Што е LLM (голем јазичен модел)?

info

Серија на статии за AI
Ова е првата статија во серија од четири:

1. LLMs: разбирање на тоа што се и како функционираат (оваа статија).
2. NLP: истражување на Обработката на Природен Јазик.
3. AI агенти: откривање на автономни вештачки интелигенции.
4. Споредба и позиционирање на AI Smarttalk: општа синтеза и перспектива.

Замислете поле со диви цветови кое се протега колку што окото може да види, каде што прекумерно рој пчели активно жужи околу. Тие треперат, собираат полен од секој цвет и го претвораат во неверојатно сложен мед. Тој мед е јазик. А овие пчели се LLMs (Големи Јазични Модели), тие гигантски јазични модели кои неуморно работат на трансформација на огромни количини текстуални податоци во нешто структурирано, кохерентно, а понекогаш и многу креативно.

Во оваа статија, ќе се задлабочиме во жужечката кошница на LLMs: разбирање на тоа како овие масивни пчели ги градат и усовршуваат своите саќа (нивната архитектура), каков полен собираат (податоците), како координираат за да произведат мед (генерација на текст), и конечно, како да ги водиме и укротуваме овие ројови за да испорачаат сладок, добро изработен нектар наместо случајна супстанца.

Ќе покриеме неколку клучни точки:

• Потеклото и дефиницијата на LLM
• Техники на обука и улогата на внимание
• Конкретни случаи на употреба и ограничувања
• Етички, енергетски и технички предизвици
• Инженеринг на упатства за да се извлече најдоброто од LLM
• Опции за распоредување и одржување

Ќе ја продолжиме аналогјата со пчели доста далеку. Може да ја сметате сликата на пчела за нежна и безопасна, но запомнете дека лошо управуван рој може да нанесе доста убоди. Пред да запалиме дим за да ги смириме, да го истражиме самата структура на LLM, која повеќе нема да држи многу тајни откако ќе ја завршите читањето.

За почеток, еве поедноставена дијаграма (без дополнителни коментари) на патот што парче текст го следи во LLM, од влез до излез, поминувајќи низ сите клучни чекори:

1. Што е LLM? Ројот што бучеше погласно од сите други

1.1. Потекло и концепт

Веќе неколку години, Вештачката Интелигенција се фокусира на природниот јазик: како можеме да направиме моделот да разбере и генерира релевантен текст? Поначално, користевме техники за NLP (Обработка на Природен Јазик) базирани на едноставни правила или основни статистики. Потоа дојде клучен чекор: појавата на Длабоко Учење и неуронски мрежи.

Големите Јазични Модели произлегуваат од оваа револуција. Тие се нарекуваат “големи” затоа што имаат десетици или дури стотици милијарди параметри. Параметарот е нешто како “позицијата на мал компонент” во комплексната организација на кошницата. Секој параметар “уче” да тежи или прилагодува сигнал за подобро предвидување на следниот токен во дадена секвенца.

1.2. Кошница изградена на масивни количини на податоци

За да ја изградат својата кошница, LLM-ите потребна е огромна количина на “пчелин прашок”: текст. Тие инжектираат феноменални волумени на содржина, од дигитализирани книги до новински статии, форуми и социјални медиуми. Апсорбирајќи ги сите тие податоци, внатрешната структура на моделот се обликува за да фати и одрази јазични редовности.

Затоа, овие вештачки пчели на крајот учат дека, во даден контекст, одредени зборови имаат поголема веројатност да се појават од други. Тие не меморираат текст ред по ред; наместо тоа, тие учат како да “статистички репродуцираат” типични форми, синтакса и асоцијации на идеи пронајдени во јазикот.

2. Влегување во кошницата: преглед на тоа како функционира

2.1. Токенизација: собирање полен парче по парче

Првиот чекор е токенизација. Ние го земаме суровиот текст и го делиме на токени. Замислете поле со цвеќиња: секое цвеќе е како збор (или дел од збор), од кое пчелата собира полен. “Токен” може да биде цел збор (“куќа”), фрагмент (“ку-”, “-ќа”) или понекогаш само интерпункциски знак.

Оваа сегментација зависи од речник специфичен за моделот: колку е поголем речникот, толку пофина може да биде сегментацијата. Токенизацијата е клучна бидејќи моделот потоа манипулира со токени наместо со суров текст. Тоа е слично на пчелата која собира точно полен наместо да зема цело цвеќе.

