info

Seeria artikleid AI-st
See on esimene artikkel neljast:

1. LLM-id: mõistmine, mis need on ja kuidas need töötavad (see artikkel).
2. NLP: loodusliku keele töötlemise uurimine.
3. AI Agendid: autonoomsete tehisintellektide avastamine.
4. Võrdlus ja AI Smarttalki positsioneerimine: üldine süntees ja perspektiiv.

Mis on LLM (suur keeltemudel)?

Kujutage ette metsikut lillevälja, mis ulatub silmapiirini, kus ülekaalukas mesilaste parv askeldab. Nad lendavad, koguvad õietolmu igast õiest ja muudavad selle uskumatult keeruliseks mesiks. See mesi on keel. Ja need mesilased on LLM-id (Suur Keeltemudel), need hiiglaslikud keeltemudelid, mis töötavad väsimatult, et muuta tohutud kogused tekstilisi andmeid millekski struktureerituks, koherentseks ja mõnikord isegi väga loovaks.

Selles artiklis sukeldume sügavale töökasse mesitarusse LLM-ide seas: mõistame, kuidas need massiivsed mesilased ehitavad ja täiendavad oma mesitarusid (oma arhitektuuri), milliseid õietolmu nad koguvad (andmed), kuidas nad koordineerivad mee tootmist (teksti genereerimine) ja lõpuks, kuidas neid parvi suunata ja taltsutada, et nad toodaksid magusat, hästi valmistatud nektarit, mitte juhuslikku ainet.

Me käsitleme mitmeid olulisi punkte:

• LLM-i päritolu ja määratlemine
• Koolitusmeetodid ja tähelepanu roll
• Konkreetsete kasutusjuhtude ja piirangud
• Eetilised, energiat ja tehnilisi väljakutseid
• Prompt engineering parima tulemuse saavutamiseks LLM-ist
• Rakendamise ja hoolduse võimalused

Me viime mesilase analoogia üsna kaugele. Sa võid leida, et mesilane on õrn ja kahjutu, kuid pea meeles, et halvasti juhitud mesilaste pesa võib siiski tekitada üsna palju nõelamisi. Enne kui me süütame suitsu, et neid rahustada, uurime LLM-i väga struktuuri, mis ei hoia enam palju saladusi, kui oled lugemise lõpetanud.

Alustuseks on siin lihtsustatud diagramm (ilma lisakommentaarideta) teksti teekonnast LLM-is, alates sisendist kuni väljundini, läbides kõik olulised sammud:

---

## 1. Mis on LLM? Üksus, mis sumises valjemini kui kõik teised

### 1.1. Algus ja kontseptsioon

Mitme aasta jooksul on **tehisintellekti** uurimine keskendunud **loomulikule keelele**: kuidas saame teha nii, et mudel mõistab ja genereerib asjakohast teksti? Alguses kasutasime **NLP** (Loomuliku Keele Töötlemine) tehnikaid, mis põhinesid lihtsatel reeglitel või põhilistel statistikal. Siis saabus oluline samm: **süvaõppe** ja **neuraalvõrkude** tulek.

**Suured Keelemudelid** tulenevad sellest revolutsioonist. Neid nimetatakse "**suurteks**", kuna neil on kümneid või isegi sadu miljardeid **parameetreid**. Parameeter on natuke nagu "väikese komponendi asukoht" mesilaste pesa keerulises organisatsioonis. Iga parameeter "õpib" kaaluma või kohandama signaali, et paremini ennustada järgmise tokeni asukohta antud järjestuses.

### 1.2. Mesilase ehitatud tohutute andmemahtude põhjal

Et ehitada oma mesilane, vajavad LLM-id tohutul hulgal “õietolmu”: **teksti**. Nad neelavad fenomenaalseid sisu mahtusid, alates digitaliseeritud raamatutest kuni ajaleheartiklite, foorumite ja sotsiaalmeedia postitusteni. Neid andmeid omaks võttes kujundatakse mudeli sisemine struktuur, et **püüdma** ja **peegeldama** keele regulaarseid mustreid.

