Kas yra LLM (didelis kalbos modelis)?
Straipsnių serija apie AI
Tai yra pirmas straipsnis keturių straipsnių serijoje:
- LLM: suprasti, kas jie yra ir kaip veikia (šis straipsnis).
- NLP: tyrinėjant Natūralios Kalbos Apdorojimą.
- AI Agentai: atrandant autonomines dirbtines inteligencijas.
- Palyginimas ir AI Smarttalk pozicionavimas: bendras sintezė ir perspektyva.
Įsivaizduokite laukų, pilnų laukinių gėlių, kurios tęsiasi kiek akys mato, kur didžiulis bičių spiečius užsiėmęs skraido. Jos plazda, renka žiedadulkes iš kiekvieno žiedo ir paverčia jas neįtikėtinai sudėtingu medumi. Tas medus yra kalba. O šios bitės yra LLM (Dideli Kalbos Modeliai), tie milžiniški kalbos modeliai, kurie be perstojo dirba, kad paverstų didžiulius kiekius tekstinių duomenų į kažką struktūrizuoto, nuoseklaus ir kartais net labai kūrybingo.
Šiame straipsnyje mes giliai pasinersime į judrų avilį LLM: suprasime, kaip šios didelės bitės kuria ir tobulina savo korius (savo architektūrą), kokias žiedadulkes jos renka (duomenis), kaip jos koordinuoja, kad pagamintų medų (teksto generavimas), ir galiausiai, kaip nukreipti ir suvaldyti šiuos spiečius, kad jos pristatytų saldų, gerai paruoštą nektarą, o ne atsitiktinę medžiagą.
Mes aptarsime kelis svarbius aspektus:
- LLM kilmė ir apibrėžimas
- Mokymo technikos ir dėmesio vaidmuo
- Konkretūs naudojimo atvejai ir apribojimai
- Etiniai, energetiniai ir techniniai iššūkiai
- Prompt engineering, kad gautumėte geriausius rezultatus iš LLM
- Diegimo ir priežiūros galimybės
Mes toli nuvesime bičių analogiją. Galite manyti, kad bičių vaizdas yra švelnus ir nekenksmingas, tačiau atminkite, kad prastai valdomas spiečius vis tiek gali sukelti nemažai įgėlimų. Prieš užsidegdami dūmus, kad juos nuramintume, pažvelkime į patį LLM struktūrą, kuri nebeužtvers daug paslapčių, kai baigsite skaityti.
Pradžiai pateikiame supaprastintą diagramą (be papildomų komentarų) apie tai, kaip tekstas juda LLM, nuo įvesties iki išvesties, pereinant per visus svarbius etapus:
1. Kas yra LLM? Spiečius, kuris zyzė garsiau už visus kitus
1.1. Kilmė ir koncepcija
Daugelį metų Dirbtinio Intelekto tyrimai buvo orientuoti į natūralią kalbą: kaip galime sukurti modelį, kuris suprastų ir generuotų tinkamą tekstą? Iš pradžių naudojome NLP (Natūralios Kalbos Apdorojimas) technikas, pagrįstas paprastomis taisyklėmis arba pagrindine statistika. Tada atėjo svarbus žingsnis: Giliojo Mokymosi ir neuroninių tinklų atsiradimas.
Dideli Kalbos Modeliai kyla iš šios revoliucijos. Jie vadinami „dideli“, nes turi dešimtis ar net šimtus milijardų parametrų. Parametras yra panašus į „mažo komponento poziciją“ avilio sudėtingoje organizacijoje. Kiekvienas parametras „mokosi“ sverti arba reguliuoti signalą, kad geriau prognozuotų kitą simbolį tam tikroje sekoje.
1.2. Avilys, pastatytas ant milžiniškų duomenų kiekių
Norint sukurti savo avilį, LLMs reikia didžiulio kiekio „pollen“: teksto. Jie įsisavina fenomenalius turinio kiekius, nuo skaitmenizuotų knygų iki spaudos straipsnių, forumų ir socialinės žiniasklaidos. Įsisavindami visus tuos duomenis, modelio vidinė struktūra formuojasi taip, kad užfiksuotų ir atspindėtų kalbos dėsningumus.