2.2. Вградби: претворање на полен во вектори

Откако поленот е собран, мора да се конвертира во формат кој моделот може да го користи: тој чекор се нарекува вградба. Секој токен се трансформира во вектор (лист на броеви) кој кодира семантички и контекстуални информации.

Замислете го како “боја” или “вкус” на поленот: два збора со слични значења ќе имаат слични вектори, исто како што два поврзани цвеќиња произведуваат сличен полен. Овој чекор е суштински, бидејќи невронските мрежи разбираат само броеви.

2.3. Слоевите на “Трансформери”: танцот на пчелите

Во кошницата, пчелите комуницираат преку “танц на пчелите,” сложена хореографија која укажува каде се наоѓа најбогатиот полен. Во LLM, координацијата се постигнува преку механизмот на внимание (познатиот “Вниманието е сè што ви е потребно” воведен во 2017).

Секој слој на Трансформер применува Самовнимание: за секој токен, моделот ја пресметува неговата релевантност во однос на сите други токени во низата. Тоа е симултанска размена на информации, многу како секоја пчела да вели: “Еве каков полен имам; што ви е потребно?”

Со стакање на повеќе слоеви на Трансформер, моделот може да фати сложени односи: може да научи дека, во одредена реченица, зборот “кралица” се однесува на концепт поврзан со “пчели” или “кошница,” а не со “монархија,” во зависност од контекстот.

2.4. Производство на мед: предвидување на следниот токен

На крајот, кошницата произведува мед, т.е., генерираниот текст. Откако ќе го анализира контекстот, моделот мора да одговори на едноставно прашање: “Кој е најмногу веројатен следен токен?” Ова предвидување се потпира на прилагодените тежини на мрежата.

Во зависност од хиперпараметрите (температура, top-k, top-p, итн.), процесот може да биде повеќе случаен или повеќе детерминистички. Ниска температура е како многу дисциплинирана пчела која произведува предвидлив мед. Висока температура е како поекстравагантна пчела која може да се движи поослободно и да создаде по-креативен мед, со ризик од неконзистентност.

3. Мед во сите форми: случаи на употреба за LLMs

3.1. Помошно пишување и генерирање содржина

Едно од најпопуларните употреби е автоматско генерирање текст. Ви треба блог пост? Сценарио за видео? Приказна за спиење? LLMs можат да произведат изненадувачки течен текст. Можете дури и да управувате со стилот на пишување: хумористичен, формален, поетски, и така натаму.

Сепак, мора да ја проверите квалитетот на произведениот мед. Понекогаш, ројот може да собере погрешни информации, што доведува до “халукации”—пчелата измислува цветови кои не постојат!

3.2. Алати за разговор и чатботови

Чатботовите поддржани од LLMs добија внимание благодарение на нивниот помалку звучен разговор. Замислете рој кој, по примањето на вашиот барање, лета од цвет до цвет (токен до токен) за да достави соодветен одговор.

Овие чатботови можат да се користат за:

• Корисничка поддршка
• Асистенција (текстуално или гласовно)
• Обука и интерактивно туторство
• Учење јазик

3.3. Автоматска превод

Откако апсорбирале текстови на многу јазици, LLMs често знаат како да преминат од еден јазик на друг. Многу јазици споделуваат граматички структури, што му овозможува на вештачкиот пчела да ги препознае и да понуди преводи. Резултатите не се секогаш совршени, но често ги надминуваат квалитетот на постарите системи базирани на правила.

3.4. Помош при програмирање

Некои LLMs, како оние зад одредени системи “копилоти” за кодирање, можат да предложат исправен код, да предложат решенија и да поправат грешки. Оваа употреба е сè попопуларна, докажувајќи дека “програмските јазици” се само уште една форма на текстуален јазик во големата кошница на содржина.

3.5. Анализа и структурирање на документи

Покрај генерирањето текст, LLMs можат исто така да сумираат, анализираат, етикетираат (класифицираат) или дури и да извлекуваат инсайти од текст. Ова е многу корисно за сортирање на големи обеми на документи, собирање на повратни информации од клиенти, анализа на рецензии, итн.

