Hvað er LLM (stórt tungumódel)?

upplýsingar

Röð greina um AI
Þetta er fyrsta greinin í röð af fjórum:

1. LLMs: skilja hvað þau eru og hvernig þau virka (þessi grein).
2. NLP: kanna náttúrulega málvinnslu.
3. AI Agents: uppgötva sjálfstæðar gervigreindir.
4. Samanburður og staðsetning AI Smarttalk: heildarsamantekt og sjónarhorn.

Ímyndaðu þér akur af villiblómum sem teygir sig eins langt og augað sér, þar sem of stór svarmur af býflugum er að fljúga um í fullum gangi. Þær fljúga, safna frjókornum frá hverju blómi og breyta því í ótrúlega flókið hunang. Það hunang er mál. Og þessar býflugur eru LLMs (Large Language Models), þessar risastóru tungumódela sem vinna óþreytandi að því að umbreyta miklu magni af textagögnum í eitthvað uppbyggt, samhangandi og stundum jafnvel mjög skapandi.

Í þessari grein munum við kafa djúpt í brjálaða býfluguhúsið af LLMs: skilja hvernig þessar risastóru býflugur byggja og fínpússa hunangskömburnar sínar (arkitektúr þeirra), hvaða tegundir frjókornanna þær safna (gögnin), hvernig þær samræma sig til að framleiða hunang (textagerð), og loks hvernig á að leiða og temja þessa svarmi svo þeir skili sætu, vel unnu nektar frekar en handahófskenndu efni.

Við munum fara yfir nokkra lykilþætti:

• Uppruni og skilgreining á LLM
• Þjálfunartækni og hlutverk athygli
• Raunveruleg notkunartilfelli og takmarkanir
• Siðferðileg, orku- og tæknileg áskoranir
• Prompt engineering til að fá sem mest út úr LLM
• Dreifing og viðhaldsvalkostir

Við munum ýta býflugulíkingunni ansi langt. Þú gætir fundið myndina af býflugu milda og skaðlausa, en mundu að illa stjórnað svarmur getur samt valdið nokkrum stungum. Áður en við kveikjum í reyknum til að róa þær niður, skulum við kanna mjög uppbyggingu LLM, sem mun ekki lengur halda mörgum leyndarmálum þegar þú hefur lokið við að lesa.

Til að byrja með er hér einföld mynd (án frekari athugasemda) af leiðinni sem textabútur fer í gegnum innan LLM, frá inntaki til úttaks, í gegnum öll lykilskrefin:

1. Hvað er LLM? Skýið sem brummaði hærra en öll hin

1.1. Uppruni og hugmynd

Í mörg ár hefur rannsóknir á gervigreind einbeitt sér að náttúrulegu máli: hvernig getum við gert líkan sem skilur og býr til viðeigandi texta? Í upphafi notuðum við NLP (Natural Language Processing) tækni byggða á einföldum reglum eða grunn tölfræði. Síðan kom mikilvægur skref: komu Deep Learning og taugakerfa.

Stórt tungumálalíkan kemur frá þessari byltingu. Þau eru kölluð “stór” vegna þess að þau hafa tugir eða jafnvel hundruð milljarða breyta. Breyta er nokkuð eins og “staða litla þáttar” í flóknum skipulagi býflugnanna. Hver breyta “læri” að vega eða aðlaga merki til að spá betur fyrir um næsta tákn í tiltekinni röð.

1.2. Býflugnabú byggt á gríðarlegum magn af gögnum

Til að byggja býflugnabú sitt þurfa LLMs gríðarlegt magn af “blómi”: texta. Þau gleypa ótrúlegar magn af efni, allt frá stafrænum bókum til fréttagreina, umræðufóra, og samfélagsmiðla. Með því að gleypa öll þessi gögn, verður innri uppbygging líkansins mótuð til að fanga og endurspegla reglur tungumálsins.