Todėl šios dirbtinės bitės galiausiai išmoksta, kad tam tikrame kontekste tam tikri žodžiai labiau tikėtina pasirodys nei kiti. Jos nememorizuoja teksto eilutė po eilutės; vietoj to, jos mokosi, kaip „statistiškai atkurti“ tipiškas formas, sintaksę ir idėjų asociacijas, rastas kalboje.
2. Žengimas į avilį: kaip tai veikia
2.1. Tokenizacija: žiedadulkių rinkimas po truputį
Pirmas žingsnis yra tokenizacija. Mes paimame žalią tekstą ir padalijame jį į tokenus. Įsivaizduokite gėlių lauką: kiekviena gėlė yra kaip žodis (arba žodžio dalis), iš kurios bitė renka žiedadulkes. „Tokenas“ gali būti visas žodis („namas“), fragmentas („nam-“, „-as“), arba kartais tiesiog skyrybos ženklas.
Ši segmentacija priklauso nuo modelio specifinio žodyno: kuo didesnis žodynas, tuo smulkesnė segmentacija gali būti. Tokenizacija yra labai svarbi, nes modelis manipuliuoja tokenais, o ne žaliu tekstu. Tai panašu į bitę, kuri renka tik žiedadulkes, o ne visą gėlę.
2.2. Įterpimai: žiedadulkių paversti vektoriais
Kai žiedadulkės yra surinktos, jas reikia paversti formatu, kurį modelis gali naudoti: šis žingsnis vadinamas įterpimu. Kiekvienas tokenas yra transformuojamas į vektorių (skaičių sąrašą), kuris koduoja semantinę ir kontekstinę informaciją.
Galite tai įsivaizduoti kaip žiedadulkių „spalvą“ ar „skonį“: du žodžiai su panašiomis reikšmėmis turės panašius vektorius, kaip ir dvi susijusios gėlės gamina panašias žiedadulkes. Šis žingsnis yra esminis, nes neuroniniai tinklai supranta tik skaičius.
2.3. „Transformerių“ sluoksniai: bičių šokis
Avilyje bitės bendrauja per „bičių šokį“, sudėtingą choreografiją, kuri nurodo, kur yra gausiausios žiedadulkės. LLM koordinacija pasiekiama per dėmesio mechanizmą (žinomą „Dėmesys yra viskas, ko jums reikia“, pristatytą 2017 m.).
Kiekvienas Transformer sluoksnis taiko Savi-dėmesį: kiekvienam tokenui modelis apskaičiuoja jo svarbą visiems kitiems tokenams sekoje. Tai yra vienalaikis informacijos mainas, panašiai kaip kiekviena bitė sako: „Štai žiedadulkių tipas, kurį turiu; ko jums reikia?“
Kaupdami kelis Transformer sluoksnius, modelis gali užfiksuoti sudėtingus ryšius: jis gali išmokti, kad tam tikroje sakinyje žodis „karalienė“ reiškia sąvoką, susijusią su „bitėmis“ ar „aviliais“, o ne „monarchija“, priklausomai nuo konteksto.
2.4. Medaus gamyba: kito tokeno prognozavimas
Galiausiai avilys gamina medų, t. y., sukurtą tekstą. Išnagrinėjęs kontekstą, modelis turi atsakyti į paprastą klausimą: „Koks yra labiausiai tikėtinas kitas tokenas?“ Ši prognozė remiasi tinklo pritaikytais svoriais.
Priklausomai nuo hiperparametrų (temperatūra, top-k, top-p ir kt.), procesas gali būti labiau atsitiktinis arba labiau deterministinis. Maža temperatūra yra kaip labai disciplinuota bitė, gaminanti prognozuojamą medų. Didelė temperatūra yra kaip labiau ekscentriška bitė, kuri gali laisviau klajoti ir sukurti kūrybiškesnį medų, rizikuodama būti nekonsekventiška.
3. Medus visomis formomis: LLM naudojimo atvejai
3.1. Pagalbinis rašymas ir turinio generavimas
Vienas populiariausių naudojimo atvejų yra automatinis teksto generavimas. Reikia tinklaraščio įrašo? Vaizdo scenarijaus? Pasakos prieš miegą? LLM gali sukurti stebėtinai sklandų tekstą. Galite netgi nukreipti rašymo stilių: humoristinį, formalų, poetišką ir panašiai.