Seetõttu õpivad need kunstlikud mesilased lõpuks, et antud kontekstis on teatud sõnade ilmumine tõenäolisem kui teiste. Nad ei mäleta teksti rida-realt; selle asemel **õpivad** nad, kuidas “statistiliselt taastada” tüüpilisi vorme, süntaksit ja ideede seoseid, mis esinevad keeles.

## 2. Sisenemine mesilasse: ülevaade, kuidas see töötab

### 2.1. Tokeniseerimine: õietolmu kogumine tükkhaaval

Esimene samm on **tokeniseerimine**. Me võtame toore teksti ja jagame selle **tokeniteks**. Kujutage ette lillevälja: iga lill on nagu sõna (või sõna osa), millest mesilane kogub õietolmu. “Token” võib olla terve sõna (“maja”), fragment (“ma-”, “-ja”) või mõnikord lihtsalt kirjavahemärk.

See segmentatsioon sõltub mudelile spetsiifilisest **sõnavarast**: mida suurem on sõnavara, seda peenem võib segmentatsioon olla. Tokeniseerimine on ülioluline, kuna mudel manipuleerib seejärel tokenitega, mitte toore tekstiga. See on nagu mesilane, kes kogub täpselt õietolmu, mitte ei võta kogu lille.

### 2.2. Embeddings: turning pollen into vectors

Kui pollen on kogutud, tuleb see konverteerida vormingusse, mida mudel saab kasutada: seda sammu nimetatakse **embedding**. Iga token muudetakse **vektoriks** (numbrite loend), mis kodeerib semantilist ja kontekstuaalset teavet.

Mõtle sellele kui pollenite "värvile" või "maitsele": kaks sõna, millel on sarnased tähendused, omavad sarnaseid vektoreid, just nagu kaks omavahel seotud lille toodavad sarnast pollenit. See samm on hädavajalik, kuna närvivõrgud mõistavad ainult numbreid.

### 2.3. "Transformers" kihid: mesilaste tants

Mesilas suhtlevad mesilased läbi "**mesilaste tantsu**," keerulise koreograafia, mis näitab, kus asub kõige rikkam õietolm. LLM-is saavutatakse koordineerimine **tähelepanu** mehhanismi kaudu (kuulus "**Attention is all you need**," mis tutvustati 2017. aastal).

Iga Transformer kihis rakendatakse **Self-Attention**: iga tokeni jaoks arvutab mudel selle olulisuse kõigi teiste tokenite suhtes järjestuses. See on samaaegne teabe vahetus, just nagu iga mesilane ütleks: "Siin on õietolmu tüüp, mis mul on; mida sina vajad?"

Korrutades mitu Transformer kihte, suudab mudel tabada **keerulisi** seoseid: ta võib õppida, et teatud lauses viitab sõna "kuninganna" mõistele, mis on seotud "mesilaste" või "mesilasega," mitte "monarhiaga," sõltuvalt kontekstist.

### 2.4. Meeproduction: järgmise tokeni ennustamine

Lõpuks toodab mesilaste pesa mett, st **genereeritud tekst**. Pärast konteksti analüüsimist peab mudel vastama lihtsale küsimusele: “Mis on kõige **tõenäolisem järgmine token**?” See **ennustus** tugineb võrgu kohandatud kaaludele.

Sõltuvalt **hüperparameetritest** (temperatuur, top-k, top-p jne) võib protsess olla rohkem **juhuslik** või rohkem **deterministlik**. Madal temperatuur on nagu väga distsiplineeritud mesilane, kes toodab ennustatavat mett. Kõrge temperatuur on nagu ekstsentrilisem mesilane, kes võib vabamalt ringi liikuda ja luua loomingulisemat mett, riskides samas järjepidevuse puudumisega.

## 3. Honey in all shapes: use cases for LLMs

### 3.1. Assisted writing and content generation

Üks populaarsemaid kasutusviise on **automaatne teksti genereerimine**. Kas vajad blogipostitust? Video stsenaariumi? Unejuttu? LLM-id suudavad toota üllatavalt sujuvat teksti. Sa saad isegi suunata kirjutamisstiili: humoorikas, formaalne, poeetiline jne.

Siiski pead kontrollima toodetud mee kvaliteeti. Mõnikord võib mesilaste parv koguda vale teavet, mis viib “**hallutsioonideni**”—mesilane leiutab lilli, mida ei eksisteeri!