Þess vegna læra þessar gervibýflugur að í tilteknu samhengi eru ákveðin orð líklegri til að koma fram en önnur. Þau muna ekki texta línu fyrir línu; í staðinn læra þau hvernig á að “tölfræðilega endurtaka” dæmigerðar myndir, setningarfræði, og tengsl hugmynda sem finnast í tungumálinu.

2. Að stíga inn í býflugnabú: yfirlit yfir hvernig það virkar

2.1. Tokenization: að safna pollen bit fyrir bit

Fyrsta skrefið er tokenization. Við tökum hráa textann og brjótum hann niður í tokens. Ímyndaðu þér blómabeð: hvert blóm er eins og orð (eða hluti af orði), sem býfluga safnar pollen úr. „Token“ getur verið heilt orð („house“), brot („hou-“, „-se“), eða stundum bara punkta.

Þessi skipting fer eftir vocabulary sem er sértæk fyrir líkanið: því stærra sem vocabulary er, því fínni getur skiptingin verið. Tokenization er mikilvægt því líkanið vinnur þá með tokens frekar en hráa texta. Það er eins og býflugan sé að safna nákvæmlega polleninu frekar en að taka allt blómið.

2.2. Embeddings: að breyta pollen í vektora

Þegar polleninu er safnað, þarf að breyta því í snið sem líkanið getur notað: það skref kallast embedding. Hvert token er umbreytt í vector (lista af tölum) sem kóðar merkingar- og samhengiupplýsingar.

Ímyndaðu þér það sem „lit“ eða „bragð“ pollenins: tvö orð með svipaða merkingu munu hafa svipaða vektora, rétt eins og tvö tengd blóm framleiða svipað pollen. Þetta skref er nauðsynlegt, þar sem tauganet skilja aðeins tölur.

2.3. „Transformers“ lögin: býflugnadansinn

Í býflugnabúi, samskiptast býflugur í gegnum „býflugnadans,“ flókna kórógrafíu sem gefur til kynna hvar ríkasta pollen er staðsett. Í LLM er samhæfing náð með attention kerfinu (það fræga „Attention is all you need“ kynnt árið 2017).

Hvert Transformer lag beitir Self-Attention: fyrir hvert token, reiknar líkanið mikilvægi þess í tengslum við öll önnur tokens í röðinni. Þetta er samtímis upplýsingaskipti, rétt eins og hver býfluga segi: „Hér er tegundin af polleninu sem ég hef; hvað þarftu?“

Með því að stafla mörgum Transformer lögum, getur líkanið fangað flókin tengsl: það getur lært að í ákveðinni setningu vísar orðið „queen“ til hugmyndar sem tengist „býflugum“ eða „býflugnabúi,“ frekar en „monarchy,“ allt eftir samhengi.

2.4. Hunangsframleiðsla: að spá fyrir um næsta token

Að lokum framleiðir býflugnabúið hunang, þ.e. textinn sem myndast. Eftir að hafa greint samhengi, þarf líkanið að svara einfaldri spurningu: „Hvað er líklegasta næsta token?“ Þessi spá byggist á stilltum þyngdum netsins.

Fyrir miðað við hyperparameters (hitastig, top-k, top-p, o.s.frv.), getur ferlið verið meira tilviljunarkennt eða meira ákveðið. Lágt hitastig er eins og mjög agaður býfluga sem framleiðir fyrirsjáanlegt hunang. Hægt hitastig er eins og meira sérvitringur býfluga sem getur farið frjálsari leiðir og komið með skapandi hunang, á kostnað þess að vera óreglulegur.

3. Hunang í öllum formum: notkunartilvik fyrir LLMs

3.1. Aðstoð við skrif og efnisframleiðslu

Eitt af vinsælustu notkunartilvikunum er sjálfvirk textagerð. Þarftu blogginnlegg? Handrit fyrir myndband? Sögur fyrir svefninn? LLMs geta framleitt óvenju fljótandi texta. Þú getur jafnvel stýrt skrifstíl: fyndinn, formlegur, ljóðrænn, o.s.frv.