Vis dėlto, turite patikrinti pagamintos medaus kokybę. Kartais spiečius gali surinkti neteisingą informaciją, dėl to atsiranda “haliucinacijos”—bitė išrado gėles, kurių nėra!
3.2. Pokalbių įrankiai ir pokalbių robotai
Pokalbių robotai, paremti LLM, sulaukė dėmesio dėl savo natūraliau skambančio pokalbio. Įsivaizduokite spiečių, kuris, gavęs jūsų užklausą, skrenda iš gėlės į gėlę (iš token į token), kad pateiktų tinkamą atsakymą.
Šie pokalbių robotai gali būti naudojami:
- Klientų aptarnavimui
- Pagalba (tekstu arba balsu)
- Mokymui ir interaktyviam mokymui
- Kalbų mokymuisi
3.3. Automatinis vertimas
Įsisavinę tekstus daugeliu kalbų, LLM dažnai žino, kaip pereiti iš vienos kalbos į kitą. Daug kalbų dalijasi gramatinėmis struktūromis, leidžiančiomis dirbtinei bitei jas atpažinti ir pasiūlyti vertimus. Rezultatai ne visada būna tobuli, tačiau dažnai viršija senesnių taisyklėmis pagrįstų sistemų kokybę.
3.4. Programavimo pagalba
Kai kurie LLM, tokie kaip tie, kurie stovi už tam tikrų „copilot“ sistemų kodavimui, gali pasiūlyti teisingą kodą, siūlyti sprendimus ir taisyti klaidas. Šis naudojimas vis labiau populiarėja, įrodydamas, kad „programavimo kalbos“ yra tik dar viena tekstinės kalbos forma didelėje turinio avilyje.
3.5. Dokumentų analizė ir struktūravimas
Be teksto generavimo, LLM taip pat gali santraukuoti, analizuoti, ženklinti (klasifikuoti) arba netgi išgauti įžvalgas iš teksto. Tai yra labai naudinga rūšiuojant didelius dokumentų kiekius, renkant klientų atsiliepimus, analizuojant apžvalgas ir pan.
4. Galimos problemos: apribojimai ir rizikos
4.1. Halucinacijos: kai bitė sukuria gėlę
Kaip minėta, bitė (LLM) gali „halucinuoti“. Ji nėra prijungta prie tiesos duomenų bazės: ji remiasi tikimybėmis. Todėl ji gali pasitikėti teikdama neteisingą ar neegzistuojančią informaciją.
Atminkite, kad LLM nėra orakulas; ji prognozuoja tekstą, nesuprasdama jo žmogiškąja prasme. Tai gali turėti rimtų pasekmių, jei ji naudojama kritinėms užduotims (medicinos, teisės ir kt.) be priežiūros.
4.2. Šališkumas ir netinkamas turinys
Bitės renka žiedadulkes iš visų rūšių gėlių, įskaitant abejotinas. Šališkumai, esantys duomenyse (stereotipai, diskriminaciniai teiginiai ir kt.), prasiskverbia į avilį. Gali atsitikti, kad gausime medų, užterštą šiais šališkumais.
Tyrėjai ir inžinieriai stengiasi įgyvendinti filtrus ir moderavimo mechanizmus. Tačiau užduotis yra sudėtinga: reikia identifikuoti šališkumus, juos ištaisyti ir vengti pernelyg riboti modelio kūrybiškumą.
4.3. Energijos sąnaudos ir anglies pėdsakas
LLM mokymas yra tarsi didžiulio spiečiaus palaikymas šiltnamyje, kuris šildomas visą parą. Tam reikalingi didžiuliai skaičiavimo ištekliai, taigi daug energijos. Aplinkosaugos klausimai yra todėl svarbūs:
- Ar galime padaryti mokymą ekologiškesnį?
- Ar turėtume riboti modelio dydį?
Diskusijos vyksta, o daugelis iniciatyvų siekia sumažinti anglies pėdsaką tiek per aparatinę, tiek per programinę įrangą.
4.4. Realaus pasaulio konteksto trūkumas
Nors modelis yra įspūdingas, jis dažnai neturi realaus pasaulio supratimo už teksto ribų. Šios dirbtinės bitės žino tik tekstines „žiedadulkes“. Jos nesuvokia, kad fizinis objektas sveria tam tikrą kiekį arba kad abstraktus konceptas turi teisinių pasekmių, pavyzdžiui.
