Što je LLM (veliki jezični model)?

info

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

1. LLM-ovi: razumijevanje što su i kako rade (ovaj članak).
2. NLP: istraživanje obrade prirodnog jezika.
3. AI agenti: otkrivanje autonomnih umjetnih inteligencija.
4. Usporedba i pozicioniranje AI Smarttalk-a: sveobuhvatna sinteza i perspektiva.

Zamislite polje divljih cvjetova koje se proteže koliko oko može vidjeti, gdje se prekomjerna roj pčela marljivo vrti oko. One lete, sakupljaju pelud s svakog cvijeta i pretvaraju ga u nevjerojatno složen med. Taj med je jezik. A te pčele su LLM-ovi (veliki jezični modeli), ti divovski jezični modeli koji neumorno rade na pretvaranju ogromnih količina tekstualnih podataka u nešto strukturirano, koherentno, a ponekad čak i vrlo kreativno.

U ovom članku zaronit ćemo duboko u zagušen košnicu LLM-ova: razumijevanje kako ove masivne pčele grade i usavršavaju svoje saće (svoju arhitekturu), koje vrste peluda sakupljaju (podatke), kako se koordiniraju za proizvodnju meda (generiranje teksta), i na kraju kako voditi i ukrotiti ove rojeve kako bi isporučili slatki, dobro oblikovani nektar umjesto nasumične tvari.

Obradit ćemo nekoliko ključnih točaka:

• Podrijetlo i definicija LLM-a
• Tehnike obuke i uloga pažnje
• Konkretni slučajevi upotrebe i ograničenja
• Eticki, energetski i tehnički izazovi
• Inženjering upita za maksimalnu učinkovitost LLM-a
• Opcije implementacije i održavanja

Daleko ćemo odvesti analogiju s pčelama. Možda ćete sliku pčele smatrati blagom i bezopasnom, ali zapamtite da loše upravljani roj može još uvijek nanijeti prilično mnogo uboda. Prije nego što zapalimo dim da ih smirimo, istražimo samu strukturu LLM-a, koja više neće skrivati mnoge tajne kada završite s čitanjem.

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

1. Što je LLM? Swarm koji je zujao glasnije od svih ostalih

1.1. Podrijetlo i koncept

Već nekoliko godina, istraživanje Umjetne inteligencije fokusira se na prirodni jezik: kako možemo natjerati model da razumije i generira relevantan tekst? Isprva smo koristili tehnike NLP (Obrada prirodnog jezika) temeljene na jednostavnim pravilima ili osnovnoj statistici. Zatim je došao ključni korak: pojava Dubokog učenja i neuronskih mreža.

Veliki jezični modeli proizašli su iz te revolucije. Zovu se “veliki” jer se mogu pohvaliti desecima ili čak stotinama milijardi parametara. Parametar je donekle poput “pozicije malog komponente” u složenoj organizaciji košnice. Svaki parametar “uči” kako težiti ili prilagoditi signal kako bi bolje predvidio sljedeći token u danoj sekvenci.

1.2. Košnica izgrađena na masivnim količinama podataka

Kako bi izgradili svoju košnicu, LLM-ovi trebaju ogromnu količinu “polena”: teksta. Unose fenomenalne količine sadržaja, od digitaliziranih knjiga do novinskih članaka, foruma i društvenih mreža. Apsorbirajući sve te podatke, unutarnja struktura modela oblikuje se kako bi uhvatila i odrazila jezične regularnosti.

Stoga, ove umjetne pčele na kraju uče da su u danom kontekstu određene riječi vjerojatnije da će se pojaviti od drugih. Ne pamte tekst redak po redak; umjesto toga, uče kako “statistički reproducirati” tipične oblike, sintaksu i asocijacije ideja pronađenih u jeziku.

2. Ulaženje u košnicu: pregled kako to funkcionira

2.1. Tokenizacija: prikupljanje peluda komad po komad

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

Ova segmentacija ovisi o vokabularu specifičnom za model: što je vokabular veći, to može biti finija segmentacija. Tokenizacija je ključna jer model tada manipulira tokenima umjesto sirovim tekstom. To je slično kao kada pčela precizno prikuplja pelud umjesto da uzima cijeli cvijet.

