Čo je LLM (veľký jazykový model)?

info

Séria článkov o AI
Toto je prvý článok v sérii štyroch:

1. LLMs: pochopenie toho, čo sú a ako fungujú (tento článok).
2. NLP: skúmanie spracovania prirodzeného jazyka.
3. AI agenti: objavovanie autonómnych umelej inteligencie.
4. Porovnanie a pozicionovanie AI Smarttalk: celková syntéza a perspektíva.

Predstavte si pole divých kvetov, ktoré sa tiahne, koľko oko vidí, kde sa nadmerný roj včiel usilovne bzučí okolo. Tieto včely sa vznášajú, zbierajú peľ z každého kvetu a premieňajú ho na neuveriteľne komplexný med. Ten med je jazyk. A tieto včely sú LLMs (Veľké jazykové modely), tie obrovské jazykové modely, ktoré neúnavne pracujú na premenení obrovských množstiev textových dát na niečo štruktúrované, koherentné a niekedy dokonca veľmi kreatívne.

V tomto článku sa hlboko ponoríme do rušného úľa LLMs: pochopenie toho, ako tieto obrovské včely budujú a zdokonaľujú svoje plásty (ich architektúra), aké typy peľu zbierajú (dáta), ako koordinujú, aby produkovali med (generovanie textu) a nakoniec, ako viesť a ovládať tieto roje, aby dodávali sladký, dobre spracovaný nektár namiesto náhodnej substancie.

Pokryjeme niekoľko kľúčových bodov:

• Pôvod a definícia LLM
• Techniky tréningu a úloha pozornosti
• Konkrétne prípady použitia a obmedzenia
• Etické, energetické a technické výzvy
• Prompt engineering na dosiahnutie najlepších výsledkov z LLM
• Možnosti nasadenia a údržby

Analógiu s včelami posunieme dosť ďaleko. Môžete považovať obraz včely za jemný a neškodný, ale pamätajte, že zle riadený roj môže stále spôsobiť niekoľko bodnutí. Predtým, než zapálime dym na ich upokojenie, preskúmajme samotnú štruktúru LLM, ktorá už po prečítaní tohto textu nebude mať mnoho tajomstiev.

Na začiatok tu je zjednodušený diagram (bez ďalších komentárov) cesty, ktorú kus textu prechádza v rámci LLM, od vstupu po výstup, prechádzajúc všetkými kľúčovými krokmi:

1. Čo je LLM? Swarm, ktorý bzučal hlasnejšie ako všetky ostatné

1.1. Pôvod a koncept

Po niekoľko rokov sa výskum umelá inteligencia zameriaval na prírodný jazyk: ako môžeme model naučiť rozumieť a generovať relevantný text? Pôvodne sme používali techniky NLP (spracovanie prirodzeného jazyka) založené na jednoduchých pravidlách alebo základnej štatistike. Potom prišiel kľúčový krok: príchod hlbokého učenia a neurónových sietí.

Veľké jazykové modely vychádzajú z tejto revolúcie. Nazývajú sa „veľké“, pretože majú desiatky alebo dokonca stovky miliárd parametrov. Parameter je niečo ako „pozícia malej súčasti“ v komplexnej organizácii úľa. Každý parameter sa „učí“ vážiť alebo upravovať signál, aby lepšie predpovedal ďalší token v danej sekvencii.

1.2. Úľ postavený na obrovských množstvách dát

Aby si LLM mohli postaviť svoj úľ, potrebujú obrovské množstvo „peľu“: textu. Prijímajú fenomenálne objemy obsahu, od digitalizovaných kníh po tlačové články, fóra a sociálne médiá. Absorbovaním všetkých týchto dát sa vnútorná štruktúra modelu formuje tak, aby zachytila a odrážala jazykové pravidelnosti.

