რა არის LLM (დიდი ენობრივი მოდელი)?

info

სტატიის სერია AI-ზე
ეს არის პირველი სტატია ოთხი ნაწილის სერიაში:

1. LLMs: გაგება იმისა, თუ რა არის ისინი და როგორ მუშაობენ (ეს სტატია).
2. NLP: ბუნებრივი ენის დამუშავების შესწავლა.
3. AI აგენტები: ავტონომიური ხელოვნური ინტელექტების აღმოჩენა.
4. შედარება და AI Smarttalk-ის პოზიციონირება: საერთო სინთეზი და პერსპექტივა.

გაიხსენეთ ველური ყვავილების მინდორი, რომელიც თვალის გაწვდამდე ვრცელდება, სადაც უზარმაზარი ბზების გუნდი აქტიურად ბზარებს. ისინი დაფრინავენ, აგროვებენ მტვერს თითოეული ყვავილიდან და გარდაქმნიან მას უკიდურესად კომპლექსურ თაფლში. ეს თაფლი არის ენა. და ეს ბზები არიან LLMs (დიდი ენობრივი მოდელები), ის უზარმაზარი ენობრივი მოდელები, რომლებიც tirelessly მუშაობენ, რათა გარდაქმნონ უზარმაზარი რაოდენობის ტექსტური მონაცემები რაღაც სტრუქტურირებულ, თანმიმდევრულ და ზოგჯერ ძალიან შემოქმედებით რამეში.

ამ სტატიაში, ჩვენ ღრმად შევისწავლით ბზების აქტიურ ბუდეს LLMs: გაგება იმისა, როგორ აშენებენ და აუმჯობესებენ ეს უზარმაზარი ბზები თავიანთ თაფლის კომბებს (მათ არქიტექტურას), რა სახის მტვერს აგროვებენ (მონაცემები), როგორ კოორდინირებენ თაფლის წარმოებისთვის (ტექსტის გენერაცია), და ბოლოს, როგორ უნდა გავმართოთ და დავამარცხოთ ეს გუნდი, რათა ისინი მიაწვდონ ტკბილი, კარგად დამზადებული ნექტარი, ნაცვლად შემთხვევითი ნივთიერებისა.

ჩვენ გავაკეთებთ რამდენიმე ძირითადი პუნქტის განხილვას:

• LLM-ის წარმოშობა და განსაზღვრა
• ტრენინგის ტექნიკები და ყურადღების როლი
• კონკრეტული გამოყენების შემთხვევები და შეზღუდვები
• ეთიკური, ენერგეტიკული და ტექნიკური გამოწვევები
• Prompt engineering LLM-ის მაქსიმალურად გამოსაყენებლად
• განთავსების და შენარჩუნების ვარიანტები

ჩვენ ბზების ანალოგიას საკმაოდ შორს წავიყვანდით. თქვენ შეიძლება მოეჩვენოთ, რომ ბზის გამოსახულება ნაზი და უვნებელია, მაგრამ გახსოვდეთ, რომ ცუდად გაწვდილი გუნდი მაინც შეუძლია მრავალი ნაკბენის დატოვება. სანამ მათ დასამშვიდებლად კვამლს ავანთებთ, მოდით შევისწავლოთ LLM-ის სტრუქტურა, რომელიც აღარ მოიცავს ბევრ საიდუმლოს, როდესაც წაიკითხავთ.

დაწყებისთვის, აქ არის გამარტივებული დიაგრამა (მეტი კომენტარის გარეშე) ტექსტის გზის შესახებ LLM-ში, შესვლისგან გამოსვლამდე, ყველა ძირითადი ეტაპის გავლით:

1. რა არის LLM? ბრბო, რომელიც ყველა სხვაზე ხმამაღლა მღერის

1.1. წარმოშობა და კონცეფცია

რამდენიმე წლის განმავლობაში, ხელოვნური ინტელექტის კვლევა კონცენტრირდა ბუნებრივ ენაზე: როგორ შეგვიძლია მოდელის გაგება და შესაბამისი ტექსტის გენერაცია? თავდაპირველად, ვიყენებდით NLP (ბუნებრივი ენის დამუშავება) ტექნიკებს, რომლებიც ეფუძნებოდა მარტივ წესებს ან საბაზისო სტატისტიკას. შემდეგ კი მნიშვნელოვანი ეტაპი დადგა: ღრმა სწავლების და ნეირონული ქსელების გამოჩენა.

