Kas ir LLM (liela valodas modelis)?

info

Rakstu sērija par AI
Šis ir pirmais raksts četrus rakstu sērijā:

1. LLM: izpratne par to, kas tie ir un kā tie darbojas (šis raksts).
2. NLP: Dabas valodas apstrādes izpēte.
3. AI Aģenti: autonomo mākslīgo intelektu atklāšana.
4. Salīdzinājums un AI Smarttalk pozicionēšana: vispārēja sintēze un perspektīva.

Iedomājieties savvaļas ziedu lauku, kas stiepjas tik tālu, cik acs redz, kur pārmērīgs bites pūlis rosīgi buzzing apkārt. Tie plivinās, vāca ziedputekšņus no katra zieda un pārvērš to neticami sarežģītā medū. Tas medus ir valoda. Un šīs bites ir LLM (Lieli Valodas Modeļi), tie milzīgie valodas modeļi, kas nepagurstoši strādā, lai pārvērstu milzīgas teksta datu apjomas kaut kas strukturētā, koherētā un dažreiz pat ļoti radošā.

Šajā rakstā mēs dziļi ienirsim rosīgajā bišu stropā LLM: izpratne par to, kā šīs milzīgās bites būvē un pilnveido savus medus šūnas (to arhitektūra), kādus ziedputekšņus tās vāc (dati), kā tās koordinē, lai ražotu medu (teksta ģenerēšana), un visbeidzot, kā vadīt un tame šos pūļus, lai tie piegādātu saldu, labi izstrādātu nektāru, nevis nejaušu vielu.

Mēs apskatīsim vairākus galvenos punktus:

• LLM izcelsme un definīcija
• Apmācības tehnoloģijas un uzmanības loma
• Konkrēti lietošanas gadījumi un ierobežojumi
• Ētiskie, enerģijas un tehniskie izaicinājumi
• Prompt engineering, lai iegūtu vislabāko no LLM
• Izvietošanas un uzturēšanas iespējas

Mēs diezgan tālu virzīsim bišu analoģiju. Jūs varat uzskatīt bišu attēlu par maigu un nekaitīgu, bet atcerieties, ka slikti pārvaldīts pūlis joprojām var nodarīt diezgan daudz dzēlienu. Pirms mēs aizdedzinām dūmus, lai tās nomierinātu, izpētīsim LLM ļoti struktūru, kas vairs neslēps daudz noslēpumu, kad jūs pabeigsiet lasīt.

Lai sāktu, šeit ir vienkāršots diagramma (bez papildu komentāriem) par ceļu, ko teksts veic LLM, no ievades līdz izejai, iziet visus galvenos soļus:

1. Kas ir LLM? Pūlis, kas dūcēja skaļāk par visām citām

1.1. Izcelsme un koncepts

Pēdējos gados Mākslīgā Inteliģence pētniecība ir koncentrējusies uz dabisko valodu: kā mēs varam panākt, lai modelis saprastu un ģenerētu atbilstošu tekstu? Sākotnēji mēs izmantojām NLP (Dabiskās valodas apstrāde) tehnikas, kas balstījās uz vienkāršām noteikumiem vai pamata statistiku. Tad pienāca izšķirošs solis: Deep Learning un neironu tīkli.

Lielie valodu modeļi izriet no šīs revolūcijas. Tos sauc par “lieliem”, jo tiem ir desmitiem vai pat simtiem miljardu parametru. Parametrs ir līdzīgs “mazas sastāvdaļas pozīcijai” bišu stropā. Katrs parametrs “mācas” novērtēt vai pielāgot signālu, lai labāk prognozētu nākamo simbolu dotajā secībā.

1.2. Strops, kas veidots uz milzīgām datu apjomiem

Lai uzbūvētu savu stropu, LLM nepieciešams milzīgs “ziedputekšņu” apjoms: teksts. Tie uzņem fenomenālus satura apjomus, sākot no digitalizētām grāmatām līdz preses rakstiem, forumiem un sociālajiem tīkliem. Uzņemot visus šos datus, modeļa iekšējā struktūra tiek veidota, lai nofiksētu un atspoguļotu valodas regularitātes.

