da, u određenoj rečenici, riječ “kraljica” se odnosi na koncept povezan sa “pčelama” ili “košnicom,” a ne na “monarhiju,” u zavisnosti od konteksta.

2.4. Proizvodnja meda: predviđanje sljedećeg tokena

Na kraju, košnica proizvodi med, tj. generisani tekst. Nakon analize konteksta, model mora odgovoriti na jednostavno pitanje: “Koji je najvjerovatniji sljedeći token?” Ovo predviđanje se oslanja na prilagođene težine mreže.

U zavisnosti od hiperparametara (temperatura, top-k, top-p, itd.), proces može biti više nasumičan ili više determinističan. Niska temperatura je poput vrlo disciplinovane pčele koja proizvodi predvidljiv med. Visoka temperatura je poput ekscentrične pčele koja može slobodnije lutati i doći do kreativnijeg meda, uz rizik od neusklađenosti.

3. Med u svim oblicima: slučajevi upotrebe za LLM-ove

3.1. Pomoćno pisanje i generacija sadržaja

Jedna od najpopularnijih upotreba je automatska generacija teksta. Trebate blog post? Scenarij za video? Priču za laku noć? LLM-ovi mogu proizvesti iznenađujuće tečan tekst. Možete čak usmjeriti stil pisanja: humorističan, formalan, poetski, i tako dalje.

Ipak, morate provjeriti kvalitetu proizvedenog meda. Ponekad, roj može prikupiti pogrešne informacije, što dovodi do “halucinacija”—pčela izmišlja cvijeće koje ne postoji!

3.2. Alati za razgovor i chatboti

Chatboti pokretani LLM-ovima su privukli pažnju zahvaljujući svom prirodnijem razgovoru. Zamislite roj koji, nakon što primi vaš zahtjev, leti od cvijeta do cvijeta (tokena do tokena) kako bi isporučio odgovarajući odgovor.

Ovi chatboti se mogu koristiti za:

• Korisničku podršku
• Pomoć (tekstualno ili glasovno)
• Obuku i interaktivno podučavanje
• Učenje jezika

3.3. Automatski prijevod

Nakon što su apsorbirali tekstove na mnogim jezicima, LLM-ovi često znaju kako preći s jednog jezika na drugi. Mnogi jezici dijele gramatičke strukture, omogućavajući umjetnoj pčeli da ih prepozna i ponudi prijevode. Rezultati nisu uvijek savršeni, ali često nadmašuju kvalitetu starijih sistema zasnovanih na pravilima.

3.4. Pomoć u programiranju

Neki LLM-ovi, poput onih iza određenih “copilot” sistema za kodiranje, mogu predložiti ispravan kod, predložiti rješenja i ispraviti greške. Ova upotreba postaje sve popularnija, dokazuje da su “programski jezici” samo još jedan oblik tekstualnog jezika u velikom košnici sadržaja.

3.5. Analiza i strukturiranje dokumenata

Osim generisanja teksta, LLM-ovi također mogu sažeti, analizirati, označiti (klasificirati) ili čak izvući uvide iz teksta. Ovo je prilično korisno za sortiranje velikih količina dokumenata, prikupljanje povratnih informacija od kupaca, analizu recenzija, itd.

4. Moguće poteškoće: ograničenja i rizici

4.1. Halucinacije: kada pčela izmišlja cvijet

Kao što je spomenuto, pčela (LLM) može "halucinirati." Nije povezana s bazom podataka istine: oslanja se na verovatnoće. Stoga može samouvjereno pružiti lažne ili nepostojeće informacije.

Zapamtite da LLM nije orakl; predviđa tekst bez "razumijevanja" u ljudskom smislu. Ovo može imati ozbiljne posljedice ako se koristi za kritične zadatke (medicinske, pravne itd.) bez nadzora.

4.2. Pristranost i neprimjeren sadržaj

Pčele sakupljaju polen sa svih vrsta cvjetova, uključujući sumnjive. Pristranosti prisutne u podacima (stereotipi, diskriminirajuće izjave itd.) prodiru u košnicu. Možda ćemo završiti s medom zaraženim tim pristranostima.

