Co je LLM (velký jazykový model)?

info

Série článků o AI
Toto je první článek v sérii čtyř:

1. LLMs: pochopení toho, co jsou a jak fungují (tento článek).
2. NLP: zkoumání zpracování přirozeného jazyka.
3. AI Agents: objevování autonomních umělých inteligencí.
4. Srovnání a pozicování AI Smarttalk: celková syntéza a perspektiva.

Představte si pole divokých květin, které se táhne, kam až oko dohlédne, kde se obrovský roj včel pilně hemží. Krouží, sbírají pyl z každého květu a přetvářejí ho na neuvěřitelně komplexní med. Ten med je jazyk. A tyto včely jsou LLMs (velké jazykové modely), tyto obrovské jazykové modely, které neúnavně pracují na přetváření obrovského množství textových dat na něco strukturovaného, koherentního a někdy dokonce vysoce kreativního.

V tomto článku se hluboce ponoříme do rušného úlu LLMs: pochopení toho, jak tyto obrovské včely staví a zdokonalují své plástve (jejich architektura), jaký typ pylu sbírají (data), jak koordinují výrobu medu (generování textu) a nakonec, jak tyto roje řídit a zkrotit, aby dodávaly sladký, dobře zpracovaný nektar místo náhodné substance.

Pokryjeme několik klíčových bodů:

• Původ a definice LLM
• Techniky trénování a role pozornosti
• Konkrétní případy použití a omezení
• Etické, energetické a technické výzvy
• Prompt engineering pro maximální využití LLM
• Možnosti nasazení a údržby

Analogii s včelami posuneme docela daleko. Můžete považovat obraz včely za jemný a neškodný, ale pamatujte, že špatně řízený roj může stále způsobit nemalé žihadla. Než zapálíme kouř, abychom je uklidnili, prozkoumejme samotnou strukturu LLM, která po přečtení tohoto textu už nebude mít mnoho tajemství.

Na začátek zde je zjednodušený diagram (bez dalších komentářů) cesty, kterou kus textu prochází v rámci LLM, od vstupu po výstup, přičemž prochází všemi klíčovými kroky:

1. Co je LLM? Swarm, který bzučel hlasitěji než ostatní

1.1. Původ a koncept

Po několik let se výzkum umělé inteligence zaměřoval na přirozený jazyk: jak můžeme modelu umožnit rozumět a generovat relevantní text? Zpočátku jsme používali techniky NLP (zpracování přirozeného jazyka) založené na jednoduchých pravidlech nebo základní statistice. Pak přišel zásadní krok: příchod hlubokého učení a neuronových sítí.

Velké jazykové modely vycházejí z této revoluce. Jsou nazývány „velkými“, protože mají desítky nebo dokonce stovky miliard parametrů. Parametr je něco jako „pozice malého komponentu“ v komplexní organizaci úlu. Každý parametr se „učí“ vážit nebo upravovat signál, aby lépe předpověděl další token v dané sekvenci.

1.2. Úl postavený na obrovských množstvích dat

Aby mohly LLM postavit svůj úl, potřebují obrovské množství „pylu“: textu. Vstřebávají fenomenální objemy obsahu, od digitalizovaných knih po tiskové články, fóra a sociální média. Vstřebáváním těchto dat se vnitřní struktura modelu formuje tak, aby zachycovala a odrážela pravidelnosti jazyka.

Tyto umělé včely se tedy nakonec učí, že v daném kontextu se určité slova objevují pravděpodobněji než jiná. Nepamatují si text řádek po řádce; místo toho se učí, jak „statisticky reprodukovat“ typické formy, syntaxi a asociace myšlenek nalezené v jazyce.

2. Vstup do úlu: přehled, jak to funguje

2.1. Tokenizace: sbírání pylu kousek po kousku

Prvním krokem je tokenizace. Vezmeme surový text a rozdělíme ho na tokeny. Představte si pole květin: každá květina je jako slovo (nebo část slova), ze které včela sbírá pyl. „Token“ může být celé slovo („dům“), fragment („dům-“, „-u“), nebo někdy jen interpunkční znaménko.

Tato segmentace závisí na slovní zásobě specifické pro model: čím větší je slovní zásoba, tím jemnější může být segmentace. Tokenizace je klíčová, protože model pak manipuluje s tokeny namísto surového textu. Je to podobné jako včela, která sbírá přesně pyl, místo aby brala celou květinu.