Tādējādi šīs mākslīgās bites galu galā iemācās, ka noteiktā kontekstā noteikti vārdi ir vairāk iespējami par citiem. Tie nemācās tekstu rindiņu pa rindiņai; drīzāk tie iemācās, kā “statistiski reproducēt” tipiskas formas, sintaksi un ideju asociācijas, kas atrodas valodā.

2. Ieeja bišu stropā: pārskats par to, kā tas darbojas

2.1. Tokenizācija: ziedputekšņu vākšana pa daļām

Pirmais solis ir tokenizācija. Mēs ņemam neapstrādāto tekstu un sadalām to tokenos. Iedomājieties ziedu lauku: katrs zieds ir kā vārds (vai vārda daļa), no kura bites vāc ziedputekšņus. “Token” var būt vesels vārds (“house”), fragments (“hou-”, “-se”) vai dažreiz pat tikai pieturzīme.

Šī segmentācija ir atkarīga no modeļa specifiskā vokabulara: jo lielāks ir vokabulars, jo smalkāka var būt segmentācija. Tokenizācija ir izšķiroša, jo modelis pēc tam manipulē ar tokeniem, nevis ar neapstrādāto tekstu. Tas ir līdzīgi kā bite, kas precīzi vāc ziedputekšņus, nevis ņem visu ziedu.

2.2. Iegultnes: ziedputekšņu pārvēršana vektoros

Kad ziedputekšņi ir savākti, tie jākonvertē formātā, ko modelis var izmantot: šo soli sauc par iegultni. Katrs tokens tiek pārveidots par vektoru (skaitļu sarakstu), kas kodē semantisko un konteksta informāciju.

Domājiet par to kā par ziedputekšņu “krāsu” vai “garšu”: diviem vārdiem ar līdzīgām nozīmēm būs līdzīgi vektori, tāpat kā divi saistīti ziedi ražo līdzīgus ziedputekšņus. Šis solis ir būtisks, jo neironu tīkli saprot tikai skaitļus.

2.3. “Transformatoru” slāņi: bišu deja

Bišu stropā bites sazinās caur “bišu deju,” sarežģītu horeogrāfiju, kas norāda, kur atrodas visbagātākie ziedputekšņi. LLM koordinācija tiek panākta, izmantojot uzmanības mehānismu (slaveno “Attention is all you need”, kas tika ieviests 2017. gadā).

Katrs Transformatoru slānis pielieto Pašuzmanību: katram tokenam modelis aprēķina tā nozīmīgumu attiecībā pret visiem citiem tokeniem secībā. Tas ir vienlaicīgs informācijas apmaiņas process, līdzīgi kā katra bite saka: “Šeit ir ziedputekšņu veids, kas man ir; ko tu vajag?”

Kombinējot vairākus Transformatoru slāņus, modelis var uztvert sarežģītas attiecības: tas var iemācīties, ka noteiktā teikumā vārds “queen” attiecas uz jēdzienu, kas saistīts ar “bitēm” vai “stropu”, nevis “monarhiju”, atkarībā no konteksta.

2.4. Medus ražošana: nākamā tokena prognozēšana

Visbeidzot, strops ražo medu, t.i., ģenerēto tekstu. Pēc konteksta analīzes modelim jāatbild uz vienkāršu jautājumu: “Kāds ir vis iespējamākais nākamais tokens?” Šī prognoze balstās uz tīkla pielāgotajiem svariem.

Atkarībā no hiperparametriem (temperatūra, top-k, top-p utt.), process var būt vairāk nejaušs vai vairāk noteikts. Zema temperatūra ir kā ļoti disciplinēta bite, kas ražo paredzamu medu. Augsta temperatūra ir kā ekscentriskāka bite, kas var brīvāk klīst un radīt radošāku medu, riskējot ar nesakritību.

3. Medus visās formās: LLM izmantošanas gadījumi

3.1. Palīdzība rakstīšanā un satura ģenerēšanā

Viens no populārākajiem pielietojumiem ir automātiskā teksta ģenerēšana. Nepieciešams emuāra ieraksts? Video scenārijs? Pasaku pirms gulētiešanas? LLM var radīt pārsteidzoši plūstošu tekstu. Jūs pat varat vadīt rakstīšanas stilu: humoristisks, formāls, dzejisks un tā tālāk.