### 3.2. Conversation tools and chatbots

**Chatbotid**, mida toetavad LLM-id, on saanud tähelepanu tänu nende **loomulikult kõlavale** vestlusele. Kujuta ette parve, mis, kui see saab sinu päringu, lendab lillelt lillele (tokenilt tokenile), et edastada sobiv vastus.

Neid chatbote saab kasutada:
- **Klienditeenindus**  
- **Abistamine** (tekst või hääl)  
- **Koolitus** ja interaktiivne õpetamine  
- **Keeleõpe**  

### 3.3. Automaatne tõlge

Olles omandanud tekste paljudes keeltes, teavad LLM-id sageli, kuidas ühest keelest teise üle minna. Paljud keeled jagavad grammatilisi struktuure, võimaldades tehismesilaste neid ära tunda ja pakkuda **tõlkeid**. Tulemused ei ole alati täiuslikud, kuid ületavad sageli vanemate reeglite põhiste süsteemide kvaliteeti.

### 3.4. Programmeerimise abi

Mõned LLM-id, nagu need, mis on seotud teatud "copilot" süsteemidega kodeerimiseks, saavad soovitada **õiget koodi**, pakkuda lahendusi ja parandada vigu. See kasutus on järjest populaarsem, tõestades, et "programmeermiskeeled" on lihtsalt veel üks tekstilise keele vorm suure sisu mesilas.

### 3.5. Dokumendi analüüs ja struktureerimine

Lisaks teksti genereerimisele saavad LLM-id ka **kokku võtta**, **analüüsida**, **märgistada** (klassifitseerida) või isegi **teavet** tekstist välja tõmmata. See on üsna kasulik suurte dokumentide koguste sorteerimiseks, kliendi tagasiside kogumiseks, arvustuste analüüsimiseks jne.

## 4. Võimalikud probleemid: piirangud ja riskid

### 4.1. Hallutsioonid: kui mesilane leiutab lille

Nagu mainitud, võib mesilane (LLM) "hallutsioneerida". See ei ole ühendatud tõe andmebaasiga: see toetub **tõenäosustele**. Seetõttu võib see enesekindlalt esitada vale või mitteeksisteerivat teavet.

Pidage meeles, et LLM ei ole oraakel; see **ennustab** teksti ilma, et see "mõistaks" seda inimlikus mõttes. See võib põhjustada tõsiseid tagajärgi, kui seda kasutatakse kriitilistes ülesannetes (meditsiinilised, juriidilised jne) ilma järelevalveta.

### 4.2. Eelarvamused ja sobimatu sisu

Mesilased koguvad õietolmu igasugustest lilledest, sealhulgas ka kahtlastest. **Eelarvamused**, mis esinevad andmetes (stereotüübid, diskrimineerivad väited jne), imbuvad mesitaru. Me võime lõpuks saada mett, mis on nende eelarvamustega saastatud.

Teadlased ja insenerid püüavad rakendada **filtreid** ja **modereerimise** mehhanisme. Kuid ülesanne on keeruline: see nõuab eelarvamuste tuvastamist, nende parandamist ja mudeli loovuse liiga piiramisest hoidumist.

### 4.3. Energiakulud ja süsiniku jalajälg

LLM-i treenimine on nagu hiiglasliku mesilaste parve hoidmine kasvuhoones, mis on ööpäevaringselt soojendatud. See nõuab tohutult arvutusressursse, seega ka palju **energiat**. Keskkonnaalased mured on seetõttu kesksetes küsimustes:  
- Kas saame treenimist keskkonnasõbralikumaks muuta?  
- Kas peaksime mudeli suurust piirama?

Arutelu käib ja paljud algatused püüavad vähendada süsiniku jalajälge nii riistvara kui ka tarkvara optimeerimise kaudu.

### 4.4. Reaalmaailma konteksti puudumine

Kuigi mudel on muljetavaldav, puudub tal sageli **reaalmaailma arusaam** väljaspool teksti. Need kunstlikud mesilased tunnevad ainult tekstilist "pollenit." Nad ei mõista, et füüsiline objekt kaalub teatud koguse või et abstraktsel kontseptsioonil on näiteks juriidilised tagajärjed.