Šis spragas akivaizdus užduotyse, kurioms reikia gilaus „bendro supratimo“ ar realaus pasaulio patirties (percepcija, veiksmas, sensorinis grįžtamasis ryšys). LLM gali nepavykti atsakyti į „lengvus“ klausimus žmogui, nes joms trūksta sensorinio konteksto.
5. Menas suvaldyti: „prompt inžinerija“
5.1. Apibrėžimas
Prompt yra tekstas, kurį pateikiate LLM, kad gautumėte atsakymą. Kaip suformuluosite šį promptą, gali turėti didelę reikšmę. Prompt inžinerija apima optimalaus (arba beveik optimalaus) prompto rašymą.
Tai panašu į dūmų pūtimą į avilį, kad nuramintumėte bites ir parodytumėte joms, ką tiksliai reikia daryti: „Eikite rinkti žiedadulkių šioje konkrečioje srityje, šia kryptimi, šio tipo gėlei.“
5.2. Prompt inžinerijos technikos
- Aiškus kontekstas: apibrėžkite LLM vaidmenį. Pavyzdžiui, „Jūs esate botanikos ekspertas. Paaiškinkite…“
- Tikslios instrukcijos: nurodykite, ko norite, atsakymo formatą, ilgį, stilių ir pan.
- Pavyzdžiai: pateikite pavyzdinius klausimus ir atsakymus, kad padėtumėte modeliui.
- Apribojimai: jei norite apriboti sritį, pasakykite tai („Neminėkite šios temos; atsakykite tik punktų sąrašuose“, ir pan.).
5.3. Temperatūra, top-k, top-p…
Kuriant medų, bitė gali laikytis savo recepto labiau ar mažiau griežtai. Temperatūra yra pagrindinis parametras:
- Maža temperatūra (~0): avilys yra labai disciplinuotas. Atsakymai yra „konservatyvesni“ ir nuoseklesni, bet mažiau originalūs.
- Aukšta temperatūra (>1): avilys yra kūrybiškesnis, bet gali nukrypti nuo kelio.
Panašiai, „top-k“ apriboja modelį iki k labiausiai tikėtinų simbolių, o „top-p“ nustato kumuliacinės tikimybės slenkstį (branduolio mėginių ėmimas). Prompt inžinerija taip pat apima šių parametrų derinimą norimam rezultatui pasiekti.
6. Avilio nustatymas: diegimas ir integracija
6.1. Diegimo galimybės
- Hostuojama API: naudokite tiekėją, kuris hostuoja modelį. Nereikia didelės infrastruktūros, bet mokate už naudojimą ir pasikliaujate trečiosiomis šalimis.
- Atvirojo kodo modelis: įdiekite atvirojo kodo LLM savo serveriuose. Išlaikote visišką kontrolę, bet turite tvarkyti logistiką ir energijos sąnaudas.
- Hibridinis modelis: naudokite mažesnį vietinį modelį paprastesnėms užduotims ir skambinkite išoriniam API sudėtingesnėms užduotims.
6.2. Saugumas ir moderavimas
Diegiant LLM, reikia prisiimti atsakomybę už jo išvestį. Dažnai reikia pridėti:
- Filtrus, kad blokuotumėte neapykantos, smurtinį ar diskriminacinį turinį
- Mechanizmus, kad blokuotumėte jautrius duomenis (pvz., asmeninę informaciją)
- Žurnalizavimo ir stebėjimo politiką, kad stebėtumėte mainus ir pagerintumėte sistemą
6.3. Nuolatinis stebėjimas ir tobulinimas
Net gerai sukonstruotas avilys reikalauja priežiūros:
- Rinkite vartotojų atsiliepimus
- Koreguokite promptus ir generavimo parametrus
- Atnaujinkite arba perkvalifikuokite naujesnį modelį, kai reikia
Tai nuolatinis procesas, panašus į tikro spiečiaus priežiūrą: stebėkite jo sveikatą, taisykite klaidas ir pasinaudokite gautomis pamokomis.