2.2. Ugradnje: pretvaranje peluda u vektore

Jednom kada je pelud prikupljen, mora se pretvoriti u format koji model može koristiti: taj korak se naziva ugradnja. Svaki token se transformira u vektor (popis brojeva) koji kodira semantičke i kontekstualne informacije.

Zamislite to kao “boju” ili “okus” peluda: dvije riječi sličnog značenja imat će slične vektore, baš kao što dva povezana cvijeta proizvode sličan pelud. Ovaj korak je bitan, jer neuronske mreže razumiju samo brojeve.

2.3. “Transformers” slojevi: ples pčela

U košnici, pčele komuniciraju kroz “ples pčela,” složenu koreografiju koja pokazuje gdje se nalazi najbogatiji pelud. 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 tipa peluda koji imam; što ti treba?”

Složivanjem više Transformer slojeva, model može uhvatiti složen odnose: može naučiti da, u određenoj rečenici, riječ “kraljica” se odnosi na koncept povezan s “pčelama” ili “košnicom,” a ne na “monarhiju,” ovisno o kontekstu.

2.4. Proizvodnja meda: predviđanje sljedećeg tokena

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

Ovisno o hiperparametrima (temperatura, top-k, top-p, itd.), proces može biti više slučajan ili više determinističan. Niska temperatura je poput vrlo disciplinirane pčele koja proizvodi predvidljiv med. Visoka temperatura je poput ekscentričnije pčele koja može slobodnije lutati i smisliti kreativniji med, uz rizik od neusklađenosti.

3. Med u svim oblicima: primjene za LLM-ove

3.1. Pomoćno pisanje i generiranje sadržaja

Jedna od najpopularnijih primjena je automatska generacija teksta. Trebate blog post? Scenarij za video? Priču za laku noć? LLM-ovi mogu proizvesti iznenađujuće tečan tekst. Možete čak usmjeravati 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 privukli su pažnju zahvaljujući svom prirodnom razgovoru. Zamislite roj koji, nakon što primi vaš zahtjev, leti od cvijeta do cvijeta (tokena do tokena) kako bi pružio prikladan odgovor.

Ovi chatboti mogu se 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 prebaciti s jednog jezika na drugi. Mnogi jezici dijele gramatičke strukture, omogućujući umjetnoj pčeli da ih prepozna i ponudi prijevode. Rezultati nisu uvijek savršeni, ali često nadmašuju kvalitetu starijih sustava temeljenih na pravilima.

3.4. Pomoć pri programiranju

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

3.5. Analiza i strukturiranje dokumenata

Osim generiranja teksta, LLM-ovi također mogu sažeti, analizirati, označiti (klasificirati) ili čak izvući uvide iz teksta. Ovo je vrlo 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 vjerojatnosti. Stoga može s povjerenjem pružiti lažne ili nepostojeće informacije.

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

4.2. Pristranost i neprimjereni sadržaj

Pčele skupljaju pelud 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 filtere i mehanizme moderacije. No, zadatak je složen: zahtijeva identificiranje pristranosti, njihovo ispravljanje i izbjegavanje prekomjernog ograničavanja kreativnosti modela.

4.3. Troškovi energije i ugljični otisak

Obučavanje LLM-a nalikuje održavanju golemog roju u stakleniku koji se grije 24 sata dnevno. Zahtijeva ogromne računalne resurse, a time i puno energije. Ekološka pitanja su stoga središnja:

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

Rasprava je u tijeku, a mnoge inicijative imaju za cilj smanjiti ugljični otisak kroz optimizacije hardvera i softvera.

4.4. Nedostatak kontekstualizacije u stvarnom svijetu

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

Ova praznina očita je u zadacima koji zahtijevaju duboko "zdrav razum" ili iskustva iz stvarnog svijeta (percepcija, akcija, senzorna povratna informacija). LLM-ovi mogu zakazati na "lako" postavljenim pitanjima za čovjeka jer im nedostaje senzorni kontekst.

5. Umijeće smirivanja: “inženjering upita”

5.1. Definicija

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

To je poput puhanja dima u košnicu kako biste smirili pčele i pokazali im točno koji posao trebaju obaviti: “Idite prikupiti pelud u ovom specifičnom području, u tom smjeru, za ovu vrstu cvijeta.”