Tomēr jums ir jāpārbauda ražotās medus kvalitāte. Dažreiz pūlis var savākt nepareizu informāciju, kas noved pie “halucinācijām”—bite izdomā ziedus, kas neeksistē!

3.2. Sarunu rīki un čatboti

Čatboti, ko darbina LLM, ir ieguvuši uzmanību pateicoties viņu dabiski skanošajai sarunai. Iedomājieties pūli, kas, saņemot jūsu pieprasījumu, lido no zieda uz ziedu (token uz token), lai sniegtu atbilstošu atbildi.

Šos čatbotus var izmantot:

• Klientu apkalpošanai
• Palīdzībai (teksta vai balss)
• Apmācībām un interaktīvai mācīšanai
• Valodu apguvei

3.3. Automātiskā tulkošana

Uzņemot tekstus daudzās valodās, LLM bieži zina, kā pāriet no vienas valodas uz otru. Daudzas valodas dalās ar gramatiskām struktūrām, ļaujot mākslīgajai bitei tās atpazīt un piedāvāt tulkojumus. Rezultāti ne vienmēr ir perfekti, bet bieži vien pārsniedz vecāku noteikumu balstītu sistēmu kvalitāti.

3.4. Programmēšanas palīdzība

Daži LLM, piemēram, tie, kas stāv aiz noteiktiem “palīga” sistēmām kodēšanai, var ieteikt pareizu kodu, piedāvāt risinājumus un labot kļūdas. Šis pielietojums kļūst arvien populārāks, pierādot, ka “programmēšanas valodas” ir tikai cita tekstuālās valodas forma lielajā saturā.

3.5. Dokumentu analīze un strukturēšana

Papildus teksta ģenerēšanai, LLM var arī kopsavilkt, analizēt, marķēt (kategorizēt) vai pat izvilkt ieskatus no teksta. Tas ir diezgan noderīgi, lai sakārtotu lielus dokumentu apjomus, vāktu klientu atsauksmes, analizētu atsauksmes utt.

4. Iespējamās kļūdas: ierobežojumi un riski

4.1. Halucinācijas: kad bite izdomā ziedu

Kā minēts, bite (LLM) var “halucinēt.” Tā nav savienota ar patiesības datu bāzi: tā paļaujas uz varbūtībām. Tādējādi tā var droši sniegt nepatiesu vai neesošu informāciju.

Atcerieties, ka LLM nav orakuls; tā paredz tekstu, nesaprotot to cilvēka izpratnē. Tas var radīt nopietnas sekas, ja to izmanto kritiskos uzdevumos (medicīnā, tiesībās utt.) bez uzraudzības.

4.2. Aizspriedumi un nepiemērots saturs

Bites vāc ziedputekšņus no visdažādākajiem ziediem, tostarp apšaubāmiem. Aizspriedumi, kas ir datu sastāvdaļa (stereotipi, diskriminējoši izteikumi utt.), ieplūst stropā. Mēs varam nonākt pie medus, kas ir piesārņots ar šiem aizspriedumiem.

Pētnieki un inženieri cenšas ieviest filtrus un moderācijas mehānismus. Taču uzdevums ir sarežģīts: tas prasa identificēt aizspriedumus, tos labot un izvairīties no pārāk stingras modeļa radošuma ierobežošanas.

4.3. Enerģijas izmaksas un oglekļa pēdas nospiedums

LLM apmācība ir līdzīga milzīgas pūļa uzturēšanai siltumnīcā, kas tiek apsildīta visu diennakti. Tas prasa milzīgus skaitļošanas resursus, līdz ar to arī daudz enerģijas. Tāpēc vides jautājumi ir centrāli:

• Vai mēs varam padarīt apmācību videi draudzīgāku?
• Vai mums vajadzētu ierobežot modeļa izmēru?

Diskusijas turpinās, un daudzas iniciatīvas cenšas samazināt oglekļa pēdas nospiedumu, izmantojot gan aparatūras, gan programmatūras optimizācijas.

4.4. Reālās pasaules konteksta trūkums

Lai gan modelis ir iespaidīgs, tam bieži trūkst reālās pasaules izpratnes ārpus teksta. Šīs mākslīgās bites zina tikai tekstuālo “ziedputekšņu.” Tās neapzinās, ka fizisks objekts sver noteiktu daudzumu vai ka abstraktam jēdzienam ir juridiskas sekas, piemēram.