დიდი ენობრივი მოდელები ამ რევოლუციიდან წარმოიშვა. ისინი “დიდი” ეწოდებათ, რადგან მათ აქვთ ათასობით ან თუნდაც ასობით მილიარდი პარამეტრი. პარამეტრი არის რაღაც მსგავსი “პატარა კომპონენტის პოზიცია” ბუდის კომპლექსურ ორგანიზაციაში. თითოეული პარამეტრი “სწავლობს” სიგნალის წონის ან რეგულირების უკეთესად პროგნოზირებას მომდევნო ტოკენისთვის მოცემულ სექვენციაში.

1.2. ბუდე, რომელიც აშენებულია მასიური მონაცემების რაოდენობით

LLM-ების ბუდის ასაშენებლად, საჭიროა უზარმაზარი რაოდენობის “პოლენი”: ტექსტი. ისინი შთანთქავენ ფენომენალურ მოცულობებს შინაარსის, ციფრული წიგნებიდან დაწყებული, პრესის სტატიებით, ფორუმებითა და სოციალური მედიის საშუალებით. ამ მონაცემების შთანთქმით, მოდელის შიდა სტრუქტურა ფორმირდება, რათა შეიპყროს და არეკლოს ენის რეგულარობები.

ამიტომ, ეს ხელოვნური ფუტკრები საბოლოოდ სწავლობენ, რომ მოცემულ კონტექსტში,Certain სიტყვები უფრო სავარაუდოა, რომ გამოჩნდეს, ვიდრე სხვები. ისინი ტექსტს არ ახსოვნებენ ხაზიდან ხაზზე; ამის ნაცვლად, ისინი სწავლობენ, როგორ “სტატისტიკურად გამოიმუშავონ” ტიპიური ფორმები, სინტაქსი და იდეების ასოციაციები, რომლებიც ენის შინაარსში მოიპოვება.

2. ფუტკრის ბუდეში შესვლა: როგორ მუშაობს მისი მიმოხილვა

2.1. ტოკენიზაცია: მტვრის შეგროვება ნაწილ-ნაწილ

პირველი ნაბიჯი არის ტოკენიზაცია. ჩვენ ვიღებთ ნედლ ტექსტს და ვყოფთ მას ტოკენებად. წარმოიდგინეთ ყვავილების მინდორი: თითოეული ყვავილი არის სიტყვა (ან სიტყვასახის ნაწილი), საიდანაც ფუტკარი მტვერს აგროვებს. “ტოკენი” შეიძლება იყოს მთელი სიტყვა (“სახლი”), ფრაგმენტი (“სახლ-”, “-ი”), ან ზოგჯერ უბრალოდ პუნქტუაციის ნიშანი.

ეს სექმენტაცია დამოკიდებულია მოდელისთვის სპეციფიურ ვოკაბულარზე: რაც უფრო დიდი არის ვოკაბულარი, მით უფრო დეტალური შეიძლება იყოს სექმენტაცია. ტოკენიზაცია კრიტიკულად მნიშვნელოვანია, რადგან მოდელი შემდეგ ტოკენებს მანიპულირებს, არა ნედლ ტექსტს. ეს მსგავსია იმასთან, რომ ფუტკარი ზუსტად აგროვებს მტვერს, ნაცვლად იმისა, რომ მთელი ყვავილი აიღოს.

2.2. ემბედინგები: მტვრის ვექტორებად გადაქცევა

როდესაც მტვერი შეგროვებულია, ის უნდა გადაიქცეს ფორმატში, რომელსაც მოდელი შეძლებს გამოიყენოს: ეს ნაბიჯი ეწოდება ემბედინგი. თითოეული ტოკენი გარდაიქმნება ვექტორად (რიცხვების სია), რომელიც კოდირებს სემანტიკურ და კონტექსტუალურ ინფორმაციას.