See lõhe on ilmne ülesannetes, mis nõuavad sügavat "tavalist mõistust" või reaalmaailma kogemusi (tunne, tegevus, aistingute tagasiside). LLM-id võivad "lihtsatele" küsimustele, millele inimene vastaks, ebaõnnestuda, kuna neil puudub aistingute kontekst.

## 5. Talendi kunst: “prompt engineering”

### 5.1. Määratlus

**Prompt** on tekst, mille te annate LLM-ile, et saada vastus. Kuidas te selle prompti koostate, võib olla kõikide vahe. **Prompt engineering** hõlmab optimaalse (või peaaegu optimaalse) prompti kirjutamist.

See on nagu suitsu puhumine mesilaste tarusse, et rahustada mesilasi ja näidata neile täpselt, mida nad tegema peavad: “Mine kogu õietolmu kokku selles konkreetses piirkonnas, sinna suunas, selle tüüpi lille jaoks.”

### 5.2. Prompt engineering tehnikad

1. **Selge kontekst**: määratlege LLM-i roll. Näiteks: “Sa oled botaanika ekspert. Selgita…”  
2. **Täpsed juhised**: täpsustage, mida soovite, vastuse formaat, pikkus, stiil jne.  
3. **Näited**: esitage näidis Q&A, et suunata mudelit.  
4. **Piirangud**: kui soovite ulatust kitsendada, öelge seda (“Ärge mainige seda teemat; vastake ainult punktide loetelus,” jne).

### 5.3. Temperatuur, top-k, top-p…

Kui mesilane toodab mett, võib ta järgida oma retsepti rohkem või vähem rangelt. **Temperatuur** on oluline parameeter:
- **Madala** temperatuuriga (~0): mesitaru on väga distsiplineeritud. Vastused on rohkem "konservatiivsed" ja koherentsemad, kuid vähem originaalsed.  
- **Kõrge** temperatuuriga (>1): mesitaru on loomingulisem, kuid võib eksida.

Sarnaselt piirab “top-k” mudelit k kõige tõenäolisema tokeniga ja “top-p” kehtestab kumulatiivse tõenäosuse künnise (nucleus sampling). Prompt engineering hõlmab samuti nende parameetrite kohandamist soovitud tulemuse saavutamiseks.

## 6. Kärje seadistamine: juurutamine ja integreerimine

### 6.1. Juurutamise valikud

1. **Majutatud API**: Kasutage teenusepakkujat, kes majutab mudelit. Suurt infrastruktuuri ei ole vaja, kuid maksate kasutuse järgi ja toetute kolmandale osapoolele.  
2. **Avatud lähtekoodiga mudel**: Installige avatud lähtekoodiga LLM oma serveritesse. Teil on täielik kontroll, kuid peate tegelema logistika ja energia kuludega.  
3. **Hübriidmudel**: Kasutage lihtsamate ülesannete jaoks väiksemat kohalikku mudelit ja kutsuge keerukamate ülesannete jaoks välise API.

### 6.2. Turvalisus ja modereerimine

LLM-i juurutamine tähendab vastutuse asumist selle väljundi eest. Tihti peate lisama:
- Filtrid, et blokeerida vihkavat, vägivaldset või diskrimineerivat sisu  
- Mehhanismid tundlike andmete (nt isikuandmete) blokeerimiseks  
- **Logimise** ja **monitoorimise** poliitika, et jälgida vahetusi ja täiustada süsteemi

### 6.3. Jätkuv jälgimine ja parendamine

Isegi hästi seadistatud mesitaru vajab järelevalvet:
- **Kogu kasutajate tagasisidet**  
- Kohanda ülesandeid ja genereerimise parameetreid  
- Uuenda või koolita vajadusel uuemat mudelit  

See on pidev protsess, nagu tõelise mesilaste koloonia hooldamine: jälgi selle tervist, paranda vigu ja kasuta õppetunde.

## 7. Tulevikulennud: suund mitme mudeli ja kohandatavate mudelite poole

LLM-id on alles oma arengu alguses. Varsti räägime **mitme mudeli** mudelitest, mis suudavad hallata teksti, pilte, helisid ja videoid—sülem, mis kogub mitte ainult tekstilisi lilli, vaid ka visuaalseid või auditiivseid.