Týmto spôsobom sa tieto umelé včely nakoniec učia, že v danom kontexte sú určité slová pravdepodobnejšie na výskyt ako iné. Nezapamätávajú si text riadok po riadku; namiesto toho sa učia, ako „štatisticky reprodukovať“ typické formy, syntax a asociácie myšlienok nájdené v jazyku.

2. Vstup do úľa: prehľad, ako to funguje

2.1. Tokenizácia: zhromažďovanie peľu kus po kuse

Prvým krokom je tokenizácia. Berieme surový text a rozdeľujeme ho na tokeny. Predstavte si pole kvetov: každý kvet je ako slovo (alebo časť slova), z ktorého včela zbiera peľ. „Token“ môže byť celé slovo („dom“), fragment („do-“, „-m“), alebo niekedy len interpunkčný znak.

Toto segmentovanie závisí od slovníka špecifického pre model: čím väčší je slovník, tým jemnejšie môže byť segmentovanie. Tokenizácia je kľúčová, pretože model potom manipuluje s tokenmi namiesto surového textu. Je to podobné ako včela, ktorá zbiera presne peľ, namiesto toho, aby brala celý kvet.

2.2. Vektory: premena peľu na vektory

Keď je peľ zhromaždený, musí byť prevedený do formátu, ktorý model môže použiť: tento krok sa nazýva embedding. Každý token je transformovaný na vektor (zoznam čísel), ktorý kóduje sémantické a kontextové informácie.

Môžete si to predstaviť ako „farbu“ alebo „príchuť“ peľu: dve slová so podobnými významami budú mať podobné vektory, rovnako ako dva príbuzné kvety produkujú podobný peľ. Tento krok je nevyhnutný, pretože neurónové siete rozumejú iba číslam.

2.3. „Transformers“ vrstvy: tanec včiel

V úli včely komunikujú prostredníctvom „tanca včiel“, komplexnej choreografie, ktorá naznačuje, kde sa nachádza najbohatší peľ. V LLM sa koordinácia dosahuje prostredníctvom mechanizmu attention (slávne „Attention is all you need“, predstavené v roku 2017).

Každá Transformer vrstva aplikuje Self-Attention: pre každý token model vypočítava jeho relevantnosť voči všetkým ostatným tokenom v sekvencii. Je to súčasná výmena informácií, podobne ako každá včela hovorí: „Tu je typ peľu, ktorý mám; čo potrebuješ?“

Stackovaním viacerých Transformer vrstiev môže model zachytiť komplexné vzťahy: môže sa naučiť, že v určitej vete slovo „kráľovná“ odkazuje na koncept spojený s „včelami“ alebo „úľom“, namiesto „monarchie“, v závislosti od kontextu.

2.4. Výroba medu: predpovedanie nasledujúceho tokenu

Nakoniec úľ produkuje med, t.j. generovaný text. Po analýze kontextu musí model odpovedať na jednoduchú otázku: „Aký je najviac pravdepodobný nasledujúci token?“ Táto predikcia závisí od upravených váh siete.

V závislosti od hyperparametrov (teplota, top-k, top-p, atď.) môže byť proces viac náhodný alebo viac deterministický. Nízka teplota je ako veľmi disciplinovaná včela, ktorá produkuje predvídateľný med. Vysoká teplota je ako viac excentrická včela, ktorá sa môže voľnejšie pohybovať a prichádzať s kreatívnejším medom, s rizikom, že bude nekonzistentná.

3. Med v rôznych formách: prípady použitia pre LLM

3.1. Asistované písanie a generovanie obsahu

Jedným z najpopulárnejších použití je automatické generovanie textu. Potrebujete blogový príspevok? Scenár na video? Rozprávku na dobrú noc? LLM dokážu produkovať prekvapivo plynulý text. Môžete dokonca ovplyvniť štýl písania: humorný, formálny, poetický a podobne.