გაიხსენეთ, რომ ეს არის მტვრის “ფერი” ან “გემო”: ორი სიტყვა, რომლებიც მსგავს მნიშვნელობას ატარებენ, ექნება მსგავსი ვექტორები, ისე, როგორც ორი დაკავშირებული ყვავილი აწარმოებს მსგავს მტვერს. ეს ნაბიჯი აუცილებელია, რადგან ნეირალური ქსელები მხოლოდ რიცხვებს ხვდებიან.

2.3. “ტრანსფორმერების” ფენები: ფუტკრის ცეკვა

ბუდეში, ფუტკრები ურთიერთობენ “ფუტკრის ცეკვით,” რთული ქორეოგრაფიით, რომელიც მიუთითებს, სად მდებარეობს ყველაზე მდიდარი მტვერი. LLM-ში, კოორდინაცია ხდება ყურადღების მექანიზმის საშუალებით (მפורალი “ყურადღება არის ყველაფერი, რაც გჭირდებათ”, რომელიც 2017 წელს იქნა წარმოდგენილი).

ყოველი ტრანსფორმერის ფენა იყენებს საკუთარ ყურადღებას: თითოეული ტოკენისთვის, მოდელი calculates მისი მნიშვნელობა ყველა სხვა ტოკენის მიმართ სექვენციაში. ეს არის ინფორმაცია, რომელიც ერთდროულად ცვლის, ისე, როგორც თითოეული ფუტკარი ამბობს: “აქ არის მტვრის ტიპი, რომელიც მაქვს; რა გჭირდებათ?”

ბევრი ტრანსფორმერის ფენის ჩ stacking-ით, მოდელი შეუძლია დაიჭიროს კომპლექსური ურთიერთობები: ის შეუძლია ისწავლოს, რომ გარკვეულ წინადადებაში, სიტყვა “მეფე” ეხება კონცეფციას, რომელიც დაკავშირებულია “ფუტკრებთან” ან “ბუდესთან,” არა “მონარქიასთან,” დამოკიდებულია კონტექსტზე.

2.4. თაფლის წარმოება: მომავალი ტოკენის პროგნოზირება

ბოლო ჯერზე, ბუდე აწარმოებს თაფლს, ანუ შექმნილი ტექსტი. კონტექსტის ანალიზის შემდეგ, მოდელს უნდა უპასუხოს მარტივ კითხვას: “რა არის ყველაზე შესაძლო მომავალი ტოკენი?” ეს პროგნოზი დამოკიდებულია ქსელის რეგულირებულ წონებზე.

დამოკიდებულია ჰიპერპარამეტრებზე (ტემპერატურა, top-k, top-p და სხვ.), პროცესი შეიძლება იყოს უფრო შემთხვევითი ან უფრო დეტერმინირებული. დაბალი ტემპერატურა არის როგორც ძალიან დისციპლინირებული ფუტკარი, რომელიც პროგნოზირებად თაფლს აწარმოებს. მაღალი ტემპერატურა არის როგორც უფრო ექსცენტრიული ფუტკარი, რომელიც თავისუფლად მოძრაობს და უფრო შემოქმედებით თაფლს ქმნის, რისკით, რომ არ იყოს თანმიმდევრული.

3. თაფლი ყველა ფორმაში: LLM-ების გამოყენების შემთხვევები

3.1. დახმარების წერა და შინაარსის გენერაცია

ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული გამოყენება არის ავტომატური ტექსტის გენერაცია. გჭირდებათ ბლოგის პოსტი? ვიდეოს სცენარი? ძილის წინ ზღაპარი? LLM-ები წარმოქმნიან საოცრად ფლუენტურ ტექსტს. შეგიძლიათ თუნდაც მართოთ წერის სტილი: იუმორისტული, ფორმალური, პოეტური და ასე შემდეგ.

თუმცა, უნდა შეამოწმოთ წარმოებული თაფლის ხარისხი. ზოგჯერ, ქარაფშუტი შეიძლება შეაგროვოს არასწორი ინფორმაცია, რაც “ჰალუცინაციებს” იწვევს—ბზა გამოიგონებს ყვავილებს, რომლებიც არ არსებობს!

3.2. საუბრის ხელსაწყოები და ჩატბოტები

ჩატბოტები, რომლებიც LLM-ებით არიან გაწვდილი, ყურადღებას იქცევენ მათი უფრო ბუნებრივი საუბრის გამო. წარმოიდგინეთ ქარაფშუტი, რომელიც თქვენი მოთხოვნის მიღებისთანავე, ყვავილიდან ყვავილზე (ტოკენიდან ტოკენზე) გადადის, რათა შესაბამისი პასუხი მოიტანოს.