Istraživači i inženjeri nastoje implementirati filtre i mehanizme moderacije. Ali zadatak je složen: zahtijeva identifikaciju pristranosti, njihovo ispravljanje i izbjegavanje prekomjernog ograničavanja kreativnosti modela.

4.3. Troškovi energije i karbonski otisak

Obučavanje LLM-a je poput održavanja ogromnog rojeva u stakleniku koji se grije 24 sata dnevno. To zahtijeva ogromne računske resurse, a samim tim i mnogo energije. Ekološke brige su stoga središnje:

• Možemo li učiniti obučavanje ekološki prihvatljivijim?
• Trebamo li ograničiti veličinu modela?

Rasprava je u toku, a mnoge inicijative imaju za cilj smanjenje karbonskog otiska kroz optimizacije hardvera i softvera.

4.4. Nedostatak stvarne kontekstualizacije

Iako je model impresivan, često mu nedostaje razumijevanje stvarnosti izvan teksta. Ove umjetne pčele poznaju samo tekstualni "polen." Ne shvataju da fizički objekt ima određenu težinu ili da apstraktni koncept ima pravne posljedice, na primjer.

Ova razlika je očigledna u zadacima koji zahtijevaju duboko "zajedničko razumijevanje" ili stvarna iskustva (percepcija, akcija, senzorna povratna informacija). LLM-ovi mogu zakazati na "lakim" pitanjima za čovjeka jer im nedostaje senzorni kontekst.

5. Umijeće smirivanja: “inženjering upita”

5.1. Definicija

Upit je tekst koji dostavljate LLM-u kako biste dobili odgovor. Način na koji oblikujete ovaj upit može napraviti veliku razliku. Inženjering upita podrazumijeva pisanje optimalnog (ili skoro optimalnog) upita.

To je kao pušenje dima u košnicu kako biste smirili pčele i pokazali im tačno koji posao treba da obave: “Idite prikupiti polen u ovoj specifičnoj oblasti, u tom pravcu, za ovu vrstu cvijeta.”

5.2. Tehnike inženjeringa upita

1. Jasan kontekst: definišite ulogu LLM-a. Na primjer, “Vi ste stručnjak za botaniku. Objasnite…”
2. Precizne instrukcije: navedite šta želite, format odgovora, dužinu, stil itd.
3. Primjeri: pružite uzorke pitanja i odgovora kako biste usmjerili model.
4. Ograničenja: ako želite suziti opseg, recite to (“Ne spominjite ovu temu; odgovarajte samo u obliku bullet lista,” itd.).

5.3. Temperatura, top-k, top-p…

Kada proizvode med, pčela može slijediti svoj recept više ili manje strogo. Temperatura je ključni parametar:

• Niska temperatura (~0): košnica je vrlo disciplinovana. Odgovori su više “konzervativni” i koherentni, ali manje originalni.
• Visoka temperatura (>1): košnica je maštovitija, ali može skrenuti s puta.

Slično tome, “top-k” ograničava model na k najvjerovatnijih tokena, a “top-p” nameće prag kumulativne vjerovatnosti (nucleus sampling). Inženjering upita također uključuje podešavanje ovih parametara za željeni ishod.

---

6. Postavljanje košnice: implementacija i integracija

6.1. Opcije implementacije

1. Hostovana API: Koristite provajdera koji hostuje model. Nema potrebe za teškom infrastrukturom, ali plaćate po korištenju i oslanjate se na treću stranu.
2. Model otvorenog koda: Instalirajte model otvorenog koda na vlastitim serverima. Zadržavate potpunu kontrolu, ali morate se nositi s logistikom i troškovima energije.
3. Hibridni model: Koristite manji lokalni model za jednostavnije zadatke i pozovite eksterni API za složenije zadatke.

6.2. Sigurnost i moderacija

Implementacija LLM-a znači preuzimanje odgovornosti za njegov izlaz. Često je potrebno dodati:

• Filtre za blokiranje mržnje, nasilnog ili diskriminatornog sadržaja
• Mehanizme za blokiranje osjetljivih podataka (npr. lične informacije)
• Politiku logiranja i monitoringa za praćenje razmjena i poboljšanje sistema

6.3. Kontinuirano praćenje i poboljšanje

Čak i dobro postavljena košnica treba nadzor:

• Prikupiti povratne informacije korisnika
• Prilagoditi upite i parametre generacije
• Ažurirati ili ponovo obučiti noviji model prema potrebi

To je kontinuirani proces, slično kao briga o pravom roju: pratite njegovo zdravlje, ispravite greške i iskoristite naučene lekcije.