Þó verður þú að athuga gæði hunangsins sem framleitt er. Stundum getur svarmurinn safnað rangri upplýsingum, sem leiðir til “ofskynjana”—bían uppfinnur blóm sem ekki eru til!

3.2. Samræðuverkfæri og spjallmenni

Spjallmenni sem eru knúin af LLMs hafa vakið athygli vegna þess að þau bjóða upp á náttúrulegari samræður. Ímyndaðu þér svarm sem, þegar það fær beiðni þína, flýgur frá blóm til blóms (token til token) til að skila viðeigandi svörum.

Þessi spjallmenni má nota til:

• Kundþjónustu
• Aðstoðar (texta eða radd)
• Þjálfunar og gagnvirkrar kennslu
• Tungumálanáms

3.3. Sjálfvirk þýðing

Eftir að hafa tekið inn texta á mörgum tungumálum, vita LLMs oft hvernig á að skipta milli tungumála. Mörg tungumál deila málfræðistrúktúrum, sem gerir gervibíunni kleift að þekkja þau og bjóða upp á þýðingar. Niðurstöður eru ekki alltaf fullkomnar, en oft fara þær fram úr gæðum eldri kerfa sem byggja á reglum.

3.4. Aðstoð við forritun

Sum LLMs, eins og þau sem standa á bak við ákveðin “copilot” kerfi fyrir kóðun, geta lagt til réttan kóða, lagt fram lausnir og lagað villur. Þessi notkun er sífellt vinsælli og sanna að “forritunarmál” eru bara önnur form texta í stóra búkki efnisins.

3.5. Skjalagreining og uppbygging

Auk þess að framleiða texta, geta LLMs einnig samantekt, greint, merkt (flokkað) eða jafnvel dregið fram insight úr texta. Þetta er mjög handhægt til að flokka stórar skjalasafn, safna viðbrögðum viðskiptavina, greina umsagnir, o.s.frv.

4. Mögulegar hindranir: takmarkanir og áhættur

4.1. Ofskynjanir: þegar býflugnan býr til blóm

Eins og áður hefur verið nefnt, getur býflugnan (LLM) „ofskynjað.“ Hún er ekki tengd sannleiks gagnagrunni: hún byggir á líkindum. Þess vegna getur hún örugglega veitt rangar eða óverulegar upplýsingar.

Mundu að LLM er ekki spámaður; hún spáir fyrir um texta án þess að „skilja“ hann í mannlegum skilningi. Þetta getur haft alvarlegar afleiðingar ef notað er fyrir mikilvægar aðgerðir (læknisfræðilegar, lagalegar o.s.frv.) án eftirlits.

4.2. Fordómar og óviðeigandi efni

Býflugur safna frjókornum frá öllum gerðum blóma, þar á meðal vafasömum. Fordómar sem eru til staðar í gögnunum (stereótýpur, mismununartilkynningar o.s.frv.) síast inn í býflugnabúið. Við gætum endað með hunangi sem er mengað af þessum fordómum.

Rannsakendur og verkfræðingar reyna að innleiða síur og mildunar kerfi. En verkefnið er flókið: það krefst þess að greina fordóma, leiðrétta þá og forðast að of takmarka sköpunargáfu módelsins.

4.3. Orkukostnaður og kolefnisfótspor

Að þjálfa LLM er eins og að viðhalda risastórum svarmi í gróðurhúsi sem er hitað allan sólarhringinn. Það krefst gríðarlegra útreikninga, og þar af leiðandi mikils orku. Umhverfismál eru því í forgrunni:

• Getum við gert þjálfunina umhverfisvænni?
• Ættum við að takmarka stærð módelsins?

Umræða er í gangi, og margar frumkvæði miða að því að lækka kolefnisfótsporið með bæði vélbúnaðar- og hugbúnaðarbótum.

4.4. Skortur á raunverulegri samhengi

Þótt módelið sé áhrifamikið, vantar það oft raunverulega skilning yfir texta. Þessar gervibýflugur þekkja aðeins textaleg „frjókorn.“ Þær átta sig ekki á því að líkamlegur hlutur vegur ákveðið magn eða að hugtak sem er abstrakt hefur lagalegar afleiðingar, til dæmis.