Napriek tomu musíte skontrolovať kvalitu vyprodukovaného medu. Niekedy môže roj zhromaždiť nesprávne informácie, čo vedie k „halucináciám“—včela vymýšľa kvety, ktoré neexistujú!

3.2. Nástroje na konverzáciu a chatboty

Chatboty poháňané LLM si získali pozornosť vďaka svojej prirodzene znejúcej konverzácii. Predstavte si roj, ktorý, keď dostane vašu požiadavku, lieta z kvetu na kvet (token na token) a dodáva vhodnú odpoveď.

Tieto chatboty môžu byť použité na:

• Zákaznícky servis
• Asistenciu (textovú alebo hlasovú)
• Školenie a interaktívne doučovanie
• Učenie jazykov

3.3. Automatický preklad

Po absorbovaní textov v mnohých jazykoch, LLM často vedia, ako prepnúť z jedného jazyka do druhého. Mnohé jazyky zdieľajú gramatické štruktúry, čo umožňuje umelej včele ich rozpoznať a ponúknuť preklady. Výsledky nie sú vždy dokonalé, ale často prevyšujú kvalitu starších systémov založených na pravidlách.

3.4. Asistencia pri programovaní

Niektoré LLM, ako tie, ktoré stoja za určitými systémami „copilot“ pre kódovanie, môžu navrhovať správny kód, navrhovať riešenia a opravovať chyby. Toto použitie je čoraz populárnejšie, čo dokazuje, že „programovacie jazyky“ sú len ďalšou formou textového jazyka vo veľkej úli obsahu.

3.5. Analýza a štruktúrovanie dokumentov

Okrem generovania textu, LLM môžu tiež zhŕňať, analyzovať, označovať (klasifikovať) alebo dokonca extrahovať poznatky z textu. Toto je veľmi užitočné na triedenie veľkých objemov dokumentov, zhromažďovanie spätnej väzby od zákazníkov, analýzu recenzií atď.

4. Možné obmedzenia: obmedzenia a riziká

4.1. Halucinácie: keď včela vymýšľa kvet

Ako bolo spomenuté, včela (LLM) môže „halucinovať“. Nie je pripojená k databáze pravdy: spolieha sa na pravdepodobnosti. Preto môže s istotou poskytnúť falošné alebo neexistujúce informácie.

Pamätajte, že LLM nie je orákulum; predpovedá text bez „pochopenia“ v ľudskom zmysle. To môže mať vážne následky, ak sa používa na kritické úlohy (lekárske, právne atď.) bez dohľadu.

4.2. Predpojatosti a nevhodný obsah

Včely zbierajú peľ zo všetkých druhov kvetov, vrátane pochybného. Predpojatosti prítomné v údajoch (stereotypy, diskriminačné vyhlásenia atď.) prenikajú do úľa. Môžeme skončiť s medom znečisteným týmito predpojatosti.

Výskumníci a inžinieri sa snažia implementovať filtre a mechanizmy moderovania. Ale úloha je zložitá: vyžaduje identifikáciu predpojatostí, ich opravu a vyhýbanie sa prílišným obmedzeniam kreativity modelu.

4.3. Náklady na energiu a uhlíková stopa

Tréning LLM je ako udržiavanie obrovského roje v skleníku, ktorý je vyhrievaný nepretržite. Vyžaduje obrovské výpočtové zdroje, a teda veľa energie. Environmentálne obavy sú preto kľúčové:

• Môžeme urobiť tréning ekologickejším?
• Mali by sme obmedziť veľkosť modelu?

Diskusia prebieha a mnoho iniciatív sa snaží znížiť uhlíkovú stopu prostredníctvom optimalizácií hardvéru aj softvéru.

4.4. Nedostatok kontextualizácie v reálnom svete

Aj keď je model pôsobivý, často mu chýba pochopenie reálneho sveta nad rámec textu. Tieto umelé včely poznajú iba textový „peľ“. Neuvedomujú si, že fyzický objekt má určitú hmotnosť alebo že abstraktný koncept má právne dôsledky, napríklad.