7. Ateities skrydžiai: link multimodalinių ir adaptacinių modelių
LLM yra tik savo evoliucijos pradžioje. Netrukus kalbėsime apie multimodalinius modelius, gebančius apdoroti tekstą, vaizdus, garsus ir vaizdo įrašus—būrys, kuris renka ne tik tekstinius žiedus, bet ir vizualinius ar garsinius.
Sistema, derinanti regėjimą ir kalbą, jau pradeda formuotis, arba tos, kurios jungia simbolinį mąstymą su teksto generavimu. Bitė gali, pavyzdžiui, interpretuoti vaizdą ir jį apibūdinti, arba paimti garsą ir analizuoti jį kontekste.
Visuomeniniu lygiu šis greitas vystymasis kelia daug klausimų:
- Kaip galime užtikrinti atsakomybę ir skaidrumą naudojant šias sistemas?
- Koks poveikis darbo vietoms, susijusioms su rašymu, vertimu ar teksto analize?
- Kaip galime subalansuoti konkurenciją tarp didžiųjų AI žaidėjų (Big Tech, privačių laboratorijų, atvirojo kodo projektų)?
8. Mūsų kitas skrydžio maršrutas: tradicinio NLP apžvalga
Mūsų kitame straipsnyje plačiau panagrinėsime NLP (Natūralios kalbos apdorojimas). Išnagrinėsime, kaip klasikiniai, kartais lengvesni, metodai vis dar egzistuoja šalia šių masyvių LLM.
Prieš LLM buvo tradicinis NLP avilys, kuris naudojo prižiūrimą klasifikaciją, semantinę paiešką, sintaksines taisykles ir kt. Išnagrinėsime:
- Pagrindinius metodus (žodžių maišas, TF-IDF, n-gramai)
- Prieš-Transformerio neuroninius modelius (RNN, LSTM ir kt.)
- Tipinius NLP procesus (tokenizacija, POS žymėjimas, analizė ir kt.)
Tai padės mums suprasti, kaip LLM būrys pasinaudojo plačia ankstesnių tyrimų ekosistema.
9. Išvada: medaus mėgavimo menas
Mes išsamiai apžvelgėme LLMs, šias milžiniškas bites, sugebančias paversti žalią tekstą į sudėtingus atsakymus. Štai pagrindiniai punktai:
- Mokymas: LLMs mokomi naudojant didžiulius duomenų rinkinius, išmokdami statistinius kalbos modelius.
- Architektūra: Transformerio sluoksniai yra modelio šerdis, fiksuojanti kontekstinius ryšius per dėmesį.
- Naudojimo atvejai: Nuo rašymo iki vertimo, pokalbių robotų, kodo pasiūlymų ir dar daugiau – galimybės yra didžiulės.
- Apribojimai: Halucinacijos, šališkumas, energijos sąnaudos… LLMs nėra be trūkumų. Jiems reikia vadovavimo, priežiūros ir patvirtinimo.
- Užklausų inžinerija: Menas sukurti tinkamą užklausą (ir nustatyti tinkamus parametrus), kad gautumėte geriausią įmanomą atsakymą.
- Diegimas: Yra įvairių strategijų – pasikliauti talpinama API, įdiegti atvirojo kodo modelį arba derinti abu.
Bites simbolizuoja organizaciją, bendradarbiavimą ir skanaus medaus gamybą. Tokiu pačiu būdu gerai valdomas LLM gali būti didžiulis turtas optimizuojant, kuriant ir padedant atliekant daugybę kalbos užduočių. Tačiau, kaip ir bet kuris galingas spiečius, jis reikalauja atsargumo ir pagarbos, kitaip rizikuojate netikėtais įgėlimais.
Artėjančiuose straipsniuose mes tęsiame savo kelionę per dūzgiančią AI ir NLP pasaulį: pamatysime, kaip AI išsivystė aplink konkretesnius modulius (teksto apdorojimas, sintaksinė analizė, klasifikacija), prieš tyrinėdami AI Agents ir baigdami pasauliniu palyginimu, kad suprastume, kur AI Smarttalk telpa į visą tai.
Iki tol, prisiminkite: jums nereikia būti ekspertu, kad atpažintumėte gerą medų, tačiau skirti laiko suprasti avilį ir jo bites yra geriausias būdas pasimėgauti juo su pasitikėjimu.
Iki greito pasimatymo kitame mūsų žingsnyje per dūzgiančią AI pasaulį!