Šī atšķirība ir acīmredzama uzdevumos, kas prasa dziļu “kopējo izpratni” vai reālas pasaules pieredzi (percepcija, darbība, sensorā atgriezeniskā saite). LLM var neizdoties “vieglos” jautājumos cilvēkam, jo tiem trūkst sensorā konteksta.

5. Mākšanas māksla: “prompt engineering”

5.1. Definīcija

Prompt ir teksts, ko jūs sniedzat LLM, lai iegūtu atbildi. Kā jūs izveidojat šo prompt var būt izšķiroša nozīme. Prompt engineering ietver optimāla (vai tuvu optimālam) prompt rakstīšanu.

Tas ir līdzīgi kā dūmu pūšana bišu stropā, lai nomierinātu bites un parādītu tām tieši to, ko darīt: “Ejiet vākt ziedputekšņus šajā konkrētajā apgabalā, šajā virzienā, šī veida ziedam.”

5.2. Prompt engineering tehnikas

1. Skaidrs konteksts: definējiet LLM lomu. Piemēram, “Jūs esat botānikas eksperts. Izskaidrojiet…”
2. Precīzas instrukcijas: norādiet, ko vēlaties, atbildes formātu, garumu, stilu utt.
3. Piemēri: sniedziet paraugus Q&A, lai vadītu modeli.
4. Ierobežojumi: ja vēlaties sašaurināt jomu, norādiet to (“Nemini šo tēmu; atbildi tikai punktu sarakstos,” utt.).

5.3. Temperatūra, top-k, top-p…

Radot medu, bite var sekot savai receptei vairāk vai mazāk stingri. Temperatūra ir galvenais parametrs:

• Zema temperatūra (~0): strops ir ļoti disciplinēts. Atbildes ir vairāk “konservatīvas” un koherentas, bet mazāk oriģinālas.
• Augsta temperatūra (>1): strops ir iztēles bagātāks, bet var novirzīties no ceļa.

Līdzīgi, “top-k” ierobežo modeli līdz k visdrīzākajiem simboliem, un “top-p” nosaka kumulatīvās varbūtības slieksni (nucleus sampling). Prompt engineering arī ietver šo parametru pielāgošanu vēlamajam rezultātam.

---

6. Stropa izveide: izvietošana un integrācija

6.1. Izvietošanas iespējas

1. Hostēta API: izmantojiet pakalpojumu sniedzēju, kas hostē modeli. Nav nepieciešama smaga infrastruktūra, bet jūs maksājat par lietošanu un paļaujaties uz trešo pusi.
2. Atvērtā koda modelis: instalējiet atvērtā koda LLM savos serveros. Jūs saglabājat pilnīgu kontroli, bet jums jārisina loģistika un enerģijas izmaksas.
3. Hibrīda modelis: izmantojiet mazāku lokālo modeli vienkāršākām uzdevumiem un izsauciet ārēju API sarežģītākiem uzdevumiem.

6.2. Drošība un moderēšana

LLM izvietošana nozīmē uzņemties atbildību par tās rezultātiem. Jums bieži jāpapildina:

• Filtri, lai bloķētu naidīgu, vardarbīgu vai diskriminējošu saturu
• Mehānismi, lai bloķētu sensitīvus datus (piemēram, personisko informāciju)
• Žurnāla un uzraudzības politika, lai izsekotu apmaiņai un uzlabotu sistēmu

6.3. Nepārtraukta uzraudzība un uzlabošana

Pat labi izveidots strops prasa uzraudzību:

• Vāciet lietotāju atsauksmes
• Pielāgojiet promptus un ģenerēšanas parametrus
• Atjauniniet vai pārtreniniet jaunāku modeli pēc vajadzības

Tas ir nepārtraukts process, līdzīgi kā rūpēties par īstu pūli: uzraudzīt tā veselību, labot kļūdas un izmantot iegūtās mācības.

---

7. Nākotnes lidojumi: uz multimodāliem un adaptīviem modeļiem

LLM ir tikai savas evolūcijas sākumā. Drīz mēs runāsim par multimodāliem modeļiem, kas spēj apstrādāt tekstu, attēlus, skaņas un video—sānu, kas savāc ne tikai tekstuālus ziedus, bet arī vizuālus vai dzirdamus.