Tento rozdiel je zjavný v úlohách vyžadujúcich hlboký „zdravý rozum“ alebo skúsenosti z reálneho sveta (percepcia, akcia, senzorická spätná väzba). LLM môžu zlyhať na „ľahkých“ otázkach pre človeka, pretože im chýba senzorický kontext.

5. Umenie ovládania: „prompt engineering“

5.1. Definícia

Prompt je text, ktorý dodáte LLM, aby ste získali odpoveď. To, ako tento prompt vytvoríte, môže urobiť všetok rozdiel. Prompt engineering zahŕňa písanie optimálneho (alebo takmer optimálneho) promptu.

Je to ako fúkanie dymu do úľa, aby ste upokojili včely a ukázali im presne, akú prácu majú vykonať: „Choďte zbierať peľ v tejto konkrétnej oblasti, týmto smerom, pre tento typ kvetu.“

5.2. Techniky prompt engineeringu

1. Jasný kontext: definujte úlohu LLM. Napríklad, „Ste expert na botaniku. Vysvetlite…“
2. Presné pokyny: špecifikujte, čo chcete, formát odpovede, dĺžku, štýl atď.
3. Príklady: poskytnite vzorové otázky a odpovede na usmernenie modelu.
4. Obmedzenia: ak chcete zúžiť rozsah, povedzte to („Nespomínajte túto tému; odpovedajte iba v bullet pointoch,“ atď.).

5.3. Teplota, top-k, top-p…

Pri generovaní medu môže včela dodržiavať svoj recept viac či menej prísne. Teplota je kľúčový parameter:

• Nízka teplota (~0): úľ je veľmi disciplinovaný. Odpovede sú viac „konzervatívne“ a koherentné, ale menej originálne.
• Vysoká teplota (>1): úľ je viac kreatívny, ale môže sa odchýliť od témy.

Podobne „top-k“ obmedzuje model na k najpravdepodobnejších tokenov a „top-p“ ukladá kumulatívny pravdepodobnostný prah (nucleus sampling). Prompt engineering tiež zahŕňa ladění týchto parametrov pre požadovaný výsledok.

---

6. Nastavenie úľa: nasadenie a integrácia

6.1. Možnosti nasadenia

1. Hostované API: Použite poskytovateľa, ktorý hostí model. Nie je potrebná ťažká infraštruktúra, ale platíte za použitie a spoliehate sa na tretiu stranu.
2. Open-source model: Nainštalujte open-source LLM na vlastných serveroch. Zachovávate si úplnú kontrolu, ale musíte sa postarať o logistiku a náklady na energiu.
3. Hybridný model: Použite menší lokálny model na jednoduchšie úlohy a zavolajte externé API na zložitejšie úlohy.

6.2. Bezpečnosť a moderovanie

Nasadenie LLM znamená prevziať zodpovednosť za jeho výstup. Často musíte pridať:

• Filtre na blokovanie nenávistného, násilného alebo diskriminačného obsahu
• Mechanizmy na blokovanie citlivých údajov (napr. osobné informácie)
• Politiku logovania a monitorovania na sledovanie výmen a zlepšenie systému

6.3. Priebežné monitorovanie a zlepšovanie

Aj dobre nastavený úľ potrebuje dohľad:

• Zbierajte spätnú väzbu od používateľov
• Upravte prompty a parametre generovania
• Aktualizujte alebo pretrénujte novší model podľa potreby

Je to kontinuálny proces, podobne ako starostlivosť o skutočný roj: sledujte jeho zdravie, opravujte chyby a využívajte získané lekcie.

---

7. Budúce lety: smerom k multimodálnym a adaptívnym modelom

LLM sú len na začiatku svojej evolúcie. Čoskoro budeme hovoriť o multimodálnych modeloch, schopných spracovávať text, obrázky, zvuky a videá—swarm, ktorý zhromažďuje nielen textové kvety, ale aj vizuálne alebo auditívne.