Þessi skörð er augljóst í verkefnum sem krafist er dýrmæt „almenns skyns“ eða raunverulegra upplifana (skynjun, aðgerð, skynrænt endurgjöf). LLMs geta brugðist við „auðveldum“ spurningum fyrir mannfólkið vegna þess að þær skortir skynrænt samhengi.

5. Listin að temja: “prompt engineering”

5.1. Skilgreining

A prompt er textinn sem þú veitir LLM til að fá svör. Hvernig þú býrð til þennan prompt getur skipt sköpum. Prompt engineering felur í sér að skrifa optimal (eða næstum optimal) prompt.

Það er eins og að blása reyk í bikarinn til að róa býflugnarnar og sýna þeim nákvæmlega hvaða verk á að vinna: “Farðu að safna frjókornum á þessu tiltekna svæði, í þá átt, fyrir þessa tegund blóm.”

5.2. Tækni við prompt engineering

1. Skýr samhengi: skilgreindu hlutverk LLM. Til dæmis, “Þú ert sérfræðingur í plöntufræði. Útskýrðu…”
2. Nákvæmar leiðbeiningar: tilgreindu hvað þú vilt, svarið í hvaða formi, lengd, stíl o.s.frv.
3. Dæmi: veittu sýnidæmi um spurningar og svör til að leiða módelið.
4. Takmarkanir: ef þú vilt þrengja að sviðinu, segðu það (“Ekki nefna þetta efni; svaraðu aðeins í punktalista,” o.s.frv.).

5.3. Hitastig, top-k, top-p…

Þegar býflugan býr til hunang getur hún fylgt uppskrift sinni meira og minna stranglega. Hitastig er lykilþáttur:

• Lágt hitastig (~0): bikarinn er mjög agaður. Svörin eru meira “íhaldssöm” og samhangandi en minna frumleg.
• Hátt hitastig (>1): bikarinn er meira ímyndunarfullur en gæti farið út af sporinu.

Á sama hátt takmarkar “top-k” módelið við k líklegustu táknin, og “top-p” setur samanlagða líkindamörk (kjarnaúrtak). Prompt engineering felur einnig í sér að stilla þessa þætti fyrir óskastöðuna.

---

6. Að setja upp bikar: dreifing og samþætting

6.1. Dreifingarvalkostir

1. Hýst API: Notaðu þjónustuveitanda sem hýsir módelið. Engin þung innviði nauðsynleg, en þú borgar fyrir notkun og treystir á þriðja aðila.
2. Opinn hugbúnaður: Settu upp opinn LLM á eigin þjóninum. Þú heldur fullu stjórn en verður að sjá um flutninga og orkukostnað.
3. Híbríðmódel: Notaðu minna staðbundið módel fyrir einfaldari verkefni og kallaðu á ytra API fyrir flóknari verkefni.

6.2. Öryggi og miðlun

Að dreifa LLM þýðir að taka ábyrgð á úttaki þess. Þú þarft oft að bæta við:

• Sía til að blokkera hatursfullan, ofbeldisfullan eða mismununar efni
• Vettvangi til að blokkera viðkvæm gögn (t.d. persónuupplýsingar)
• Skráningu og vöktun stefnu til að fylgjast með skiptum og bæta kerfið

6.3. Samfelld vöktun og umbætur

Jafnvel vel settur bikar þarf að hafa eftirlit:

• Safnaðu notendaskiptum
• Stilltu prompts og framleiðsluþætti
• Uppfærðu eða þjálfaðu nýrra módel eftir þörfum

Þetta er stöðugur ferill, líkt og að annast raunverulegan svarm: fylgstu með heilsu þess, leiðréttu mistök og nýttu lærðar lexíur.