ეს ჩატბოტები შეიძლება გამოყენებულ იქნას:

• მომხმარებლის მომსახურება
• დახმარება (ტექსტით ან ხმით)
• ტრენინგი და ინტერაქტიული სწავლება
• ენა სწავლა

3.3. ავტომატური თარგმანი

ბევრი ენის ტექსტების შეწოვით, LLM-ები ხშირად იციან, როგორ უნდა გადაერთონ ერთი ენისგან მეორეზე. ბევრი ენა იყენებს გრამატიკულ სტრუქტურებს, რაც საშუალებას აძლევს ხელოვნურ ბზას მათი აღიარება და თარგმნების შეთავაზება. შედეგები ყოველთვის არ არის სრულყოფილი, მაგრამ ხშირად აღემატება ძველი წესებზე დაფუძნებული სისტემების ხარისხს.

3.4. პროგრამირების დახმარება

Some LLMs, such as those behind certain “copilot” systems for coding, can suggest correct code, propose solutions, and fix errors. This usage is increasingly popular, proving that “programming languages” are just another form of textual language in the big hive of content.

3.5. დოკუმენტების ანალიზი და სტრუქტურირება

Besides generating text, LLMs can also summarize, analyze, label (classify), or even extract insights from text. This is quite handy for sorting large volumes of documents, gathering customer feedback, analyzing reviews, etc.

4. შესაძლო სტრინგები: შეზღუდვები და რისკები

4.1. ჰალუცინაციები: როდესაც ფუტკარი ყვავილს გამოგონებს

როგორც აღინიშნა, ფუტკარი (LLM) შეუძლია “ჰალუცინაცია.” იგი არ არის დაკავშირებული სიმართლის მონაცემთა ბაზასთან: ის ეყრდნობა მხოლოდ ალბათობებს. ამიტომ, იგი შეიძლება თავდაჯერებულად მიაწვდოს მცდარი ან არარსებული ინფორმაცია.

მახსოვს, რომ LLM არ არის ორკულუსი; ის წინასწარმეტყველებს ტექსტს, მაგრამ არ “გაგება” ადამიანის გაგებით. ეს შეიძლება სერიოზული შედეგების მომტანი იყოს, თუ კრიტიკულ დავალებებში (მედიცინა, სამართალი და ა.შ.) ზედამხედველობის გარეშე გამოიყენება.

4.2. ბიასი და არასათანადო შინაარსი

ფუტკრები აგროვებენ მტვერს ყველა სახის ყვავილებიდან, მათ შორის ეჭვმიტანილი ყვავილებისგან. ბიასები, რომლებიც მონაცემებში არსებობს (სტერეოტიპები, დისკრიმინაციული განცხადებები და ა.შ.), გადადის ბუდეში. შეიძლება აღმოჩნდეს, რომ თაფლი არის ამ ბიასების მიერ დაბინძურებული.

კვლევარები და ინჟინრები ცდილობენ გაატარონ ფილტრები და მოდერაციის მექანიზმები. მაგრამ ეს დავალება რთულია: საჭიროა ბიასების იდენტიფიცირება, მათი კორექტირება და მოდელის შემოქმედების ზედმეტად შეზღუდვის თავიდან აცილება.

4.3. ენერგიის ხარჯები და ნახშირორჟანგის კვალი

LLM-ის სწავლება არის როგორც უზარმაზარი ფუტკრის ბუდის შენარჩუნება სათბურში, რომელიც 24 საათის განმავლობაში გათბება. ეს მოითხოვს უზარმაზარ კომპიუტერულ რესურსებს, რაც ნიშნავს ბევრ ენერგიას. გარემოსდაცვითი საკითხები, ამიტომ, ცენტრალურია:

• შეგვიძლია თუ არა სწავლების უფრო ეკოლოგიურად სუფთა გაკეთება?
• უნდა შევზღუდოთ მოდელის ზომა?

დავიწყება მიმდინარეობს, და ბევრი ინიციატივა მიზნად ისახავს ნახშირორჟანგის კვალი შეამციროს როგორც აპარატურის, ისე პროგრამული ოპტიმიზაციების საშუალებით.