2.2. Vektory: převod pylu na vektory

Jakmile je pyl nasbírán, musí být převeden do formátu, který model může použít: tento krok se nazývá embedding. Každý token je transformován na vektor (seznam čísel), který kóduje sémantické a kontextové informace.

Představte si to jako „barvu“ nebo „chuť“ pylu: dvě slova se podobnými významy budou mít podobné vektory, stejně jako dvě příbuzné květiny produkují podobný pyl. Tento krok je zásadní, protože neuronové sítě rozumí pouze číslům.

2.3. Vrstva „Transformers“: tanec včel

Ve úlu včely komunikují prostřednictvím „tance včel“, složité choreografie, která naznačuje, kde se nachází nejbohatší pyl. V LLM se koordinace dosahuje prostřednictvím mechanismu attention (slavné „Attention is all you need“, které bylo představeno v roce 2017).

Každá vrstva Transformeru aplikuje Self-Attention: pro každý token model vypočítá jeho relevanci ke všem ostatním tokenům v sekvenci. Je to současná výměna informací, podobně jako když každá včela říká: „Tady je typ pylu, který mám; co potřebuješ?“

Hromaděním více vrstev Transformeru může model zachytit složitější vztahy: může se naučit, že v určité větě slovo „královna“ odkazuje na koncept spojený s „včelami“ nebo „úlem“, spíše než na „monarchii“, v závislosti na kontextu.

2.4. Produkce medu: předpovídání dalšího tokenu

Nakonec úl produkuje med, tj. generovaný text. Po analýze kontextu musí model odpovědět na jednoduchou otázku: „Jaký je nejvíce pravděpodobný další token?“ Tato předpověď závisí na upravených váhách sítě.

V závislosti na hyperparametrech (teplota, top-k, top-p, atd.) může být proces více náhodný nebo více deterministický. Nízká teplota je jako velmi disciplinovaná včela, která produkuje předvídatelný med. Vysoká teplota je jako excentrická včela, která se může pohybovat volněji a přicházet s kreativnějším medem, s rizikem, že bude nekonzistentní.

3. Med v různých podobách: případy použití pro LLM

3.1. Asistované psaní a generování obsahu

Jedním z nejpopulárnějších použití je automatická generace textu. Potřebujete blogový příspěvek? Scénář k videu? Pohádku na dobrou noc? LLM mohou produkovat překvapivě plynulý text. Můžete dokonce řídit styl psaní: humorný, formální, poetický a tak dále.

Přesto musíte zkontrolovat kvalitu vyprodukovaného medu. Někdy může roj shromáždit nesprávné informace, což vede k „halucinacím“—včela vymýšlí květiny, které neexistují!

3.2. Nástroje pro konverzaci a chatboty

Chatboty poháněné LLM získaly pozornost díky svému přirozeně znějícímu rozhovoru. Představte si roj, který po obdržení vaší žádosti létá od květiny ke květině (tokenu k tokenu), aby dodal vhodnou odpověď.

Tyto chatboty lze použít pro:

• Zákaznický servis
• Asistenci (textovou nebo hlasovou)
• Školení a interaktivní doučování
• Učení jazyků

3.3. Automatický překlad

Poté, co absorbovaly texty v mnoha jazycích, LLM často vědí, jak přepnout z jednoho jazyka do druhého. Mnoho jazyků sdílí gramatické struktury, což umožňuje umělé včele je rozpoznat a nabídnout překlady. Výsledky nejsou vždy dokonalé, ale často překonávají kvalitu starších systémů založených na pravidlech.

3.4. Asistence při programování

Některé LLM, jako ty, které stojí za určitými systémy „copilot“ pro kódování, mohou navrhovat správný kód, navrhovat řešení a opravovat chyby. Toto použití je stále populárnější a dokazuje, že „programovací jazyky“ jsou jen další formou textového jazyka ve velkém úlu obsahu.

3.5. Analýza a strukturování dokumentů

Kromě generování textu mohou LLM také shrnovat, analyzovat, označovat (klasifikovat) nebo dokonce extrahovat poznatky z textu. To je velmi užitečné pro třídění velkého objemu dokumentů, shromažďování zpětné vazby od zákazníků, analýzu recenzí atd.

4. Možné problémy: omezení a rizika

4.1. Halucinace: když včela vymýšlí květinu

Jak bylo zmíněno, včela (LLM) může „halucinovat.“ Není připojena k databázi pravdy: spoléhá na pravděpodobnosti. Proto může s jistotou poskytovat falešné nebo neexistující informace.