Sistēmas, kas apvieno redzi un valodu, jau sāk parādīties, vai tās, kas saista simbolisko racionālo domāšanu ar teksta ģenerēšanu. Piemēram, bites varētu interpretēt attēlu un to aprakstīt vai uztvert skaņu un analizēt to kontekstā.

Sabiedrības līmenī šī straujā attīstība rada daudz jautājumu:

• Kā mēs varam nodrošināt atbildību un caurredzamību šo sistēmu izmantošanā?
• Kāds ir ietekme uz darbiem, kas saistīti ar rakstīšanu, tulkošanu vai teksta analīzi?
• Kā mēs varam līdzsvarot konkurenci starp lielajiem AI spēlētājiem (Big Tech, privātie laboratorijas, atvērtā koda projekti)?

---

8. Mūsu nākamais lidojuma ceļš: skatījums uz tradicionālo NLP

Mūsu nākamajā rakstā mēs dziļāk iedziļināsimies NLP (Dabas valodas apstrāde). Mēs izpētīsim, kā tradicionālākas, dažreiz vieglākas pieejas joprojām pastāv līdzās šiem masīvajiem LLM.

Pirms LLM pastāvēja tradicionālā NLP bišu strops, kas izmantoja uzraudzītu klasifikāciju, semantiskās meklēšanas algoritmus, sintaktiskos noteikumus utt. Mēs izpētīsim:

• Pamata metodes (vārdu maisiņš, TF-IDF, n-grami)
• Pirms-Transformer neironu modeļi (RNN, LSTM utt.)
• Tipiskas NLP cauruļvadu sistēmas (tokenizācija, POS marķēšana, parsēšana utt.)

Tas palīdzēs mums saprast, kā LLM pūlis ir izmantojis plašu iepriekšējās izpētes ekosistēmu.

---

9. Secinājums: māksla baudīt medu

Mēs esam rūpīgi aplūkojuši LLMs, šos milzīgos bišu, kas spēj pārvērst neapstrādātu tekstu sarežģītās atbildēs. Šeit ir galvenie punkti:

1. Apmācība: LLMs tiek apmācīti uz milzīgiem datu kopumiem, mācoties valodas statistiskās paraugus.
2. Arhitektūra: Transformeru slāņi ir modeļa kodols, kas uztver konteksta attiecības, izmantojot uzmanību.
3. Lietojuma gadījumi: No rakstīšanas līdz tulkošanai, čatbotiem, koda ieteikumiem un vēl daudz kam – diapazons ir milzīgs.
4. Ierobežojumi: Halucinācijas, aizspriedumi, enerģijas izmaksas… LLMs nav nevainojami. Tie prasa vadību, uzraudzību un pārbaudi.
5. Prompt engineering: Māksla izstrādāt pareizo pieprasījumu (un iestatīt pareizos parametrus), lai iegūtu iespējami labāko atbildi.
6. Ieviešana: Pastāv dažādas stratēģijas – paļauties uz mitinātu API, instalēt atvērtā koda modeli vai apvienot abus.

Bišu simbolizē organizāciju, sadarbību un garšīga medus ražošanu. Līdzīgi, labi pārvaldīts LLM var būt milzīgs ieguvums, optimizējot, radot un palīdzot ar daudziem valodas saistītiem uzdevumiem. Bet, tāpat kā jebkurai spēcīgai pūlī, tas prasa piesardzību un cieņu, pretējā gadījumā jūs riskējat ar negaidītiem dzēlieniem.

Nākamajos rakstos mēs turpināsim ceļojumu caur buzzing pasauli AI un NLP: mēs redzēsim, kā AI attīstījās ap specifiskākiem moduļiem (teksta apstrāde, sintaktiskā analīze, klasifikācija), pirms izpētīsim AI aģentus un noslēgsim ar globālu salīdzinājumu, lai saprastu, kur AI Smarttalk iederas visā šajā.

Līdz tam atcerieties: jums nav jābūt ekspertam, lai atpazītu labu medu, bet veltīt laiku, lai saprastu stropu un tā bites, ir labākais veids, kā to baudīt ar pārliecību.

Tiekamies drīz nākamajā solī mūsu ceļojumā caur buzzing pasauli AI!