---

7. Budući letovi: prema multimodalnim i adaptivnim modelima

LLM-ovi su tek na početku svoje evolucije. Uskoro ćemo govoriti o multimodalnim modelima, sposobnim da obrađuju tekst, slike, zvukove i video—swarms koji prikupljaju ne samo tekstualne cvjetove već i vizualne ili auditivne.

Sistemi koji kombinuju viziju i jezik već se pojavljuju, ili oni koji povezuju simboličko razmišljanje sa generisanjem teksta. Pčela bi, na primjer, mogla interpretirati sliku i opisati je, ili uhvatiti zvuk i analizirati ga u kontekstu.

Na društvenom nivou, ovaj brzi razvoj postavlja mnoga pitanja:

• Kako možemo osigurati odgovornost i transparentnost u korištenju ovih sistema?
• Kakav uticaj na poslove vezane za pisanje, prevođenje ili analizu teksta?
• Kako možemo uravnotežiti konkurenciju između glavnih AI igrača (Big Tech, privatni laboratoriji, open-source projekti)?

---

8. Naš sljedeći put: pregled tradicionalnog NLP-a

U našem sljedećem članku, detaljnije ćemo se pozabaviti NLP (Obrada prirodnog jezika). Istražićemo kako klasičniji, ponekad lakši, pristupi još uvijek koegzistiraju uz ove masivne LLM-ove.

Prije LLM-ova, postojala je tradicionalna NLP košnica, koja je koristila nadgledanu klasifikaciju, algoritme semantičke pretrage, sintaktička pravila itd. Istražićemo:

• Osnovne metode (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)
• Pre-Transformer neuronske modele (RNN, LSTM, itd.)
• Tipične NLP pipeline-ove (tokenizacija, označavanje dijelova govora, parsiranje, itd.)

Ovo će nam pomoći da razumijemo kako je LLM swarm crpio iz širokog ekosistema ranijih istraživanja.

---

9. Zaključak: umjetnost uživanja u medu

Pogledali smo sveobuhvatno LLMs, ove gigantske pčele sposobne da sirovi tekst pretvore u sofisticirane odgovore. Evo ključnih tačaka:

1. Obuka: LLMs se obučavaju na ogromnim skupovima podataka, učeći statističke obrasce jezika.
2. Arhitektura: Transformer slojevi su srž modela, hvatajući kontekstualne odnose kroz pažnju.
3. Primjene: Od pisanja do prevođenja, chatbota, sugestija koda i još mnogo toga—opseg je ogroman.
4. Ograničenja: Halucinacije, pristranosti, troškovi energije… LLMs nisu bezgrešni. Potrebno im je vođenje, nadzor i verifikacija.
5. Inženjering upita: Umjetnost oblikovanja pravog zahtjeva (i postavljanja pravih parametara) kako bi se dobio najbolji mogući odgovor.
6. Implementacija: Postoje različite strategije—oslanjanje na hostovani API, instaliranje open-source modela ili kombinovanje oboje.

Pčele su simbol organizacije, saradnje i proizvodnje ukusnog meda. Na sličan način, dobro upravljani LLM može biti ogroman resurs za optimizaciju, kreiranje i pomoć u brojnim zadacima vezanim za jezik. Ali, kao i svako moćno jato, zahtijeva oprez i poštovanje, ili riskirate neočekivane ubode.

U narednim člancima, nastavićemo naše putovanje kroz buzzing svijet AI i NLP: vidjećemo kako se AI razvijao oko specifičnijih modula (obrada teksta, sintaktička analiza, klasifikacija) prije nego što istražimo AI Agente i završimo globalnim poređenjem kako bi razumjeli gdje AI Smarttalk uklapa u sve ovo.

Do tada, zapamtite: ne morate biti stručnjak da prepoznate dobar med, ali odvojiti vrijeme da razumijete košnicu i njene pčele je najbolji način da ga sigurno uživate.

Vidimo se uskoro za sljedeći korak u našem putovanju kroz buzzing svijet AI!