Pamatujte, že LLM není orákulum; predikuje text bez „pochopení“ v lidském smyslu. To může mít vážné důsledky, pokud je používáno pro kritické úkoly (lékařské, právní atd.) bez dohledu.

4.2. Zaujatost a nevhodný obsah

Včely sbírají pyl ze všech druhů květin, včetně pochybných. Zaujatosti přítomné v datech (stereotypy, diskriminační výroky atd.) pronikají do úlu. Můžeme skončit s medem znečištěným těmito zaujatostmi.

Vědci a inženýři se snaží implementovat filtry a moderovací mechanismy. Úkol je však složitý: vyžaduje identifikaci zaujatostí, jejich opravu a vyhnutí se přílišným omezením kreativity modelu.

4.3. Náklady na energii a uhlíková stopa

Trénink LLM je jako udržování obrovského roje ve skleníku vytápěném 24 hodin denně. Vyžaduje obrovské výpočetní zdroje, a tedy hodně energie. Ekologické otázky jsou proto centrální:

• Můžeme trénink učinit ekologičtějším?
• Měli bychom omezit velikost modelu?

Debata probíhá a mnoho iniciativ si klade za cíl snížit uhlíkovou stopu prostřednictvím optimalizací jak hardwaru, tak softwaru.

4.4. Nedostatek kontextualizace v reálném světě

Ačkoliv je model působivý, často postrádá pochopení reálného světa nad rámec textu. Tyto umělé včely znají pouze textový „pyl.“ Neuvědomují si, že fyzický objekt má určitou hmotnost, nebo že abstraktní koncept má právní důsledky, například.

Tato mezera je zřejmá v úlohách vyžadujících hluboký „běžný smysl“ nebo zkušenosti z reálného světa (percepce, akce, smyslová zpětná vazba). LLM mohou selhat na „snadných“ otázkách pro člověka, protože postrádají smyslový kontext.

5. Umění zkrotit: „prompt engineering“

5.1. Definice

Prompt je text, který dodáváte LLM, abyste získali odpověď. Jak tento prompt vytvoříte, může udělat velký rozdíl. Prompt engineering zahrnuje psaní optimálního (nebo téměř optimálního) promptu.

Je to jako foukání kouře do úlu, aby se včely uklidnily a ukázaly jim přesně, jakou práci mají vykonat: „Jděte sbírat pyl v této konkrétní oblasti, tímto směrem, pro tento typ květiny.“

5.2. Techniky prompt engineeringu

1. Jasný kontext: definujte roli LLM. Například: „Jste odborník na botaniku. Vysvětlete…“
2. Přesné pokyny: specifikujte, co chcete, formát odpovědi, délku, styl atd.
3. Příklady: poskytněte vzorové otázky a odpovědi, které modelu pomohou.
4. Omezení: pokud chcete zúžit rozsah, řekněte to („Nezmiňujte toto téma; odpovídejte pouze v odrážkách,“ atd.).

5.3. Teplota, top-k, top-p…

Při generování medu může včela dodržovat svůj recept více či méně přísně. Teplota je klíčový parametr:

• Nízká teplota (~0): úl je velmi disciplinovaný. Odpovědi jsou více „konzervativní“ a koherentní, ale méně originální.
• Vysoká teplota (>1): úl je více imaginativní, ale může se odchýlit od tématu.

Podobně „top-k“ omezuje model na k nejpravděpodobnější tokeny a „top-p“ ukládá kumulativní pravděpodobnostní práh (nucleus sampling). Prompt engineering také zahrnuje ladění těchto parametrů pro požadovaný výsledek.

---

6. Nastavení úlu: nasazení a integrace

6.1. Možnosti nasazení

1. Hostovaná API: Použijte poskytovatele, který hostuje model. Není potřeba těžká infrastruktura, ale platíte za použití a spoléháte na třetí stranu.
2. Open-source model: Nainstalujte open-source LLM na své vlastní servery. Zachováváte si plnou kontrolu, ale musíte se postarat o logistiku a náklady na energii.
3. Hybridní model: Použijte menší místní model pro jednodušší úkoly a zavolejte externí API pro složitější úkoly.