Systémy kombinujúce víziu a jazyk sa už objavujú, alebo tie, ktoré spájajú symbolické uvažovanie s generovaním textu. Včela by mohla napríklad interpretovať obrázok a opísať ho, alebo zachytiť zvuk a analyzovať ho v kontexte.

Na spoločenskej úrovni tento rýchly vývoj vyvoláva mnoho otázok:

• Ako môžeme zabezpečiť zodpovednosť a transparentnosť pri používaní týchto systémov?
• Aký dopad to bude mať na pracovné miesta súvisiace s písaním, prekladom alebo analýzou textu?
• Ako môžeme vyvážiť konkurenciu medzi hlavnými hráčmi v oblasti AI (Big Tech, súkromné laboratóriá, open-source projekty)?

---

8. Naša ďalšia letová trasa: pohľad na tradičné NLP

V našom ďalšom článku sa podrobnejšie ponoríme do NLP (spracovanie prirodzeného jazyka). Preskúmame, ako klasickejšie, niekedy ľahšie prístupy stále koexistujú vedľa týchto masívnych LLM.

Pred LLM existoval tradičný NLP úľ, ktorý používal supervidovanú klasifikáciu, algoritmy sémantického vyhľadávania, syntaktické pravidlá atď. Preskúmame:

• Základné metódy (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)
• Pre-Transformer neurónové modely (RNN, LSTM atď.)
• Typické NLP pipeline (tokenizácia, POS tagging, parsing atď.)

To nám pomôže pochopiť, ako swarm LLM čerpal z širokého ekosystému predchádzajúceho výskumu.

---

9. Záver: umenie užívania si medu

Podrobne sme sa pozreli na LLMs, tieto obrovské včely schopné premieňať surový text na sofistikované odpovede. Tu sú kľúčové body:

1. Tréning: LLMs sú trénované na obrovských datasetoch, učia sa štatistické vzory jazyka.
2. Architektúra: Transformerové vrstvy sú základom modelu, zachytávajú kontextové vzťahy prostredníctvom pozornosti.
3. Prípadové použitia: Od písania po prekladanie, chatboty, návrhy kódu a ďalšie—rozsah je obrovský.
4. Obmedzenia: Halucinácie, predsudky, energetické náklady… LLMs nie sú bezchybné. Potrebujú vedenie, dohľad a overenie.
5. Inžinierstvo podnetov: Umenie vytvárania správneho požiadavku (a nastavenia správnych parametrov) na získanie čo najlepšej odpovede.
6. Nasadenie: Existuje niekoľko stratégií—spoliehanie sa na hostovanú API, inštalácia open-source modelu alebo kombinácia oboch.

Včely sú symbolom organizácie, spolupráce a výroby chutného medu. Rovnako môže dobre spravované LLM byť obrovským prínosom pre optimalizáciu, tvorbu a asistenciu pri mnohých jazykovo orientovaných úlohách. Ale, ako každé mocné stádo, vyžaduje opatrnosť a rešpekt, inak riskujete nečakané žihadlá.

V nadchádzajúcich článkoch budeme pokračovať v našej ceste cez bzučiaci svet AI a NLP: uvidíme, ako sa AI vyvinula okolo špecifickejších modulov (spracovanie textu, syntaktická analýza, klasifikácia) predtým, ako preskúmame AI Agentov a uzavrieme globálnym porovnaním, aby sme pochopili, kde sa AI Smarttalk do toho všetkého zmestí.

Dovtedy si pamätajte: nemusíte byť odborníkom, aby ste rozpoznali dobrý med, ale venovanie času na pochopenie úľa a jeho včiel je najlepší spôsob, ako si ho s dôverou vychutnať.

Uvidíme sa čoskoro pri ďalšom kroku v našej ceste cez bzučiaci svet AI!