4. Можни ограничувања: ограничувања и ризици

4.1. Халуцинации: кога пчелата измислува цвет

Како што беше спомнато, пчелата (LLM) може да “халуцинира.” Таа не е поврзана со база на вистини: се потпира на веројатности. Затоа, може самоуверено да обезбеди лажни или непостоечки информации.

Запомнете дека LLM не е оракул; таа предвидува текст без “разбирање” во човечка смисла. Ова може да има сериозни последици ако се користи за критични задачи (медицински, правни и сл.) без надзор.

4.2. Пристрастеност и неприфатливо содржина

Пчелите собираат полен од сите видови цветови, вклучувајќи и сомнителни. Пристрастеностите присутни во податоците (стереотипи, дискриминаторски изјави и сл.) се впиваат во кошницата. Можеме да завршиме со мед контаминиран од овие пристрастености.

Истражувачите и инженерите се стремат да имплементираат филтри и механизми за модерација. Но, задачата е сложена: бара идентификување на пристрастеностите, нивно коригирање и избегнување на прекумерно ограничување на креативноста на моделот.

4.3. Трошоци за енергија и јаглероден отпечаток

Обучувањето на LLM е како одржување на огромно рој во стаклена градина која се загрева цело време. Тоа бара огромни компјутерски ресурси, а со тоа и многу енергија. Затоа, еколошките прашања се централни:

• Можеме ли да направиме обуката поеколошка?
• Треба ли да го ограничиме големината на моделот?

Дебатата е во тек, а многу иницијативи имаат за цел да го намалат јаглеродниот отпечаток преку оптимизации на хардверот и софтверот.

4.4. Недостаток на реална контекстуализација

Иако моделот е импресивен, често недостасува разбирање на реалниот свет надвор од текстот. Овие вештачки пчели знаат само текстуален “полен.” Тие не сфаќаат дека физичкиот објект има определена тежина или дека апстрактната концепција има правни импликации, на пример.

Оваа празнина е очигледна во задачите кои бараат длабоко “здраво разум” или искуства од реалниот свет (перцепција, акција, сензорна повратна информација). LLM-ите можат да не успеат на “лесни” прашања за човекот бидејќи им недостасува сензорен контекст.

5. Уметноста на укротување: “инженерство на упатства”

5.1. Дефиниција

Едно упатство е текстот што го давате на LLM за да добиете одговор. Како што го составувате ова упатство може да направи голема разлика. Инженерството на упатства вклучува пишување оптимално (или близу оптимално) упатство.

Тоа е како да дуваш дим во кошницата за да ги смириш пчелите и да им покажеш точно што работа да направат: “Оди собирај полен во оваа специфична област, во таа насока, за овој тип на цвет.”

5.2. Техники на инженерство на упатства

1. Јасен контекст: дефинирајте ја улогата на LLM. На пример, “Ти си експерт за ботаника. Објасни…”
2. Прецизни инструкции: специфицирајте што сакате, формат на одговорот, должина, стил, итн.
3. Примери: обезбедете примерни прашања и одговори за да го водите моделот.
4. Ограничувања: ако сакате да го ограничите опсегот, кажете го тоа (“Не спомнувајте ја оваа тема; одговорете само во листи со точки,” итн.).

5.3. Температура, top-k, top-p…

Кога генерираат мед, пчелата може да го следи својот рецепт повеќе или помалку строго. Температурата е клучен параметар:

• Ниска температура (~0): кошницата е многу дисциплинирана. Одговорите се повеќе “конзервативни” и коерентни, но помалку оригинални.
• Висока температура (>1): кошницата е поимагинативна, но може да отстапи од патот.

Слично, “top-k” го ограничува моделот на k најверојатни токени, а “top-p” наметнува праг на кумулативна веројатност (nucleus sampling). Инженерството на упатства исто така вклучува прилагодување на овие параметри за посакуваниот резултат.

---

6. Поставување на кошница: распоредување и интеграција

6.1. Опции за распоредување

1. Хостирана API: Користете провајдер кој хостира моделот. Не е потребна тешка инфраструктура, но плаќате по употреба и се потпирате на трета страна.
2. Отворен изворен модел: Инсталирајте отворен изворен LLM на вашите сервери. Задржувате целосна контрола, но мора да се справите со логистиката и трошоците за енергија.
3. Хибриден модел: Користете помал локален модел за поедноставни задачи и повикајте надворешен API за покомплексни задачи.