Süsteemid, mis ühendavad **nägemise** ja keele, on juba tekkimas, või need, mis seovad **sümboolset mõtlemist** tekstigeneratsiooniga. Näiteks võib mesilane tõlgendada pilti ja seda kirjeldada või haarata heli ja analüüsida seda kontekstis.

Ühiskondlikul tasandil tõstatab see kiire areng palju küsimusi:
- Kuidas saame tagada **vastutuse** ja **läbipaistvuse** nende süsteemide kasutamisel?  
- Milline on mõju töökohtadele, mis on seotud kirjutamise, tõlkimise või tekstianalüüsiga?  
- Kuidas saame tasakaalustada **konkurentsi** suurte AI mängijate (Big Tech, eralaborid, avatud lähtekoodiga projektid) vahel?

## 8. Meie järgmine lennutee: pilk traditsioonilisele NLP-le

Meie järgmises artiklis uurime üldiselt **NLP**-d (Natural Language Processing). Uurime, kuidas klassikalisemad, mõnikord kergemad lähenemised eksisteerivad endiselt koos nende massiivsete LLM-idega.

Enne LLM-e oli olemas **traditsioonilise NLP** mesilane, mis kasutas järelevalve all toimuvat klassifitseerimist, semantilisi otsingualgoritme, süntaktilisi reegleid jne. Uurime:
- Põhimeetodid (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)  
- Eel-Transformer neural mudeleid (RNN, LSTM jne)  
- Tüüpilised NLP torud (tokenization, POS tagging, parsing jne)  

See aitab meil mõista, kuidas LLM-ide parv on ammutanud inspiratsiooni varasemast laiemast teadusuuringute ökosüsteemist.

## 9. Järeldus: mee nautimise kunst

Oleme põhjalikult vaadanud **LLM-e**, neid hiiglaslikke mesilasi, mis suudavad toorteksti keerukateks vastusteks muuta. Siin on peamised punktid:

1. **Koolitus**: LLM-e koolitatakse massiivsete andmekogumite peal, õppides keele statistilisi mustreid.  
2. **Arhitektuur**: Transformer'i kihid on mudeli tuum, mis haarab kontekstuaalseid suhteid läbi **tähelepanu**.  
3. **Kasutusjuhud**: Alates kirjutamisest ja tõlkimisest kuni vestlusrobotite, koodisoovituste ja muuni—valik on tohutu.  
4. **Piirangud**: Hallutsinatsioonid, eelarvamused, energiakulu… LLM-d ei ole veatud. Nad vajavad juhendamist, järelevalvet ja kinnitamist.  
5. **Küsimuste koostamine**: Õige päringu koostamise (ja õige parameetrite seadistamise) kunst, et saada parim võimalik vastus.  
6. **Rakendamine**: Eksisteerivad erinevad strateegiad—tuginedes hostitud API-le, avatud lähtekoodiga mudeli installimisele või nende kombinatsioonile.

Mesilased on organisatsiooni, koostöö ja maitsva mee tootmise sümbol. Samamoodi võib hästi juhitud LLM olla tohutu eelis, et optimeerida, luua ja aidata paljude keelealaste ülesannete täitmisel. Kuid nagu iga võimas mesilaste parv, nõuab see ettevaatlikkust ja austust, vastasel juhul riskite ootamatute nõelamistega.

Järgmistes artiklites jätkame oma teekonda mööda sumisevat **AI** ja **NLP** maailma: näeme, kuidas AI arenes ümber spetsiifilisemate moodulite (teksti töötlemine, süntaktiline analüüs, klassifitseerimine) enne, kui uurime **AI Agents** ja lõpetame globaalse võrdlusega, et mõista, kuhu **AI Smarttalk** kõik see sobitub.

Kuni järgmise korrani pidage meeles: te ei pea olema ekspert, et head mett ära tunda, kuid aega võtta, et mõista mesilaste pesa ja selle mesilasi, on parim viis seda enesekindlalt nautida.

Kohtume varsti meie teekonna järgmises etapis mööda sumisevat AI maailma!