4.4. რეალური სამყაროს კონტექსტის ნაკლებობა

თუმცა მოდელი შთამბეჭდავია, მას ხშირად აკლია რეალური სამყაროს გაგება ტექსტზე მეტად. ეს ხელოვნური ფუტკრები მხოლოდ ტექსტური “მტვრის” შესახებ იციან. ისინი ვერ აცნობიერებენ, რომ ფიზიკური ობიექტი გარკვეული წონისაა ან რომ აბსტრაქტულ კონცეფციას სამართლებრივი შედეგები აქვს, მაგალითად.

ეს ხარვეზი აშკარაა იმ დავალებებში, რომლებიც მოითხოვს ღრმა “საერთო გონებას” ან რეალური სამყაროს გამოცდილებას (შეფერხება, მოქმედება, სენსორული უკუკავშირი). LLM-ები შეიძლება ვერ გაწვდონ “მარტივი” კითხვების პასუხები ადამიანს, რადგან მათ აკლია სენსორული კონტექსტი.

5. მორგების ხელოვნება: “პრომპტ ინჟინერია”

5.1. განსაზღვრება

პრომპტი არის ტექსტი, რომელსაც მიაწვდით LLM-ს პასუხის მისაღებად. როგორ მოამზადებთ ამ პრომპტს, შეიძლება მნიშვნელოვანი განსხვავება მოახდინოს. პრომპტ ინჟინერია მოიცავს ოპტიმალური (ან თითქმის ოპტიმალური) პრომპტის დაწერას.

ეს მსგავსია იმისა, რომ მოაწვდოთ კვერცხი, რათა დააწყოთ ფუტკრები და ზუსტად აჩვენოთ, რა სამუშაო უნდა გააკეთონ: “წადი, შეაგროვე მტვერი ამ კონკრეტულ ტერიტორიაზე, იმ მიმართულებით, ამ ტიპის ყვავილისთვის.”

5.2. პრომპტ ინჟინერიის ტექნიკები

1. სუფთა კონტექსტი: განსაზღვრეთ LLM-ის როლი. მაგალითად, “თქვენ ხართ ბოტანიკის ექსპერტი. ახსენით…”
2. ზუსტ მითითებები: განსაზღვრეთ, რა გსურთ, პასუხის ფორმატი, სიგრძე, სტილი და ა.შ.
3. მაგალითები: მიაწვდეთ ნიმუშები კითხვებისა და პასუხების, რათა მოდელს გზამკვლევი მიაწვდოთ.
4. შეზღუდვები: თუ გსურთ, რომ სფერო შევიწროოთ, თქვით ეს (“არ ახსენოთ ეს თემა; უპასუხეთ მხოლოდ სია ფორმატში,” და ა.შ.).

5.3. ტემპერატურა, top-k, top-p…

შაქრის გენერირების დროს, ფუტკარი შეიძლება უფრო თუ ნაკლებად მკაცრად მიჰყვებოდეს თავის რეცეპტს. ტემპერატურა არის მთავარი პარამეტრი:

• დაბალი ტემპერატურა (~0): ფუტკრის ოჯახი ძალიან დისციპლინირებულია. პასუხები უფრო “კონსერვატიული” და თანმიმდევრულია, მაგრამ ნაკლებად ორიგინალური.
• მაღალი ტემპერატურა (>1): ფუტკრის ოჯახი უფრო წარმოსახვითია, მაგრამ შესაძლოა გზიდან გადახვიდეს.

მსგავსად, “top-k” მოდელს შეზღუდავს k ყველაზე სავარაუდო ტოკენებზე, ხოლო “top-p” აწესებს კუმულაციური ალბათობის ზღვრას (ნუკლეოზური ნიმუში). პრომპტ ინჟინერია ასევე მოიცავს ამ პარამეტრების რეგულირებას სასურველი შედეგისთვის.