6.2. Bezpečnost a moderování

Nasazení LLM znamená převzít odpovědnost za jeho výstupy. Často je potřeba přidat:

• Filtry k blokování nenávistného, násilného nebo diskriminačního obsahu
• Mechanismy k blokování citlivých dat (např. osobní informace)
• Politiku logování a monitorování pro sledování výměn a zlepšení systému

6.3. Průběžné monitorování a zlepšování

I dobře nastavený úl potřebuje dozor:

• Sbírejte zpětnou vazbu od uživatelů
• Upravujte prompty a parametry generování
• Aktualizujte nebo přeškolte novější model podle potřeby

Je to kontinuální proces, podobně jako péče o skutečný roj: sledujte jeho zdraví, opravujte chyby a využívejte získané zkušenosti.

---

7. Budoucí lety: směrem k multimodálním a adaptivním modelům

LLM jsou teprve na začátku své evoluce. Brzy budeme hovořit o multimodálních modelech, schopných zpracovávat text, obrázky, zvuky a videa—swarm, který shromažďuje nejen textové květiny, ale také vizuální nebo auditivní.

Systémy kombinující vidění a jazyk již vznikají, nebo ty, které spojují symbolické uvažování s generováním textu. Včela může například interpretovat obrázek a popsat ho, nebo zachytit zvuk a analyzovat ho v kontextu.

Na společenské úrovni tento rychlý vývoj vyvolává mnoho otázek:

• Jak můžeme zajistit odpovědnost a transparentnost při používání těchto systémů?
• Jaký dopad to má na pracovní místa spojená s psaním, překladem nebo analýzou textu?
• Jak můžeme vyvážit konkurenci mezi hlavními hráči v oblasti AI (Big Tech, soukromé laboratoře, projekty s otevřeným zdrojovým kódem)?

---

8. Naše další letová trasa: pohled na tradiční NLP

V našem dalším článku se podíváme obecněji na NLP (zpracování přirozeného jazyka). Prozkoumáme, jak klasické, někdy lehčí, přístupy stále koexistují vedle těchto masivních LLM.

Před LLM existoval úl tradičního NLP, který používal supervizované klasifikace, algoritmy sémantického vyhledávání, syntaktická pravidla atd. Prozkoumáme:

• Základní metody (bag-of-words, TF-IDF, n-gramy)
• Pre-Transformer neuronové modely (RNN, LSTM atd.)
• Typické NLP pracovní toky (tokenizace, označování částí řeči, analýza, atd.)

To nám pomůže pochopit, jak swarm LLM čerpal z širokého ekosystému dřívějšího výzkumu.

---

9. Závěr: umění vychutnávat si med

Podívali jsme se na LLMs, tyto obrovské včely schopné proměnit surový text na sofistikované odpovědi. Zde jsou klíčové body:

1. Trénink: LLMs jsou trénovány na obrovských datových sadách, učí se statistické vzory jazyka.
2. Architektura: Transformerové vrstvy jsou jádrem modelu, zachycují kontextové vztahy prostřednictvím pozornosti.
3. Případové použití: Od psaní po překlad, chatboty, návrhy kódu a další—rozsah je obrovský.
4. Omezení: Halucinace, předsudky, energetické náklady… LLMs nejsou bezchybné. Potřebují vedení, dohled a ověření.
5. Inženýrství promptů: Umění vytvářet správnou žádost (a nastavovat správné parametry) pro získání nejlepší možné odpovědi.
6. Nasazení: Existují různé strategie—spoléhat se na hostovanou API, instalovat open-source model nebo kombinovat obojí.

Včely jsou symbolem organizace, spolupráce a výroby lahodného medu. Stejně tak dobře řízené LLM může být obrovským přínosem pro optimalizaci, vytváření a asistenci při mnoha úlohách souvisejících s jazykem. Ale jako každé mocné hejno vyžaduje opatrnost a respekt, jinak riskujete nečekané žihadla.

V nadcházejících článcích budeme pokračovat v naší cestě světem AI a NLP: uvidíme, jak se AI vyvinula kolem konkrétnějších modulů (zpracování textu, syntaktická analýza, klasifikace), než se podíváme na AI Agenty a zakončíme celosvětovým srovnáním, abychom pochopili, kam se AI Smarttalk do toho všeho vejde.

Do té doby si pamatujte: nemusíte být odborníkem, abyste rozpoznali dobrý med, ale věnovat čas pochopení úlu a jeho včel je nejlepší způsob, jak si ho s důvěrou vychutnat.

Na shledanou brzy při dalším kroku na naší cestě světem AI!