---

7. Framtíðar flug: í átt að fjölbreyttum og aðlögunarhæfum módeli

LLM eru aðeins í byrjun þróunar sinnar. Fljótlega munum við ræða um fjölbreytt módeli, sem eru fær um að meðhöndla texta, myndir, hljóð og myndbönd—svarmur sem safnar ekki aðeins textalegum blómum heldur einnig sjónrænum eða hljóðrænum.

Kerfi sem sameina sjón og tungumál eru þegar að koma fram, eða þau sem tengja symbolic reasoning við textagerð. Dúfan gæti, til dæmis, túlkað mynd og lýst henni, eða tekið upp hljóð og greint það í samhengi.

Á samfélagslegu stigi vekur þessi hraða þróun marga spurningar:

• Hvernig getum við tryggt ábyrgð og gagnsæi við notkun þessara kerfa?
• Hvaða áhrif hefur þetta á störf sem tengjast skrifum, þýðingu eða textagreiningu?
• Hvernig getum við jafnað samkeppni milli stórra AI aðila (Big Tech, einkalaboratorí, opinn hugbúnaður)?

---

8. Næsta flugleið okkar: skoðun á hefðbundnu NLP

Í næsta grein munum við kafa dýpra í NLP (Natural Language Processing). Við munum skoða hvernig klassískar, stundum léttari, aðferðir eru enn til staðar samhliða þessum risastóru LLM.

Fyrir LLM voru til hefðbundin NLP býflugnabú, sem notuðu eftirlitsaðgreiningu, merkingarleitaraðferðir, setningareglur, o.s.frv. Við munum kanna:

• Grunn aðferðir (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)
• Pre-Transformer tauga módel (RNN, LSTM, o.s.frv.)
• Dæmigerðar NLP ferlar (tokenization, POS tagging, parsing, o.s.frv.)

Þetta mun hjálpa okkur að skilja hvernig LLM svarmurinn hefur dregið úr breiðu vistkerfi fyrri rannsókna.

---

9. Niðurstaða: listin að njóta hunangs

Við höfum tekið heildræna skoðun á LLMs, þessum risastóru býflugum sem geta breytt hráu texta í flókna svör. Hér eru helstu punktarnir:

1. Þjálfun: LLMs eru þjálfuð á gríðarlegum gagnasöfnum, læra tölfræðilega mynstur tungumálsins.
2. Skipulag: Transformer lögin eru kjarni modelsins, fanga samhengi í gegnum athygli.
3. Notkunartilvik: Frá skrifum til þýðinga, spjallbotna, kóðatillagna og fleira—valkostirnir eru margir.
4. Takmarkanir: Ofskynjanir, skekkja, orkuverð… LLMs eru ekki gallalaus. Þau þurfa leiðsögn, eftirlit og staðfestingu.
5. Prompt engineering: Listin að búa til rétta beiðni (og stilla réttar breytur) til að fá bestu svörin möguleg.
6. Útfærsla: Ýmsar aðferðir eru til—að treysta á hýsta API, að setja upp opinn hugbúnað, eða að sameina báðar.

Býflugur eru tákn um skipulag, samvinnu og framleiðslu á ljúffengu hunangi. Á sama hátt getur vel stjórnað LLM verið gríðarlegur kostur við að hámarka, búa til og aðstoða við fjölmargar tungumálatengdar aðgerðir. En, eins og hver öflugur svarmur, krefst það varúðar og virðingar, annars ertu í hættu á óvæntum stungum.

Í komandi greinum munum við halda áfram ferðalaginu okkar í suðandi heimi AI og NLP: við munum sjá hvernig AI þróaðist í kringum sértækari einingar (textaúrvinnslu, setningaskipulag, flokkun) áður en við könnum AI Agents og lokum með alþjóðlegri samanburði til að skilja hvar AI Smarttalk passar inn í allt þetta.

Þangað til, mundu: þú þarft ekki að vera sérfræðingur til að þekkja gott hunang, en að taka sér tíma til að skilja býflugnabúið og býflugurnar er besta leiðin til að njóta þess með sjálfstrausti.

Sjáumst fljótlega fyrir næsta skref í ferðalagi okkar í suðandi heimi AI!