---

6. ფუტკრის ოჯახი: განთავსება და ინტეგრაცია

6.1. განთავსების ვარიანტები

1. მასპინძელი API: გამოიყენეთ პროვაიდერი, რომელიც მასპინძლობს მოდელს. მძიმე ინფრასტრუქტურა არ არის საჭირო, მაგრამ იხდით გამოყენების მიხედვით და დამოკიდებული ხართ მესამე მხარეზე.
2. ღია წყაროების მოდელი: დააინსტალირეთ ღია წყაროების LLM თქვენს საკუთარ სერვერებზე. თქვენ გაქვთ სრული კონტროლი, მაგრამ უნდა გაუმკლავდეთ ლოგისტიკას და ენერგიის ხარჯებს.
3. ჰიბრიდული მოდელი: გამოიყენეთ მცირე ადგილობრივი მოდელი მარტივი ამოცანებისთვის და გამოიძახეთ გარე API უფრო კომპლექსური ამოცანებისთვის.

6.2. უსაფრთხოება და მოდერაცია

LLM-ის განთავსება ნიშნავს მისი შედეგების პასუხისმგებლობის აღებას. ხშირად უნდა დაამატოთ:

• ფილტრები სიძულვილის, ძალადობის ან დისკრიმინაციული შინაარსის დაბლოკვისთვის
• მექანიზმები მგრძნობიარე მონაცემების (მაგალითად, პირადი ინფორმაცია) დაბლოკვისთვის
• ლოგირების და მონიტორინგის პოლიტიკა გაცვლების გასაკონტროლებლად და სისტემის გაუმჯობესებისთვის

6.3. მიმდინარე მონიტორინგი და გაუმჯობესება

თუნდაც კარგად გაწვდილი ფუტკრის ოჯახი საჭიროებს ზედამხედველობას:

• მომხმარებლის გამოხმაურების შეგროვება
• პრომპტებისა და გენერაციის პარამეტრების რეგულირება
• საჭიროების შემთხვევაში უფრო უახლესი მოდელის განახლება ან ხელახლა გაწვრთნა

ეს არის უწყვეტი პროცესი, როგორც რეალური ფუტკრის ოჯახით მოვლა: მონიტორინგი მისი ჯანმრთელობის, შეცდომების გამოსწორება და მიღებული გაკვეთილების გამოყენება.

---

7. მომავალი ფრენები: მრავალმოდალური და ადაპტიური მოდელებისკენ

LLMs მხოლოდ მათი ევოლუციის დასაწყისში არიან. მალე, ჩვენ ვილაპარაკებთ მრავალმოდალურ მოდელებზე, რომლებიც შეუძლიათ ტექსტის, სურათების, ხმების და ვიდეოების დამუშავება—ფუტკრების გუნდი, რომელიც აგროვებს არა მხოლოდ ტექსტურ ყვავილებს, არამედ ვიზუალურ ან აუდიო ყვავილებს.

სისტემები, რომლებიც აერთიანებენ მხედველობას და ენას, უკვე წარმოიქმნება, ან ის, რაც აკავშირებს სიმბოლურ დასაბუთებას ტექსტის გენერაციასთან. მაგალითად, ფუტკარი შეიძლება ინტერპრეტირდეს სურათზე და აღწეროს იგი, ან აიღოს ხმა და გაანალიზოს იგი კონტექსტში.

სოციალურ დონეზე, ეს სწრაფი განვითარება მრავალი კითხვას აჩენს:

• როგორ შეგვიძლია უზრუნველვყოთ პასუხისმგებლობა და გამჭვირვალობა ამ სისტემების გამოყენებისას?
• რა გავლენა აქვს სამუშაოებზე, რომლებიც დაკავშირებულია წერის, თარგმანის ან ტექსტის ანალიზზე?
• როგორ შეგვიძლია გავწონასწოროთ კონკურენცია დიდი AI მოთამაშეებს შორის (Big Tech, კერძო ლაბორატორიები, ღია წყაროების პროექტები)?

---

8. ჩვენი შემდეგი ფრენის გზა: ტრადიციული NLP-ის მიმოხილვა

ჩვენი შემდეგი სტატიის ფარგლებში, უფრო ზოგადად შევისწავლით NLP (ბუნებრივი ენის დამუშავება). შევისწავლით, როგორ თანაარსებობს უფრო კლასიკური, ზოგჯერ უფრო მსუბუქი მიდგომები ამ მასიური LLM-ებთან.