6.2. Безбедност и модерација

Распоредувањето на LLM значи преземање одговорност за неговиот излез. Често треба да додадете:

• Филтри за блокирање на мразлив, насилен или дискриминаторен содржин
• Механизми за блокирање на чувствителни податоци (нпр. лични информации)
• Политика за логирање и мониторинг за следење на размените и подобрување на системот

6.3. Континуирано следење и подобрување

И една добро поставена кошница има потреба од надзор:

• Собирајте повратни информации од корисниците
• Прилагодувајте упатства и параметри за генерирање
• Ажурирајте или повторно обучете понов модел по потреба

Тоа е континуиран процес, слично на одржување на вистинска ројка: следете го нејзиното здравје, исправете ги грешките и искористете ги научените лекции.

---

7. Идни летови: кон мултимодални и адаптивни модели

LLMs се само на почетокот на нивната еволуција. Скоро, ќе зборуваме за мултимодални модели, способни да обработуваат текст, слики, звуци и видеа—с swarm што собира не само текстуални цветови туку и визуелни или аудитивни.

Системите што комбинираат визија и јазик веќе се појавуваат, или оние што поврзуваат симболично расудување со генерирање текст. Пчелата може, на пример, да интерпретира слика и да ја опише, или да собере звук и да го анализира во контекст.

На општествено ниво, ова брзо развивање поставува многу прашања:

• Како можеме да осигуриме одговорност и прозрачност во користењето на овие системи?
• Каков е влијанието на работните места поврзани со пишување, превод или анализа на текст?
• Како можеме да го балансираме конкуренцијата помеѓу големите играчи во AI (Big Tech, приватни лаборатории, проекти со отворен код)?

---

8. Нашиот следен летен пат: поглед на традиционалниот NLP

Во нашиот следен напис, ќе се потопиме поопшто во NLP (Обработка на природен јазик). Ќе разгледаме како по-класичните, понекогаш полесни, пристапи сè уште коегзистираат покрај овие масивни LLMs.

Пред LLMs, постоеше традиционалниот NLP кошер, кој користеше супервизирана класификација, семантички алгоритми за пребарување, синтаксиски правила итн. Ќе истражиме:

• Основни методи (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)
• Претрансформаторски неуронски модели (RNN, LSTM, итн.)
• Типични NLP линии на обработка (токенизација, POS означување, парсирање, итн.)

Ова ќе ни помогне да разбереме како LLM swarm се потпира на широк екосистем на претходни истражувања.

---

9. Заклучок: уметноста на уживање во медот

Ние направивме опсежен преглед на LLMs, овие гигантски пчели способни да претворат суров текст во сложени одговори. Еве ги клучните точки:

1. Обука: LLMs се обучени на масивни сетови на податоци, учејќи ги статистичките шеми на јазикот.
2. Архитектура: Трансформаторските слоеви се срцето на моделот, фаќајќи ги контекстуалните односи преку внимание.
3. Случаји на употреба: Од пишување до преведување, чатботови, предлози за код и многу повеќе—опсегот е огромен.
4. Ограничувања: Халуцинации, пристрасности, трошоци за енергија… LLMs не се безгрешни. Им е потребно водство, надзор и верификација.
5. Инженеринг на упити: Уметноста на создавање на правилниот барање (и поставување на правилните параметри) за да се добие најдобриот можен одговор.
6. Деплојмент: Постојат различни стратегии—основни на хостирана API, инсталирање на отворен модел, или комбинирање на двете.

Пчелите се симбол на организација, соработка и производство на вкусен мед. На ист начин, добро управуван LLM може да биде огромен ресурс за оптимизирање, создавање и помагање во бројни задачи поврзани со јазикот. Но, како било која моќна рој, бара претпазливост и почит, или ризикувате неочекувани убоди.

Во идните статии, ќе продолжиме нашето патување низ бучниот свет на AI и NLP: ќе видиме како AI се развиваше околу поопределени модули (обработка на текст, синтактичка анализа, класификација) пред да истражиме AI Агенти и да завршиме со глобално споредување за да разбереме каде AI Smarttalk се вклопува во сето тоа.

Додека не се видиме повторно, запомнете: не морате да бидете експерт за да препознаете добар мед, но посветувањето време за разбирање на кошницата и нејзините пчели е најдобриот начин да го вкусите со доверба.

Се гледаме наскоро за следниот чекор во нашето патување низ бучниот свет на AI!