5.2. Tehnike inženjeringa upita

1. Jasan kontekst: definirajte ulogu LLM-a. Na primjer, “Vi ste stručnjak za botaniku. Objasnite…”
2. Precizne upute: navedite što želite, format odgovora, duljinu, 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 bullet listama,” 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 disciplinirana. 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 najvjerojatnijih tokena, a “top-p” nameće prag kumulativne vjerojatnosti (nucleus sampling). Inženjering upita također uključuje podešavanje ovih parametara za željeni ishod.

---

6. Postavljanje košnice: implementacija i integracija

6.1. Opcije implementacije

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

6.2. Sigurnost i moderacija

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

• Filtre za blokiranje mržnje, nasilnog ili diskriminatornog sadržaja
• Mehanizme za blokiranje osjetljivih podataka (npr. osobne informacije)
• Politiku zapisivanja i praćenja za praćenje razmjena i poboljšanje sustava

6.3. Kontinuirano praćenje i poboljšanje

Čak i dobro postavljena košnica treba nadzor:

• Prikupite povratne informacije korisnika
• Prilagodite upite i parametre generacije
• Ažurirajte ili ponovo trenirajte noviji model prema potrebi

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

---

7. Budući letovi: prema multimodalnim i adaptivnim modelima

LLM-ovi su tek na početku svoje evolucije. Uskoro ćemo razgovarati o multimodalnim modelima, sposobnim za obradu teksta, slika, zvukova i videa—swarm koji prikuplja ne samo tekstualne cvjetove već i vizualne ili auditivne.

Sustavi koji kombiniraju viziju i jezik već se pojavljuju, ili oni koji povezuju simboličko rasuđivanje s generiranjem teksta. Pčela bi, na primjer, mogla interpretirati sliku i opisati je, ili uhvatiti zvuk i analizirati ga u kontekstu.

Na društvenoj razini, ovaj brzi razvoj postavlja mnoga pitanja:

• Kako možemo osigurati odgovornost i transparentnost u korištenju ovih sustava?
• Kakav utjecaj na poslove povezane s pisanjem, prevođenjem ili analizom 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, dublje ćemo se pozabaviti NLP-om (Obrada prirodnog jezika). Istražit ćemo kako klasičniji, ponekad lakši, pristupi još uvijek koegzistiraju uz ove masivne LLM-ove.

Prije LLM-ova, postojao je tradicionalni NLP košnica, koja je koristila nadziranu klasifikaciju, semantičke pretraživačke algoritme, sintaktička pravila itd. Istražit ćemo:

• 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.)

To će nam pomoći da razumijemo kako je swarm LLM-ova crpio iz širokog ekosustava ranijih istraživanja.

---

9. Zaključak: umjetnost uživanja u medu

Pogledali smo sveobuhvatno LLM-ove, ove gigantske pčele sposobne pretvoriti sirovi tekst u sofisticirane odgovore. Evo ključnih točaka:

1. Obuka: LLM-ovi se obučavaju na masivnim skupovima podataka, učeći statističke obrasce jezika.
2. Arhitektura: Transformer slojevi čine srž modela, hvatajući kontekstualne odnose putem pažnje.
3. Primjene: Od pisanja do prevođenja, chatbotova, prijedloga koda i još mnogo toga—raspon je ogroman.
4. Ograničenja: Halucinacije, pristranosti, troškovi energije… LLM-ovi nisu savršeni. Potrebno im je vođenje, nadzor i provjera.
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 hostanu API, instaliranje otvorenog modela ili kombiniranje oboje.

Pčele su simbol organizacije, suradnje i proizvodnje ukusnog meda. Na sličan način, dobro upravljani LLM može biti ogroman resurs za optimizaciju, stvaranje i pomoć u brojnim zadacima vezanim uz jezik. No, poput svakog moćnog roju, zahtijeva oprez i poštovanje, inače riskirate neočekivane ubode.

U nadolazećim člancima, nastavit ćemo naše putovanje kroz svijet AI i NLP: vidjet ćemo kako se AI razvijao oko specifičnijih modula (obrada teksta, sintaktička analiza, klasifikacija) prije nego što istražimo AI agente i završimo s globalnom usporedbom kako bismo razumjeli gdje se AI Smarttalk uklapa u sve to.

Do tada, zapamtite: ne morate biti stručnjak da biste prepoznali dobar med, ali odvojiti vrijeme za razumijevanje košnice i njenih pčela najbolji je način da ga sigurno uživate.

Vidimo se uskoro na sljedećem koraku u našem putovanju kroz svijet AI!