LLMs-ის წინ არსებობდა ტრადიციული NLP ქვეწარმავალი, რომელიც იყენებდა ზედამხედველობით კლასიფიკაციას, სემანტიკურ ძიების ალგორითმებს, სინტაქსურ წესებს და ა.შ. ჩვენ შევისწავლით:

• ძირითადი მეთოდები (ბაგი სიტყვების, TF-IDF, n-გრამები)
• წინ-ტრანსფორმატორული ნეირალური მოდელები (RNN, LSTM და ა.შ.)
• ტიპიური NLP პროცესები (ტოკენიზაცია, POS ნიშნულები, პარსინგი და ა.შ.)

ეს დაგვეხმარება გავიგოთ, როგორ მოიპოვა LLM გუნდი უფრო ფართო ეკოსისტემის საფუძველზე, რომელიც ადრე ჩატარებულ კვლევებზეა დაფუძნებული.

---

9. დასკვნა: თაფლის სიამოვნების ხელოვნება

ჩვენ ვნახეთ ყოვლისმომცველი მიმოხილვა LLMs-ზე, ამ უზარმაზარ ფუტკრებზე, რომლებიც შეუძლიათ ნედლი ტექსტი დახვეწილ პასუხებად გადააქციონ. აქ არის ძირითადი პუნქტები:

1. ฝვარჯიშება: LLMs ვარჯიშობენ მასიური მონაცემთა ნაკრებზე, სწავლობენ ენის სტატისტიკურ პატერნებს.
2. არქიტექტურა: ტრანსფორმერის ფენები მოდელის ბირთვია, რომელიც კონტექსტუალურ ურთიერთობებს იჭერს ყურადღების საშუალებით.
3. გამოყენების შემთხვევები: წერისგან თარგმნამდე, ჩათბოტების, კოდის შეთავაზებების და სხვა—შესაძლებლობების სპექტრი უზარმაზარია.
4. შეზღუდვები: ჰალუცინაციები, წინასწარმეტყველებები, ენერგიის ხარჯი… LLMs არ არის სრულყოფილი. მათ სჭირდებათ ხელმძღვანელობა, ზედამხედველობა და ვერსიფიკაცია.
5. პრომპტ ინჟინერია: სწორი მოთხოვნის (და სწორი პარამეტრების დასადგენად) ხელოვნების ხელოვნება, რათა მიიღოთ საუკეთესო შესაძლო პასუხი.
6. დამკვიდრება: სხვადასხვა სტრატეგიები არსებობს—მასპინძლობილი API-ზე დაყრდნობით, ღია წყაროს მოდელის ინსტალაციით, ან ორივეს კომბინირებით.

ფუტკრები ორგანიზაციის, თანამშრომლობის და გემრიელი თაფლის წარმოების სიმბოლოა. იმავე გზით, კარგად გაწვდილი LLM შეიძლება იყოს უზარმაზარი აქტივი მრავალი ენის დაკავშირებული დავალებების ოპტიმიზაციის, შექმნის და დახმარებისათვის. მაგრამ, როგორც ნებისმიერი ძლიერი გუნდი, ის მოითხოვს სიფრთხილეს და პატივისცემას, წინააღმდეგ შემთხვევაში, თქვენ რისკავთ მოულოდნელი ნაკბენების.

მომდევნო სტატიებში, ჩვენ გავაგრძელებთ ჩვენს მოგზაურობას AI და NLP-ის ხმაურიან სამყაროში: ვნახავთ, როგორ განვითარდა AI უფრო კონკრეტულ მოდულებზე (ტექსტური დამუშავება, სინტაქსური ანალიზი, კლასიფიკაცია) და შემდეგ შევისწავლით AI აგენტებს და დავასრულებთ გლობალური შედარებით, რათა გავიგოთ, სად ჯდება AI Smarttalk ამ ყველაფერში.

მანამდე, გახსოვდეთ: თქვენ არ გჭირდებათ ექსპერტი იყოთ კარგი თაფლის აღიარებისთვის, მაგრამ დროის დახარჯვა კოშკისა და მისი ფუტკრების გაგებისთვის არის საუკეთესო გზა, რომ თავდაჯერებულად დააგემოვნოთ იგი.

შეხვედრაზე მალე ჩვენი მოგზაურობის შემდეგ ეტაპზე AI-ის ხმაურიან სამყაროში!