Šta je LLM (veliki jezički model)?

info

Serija članaka o AI
Ovo je prvi članak u seriji od četiri:

1. LLM: razumevanje šta su i kako funkcionišu (ovaj članak).
2. NLP: istraživanje obrade prirodnog jezika.
3. AI agenti: otkrivanje autonomnih veštačkih inteligencija.
4. Uporedba i pozicioniranje AI Smarttalk-a: sveobuhvatna sinteza i perspektiva.

Zamislite polje divljih cvetova koje se proteže koliko oko može da vidi, gde se preveliko roje pčela marljivo kreće. One lete, sakupljaju polen sa svakog cveta i pretvaraju ga u neverovatno složen med. Taj med je jezik. A te pčele su LLM (veliki jezički modeli), ti divovski jezički modeli koji neumorno rade na transformaciji ogromnih količina tekstualnih podataka u nešto strukturirano, koherentno, a ponekad čak i veoma kreativno.

U ovom članku, zaronimo duboko u užurbani košnicu LLM: razumevanje kako ove ogromne pčele grade i usavršavaju svoje saće (svoju arhitekturu), koje vrste polena sakupljaju (podatke), kako se koordiniraju da proizvode med (generisanje teksta), i konačno kako da usmerimo i ukrotimo ova roje da isporuče sladak, dobro oblikovan nektar umesto nasumične supstance.

Pokrićemo nekoliko ključnih tačaka:

• Poreklo i definicija LLM
• Tehnike obuke i uloga pažnje
• Konkretni slučajevi upotrebe i ograničenja
• Etnički, energetski i tehnički izazovi
• Inženjering upita kako bismo izvukli najbolje iz LLM
• Opcije za implementaciju i održavanje

Povlačićemo analogiju sa pčelama prilično daleko. Možda ćete sliku pčele smatrati blagom i bezopasnom, ali zapamtite da loše upravljan roj može i dalje naneti prilično mnogo uboda. Pre nego što zapalimo dim da ih smirimo, istražimo samu strukturu LLM-a, koja više neće imati mnogo tajni kada završite sa čitanjem.

Za početak, ovde je pojednostavljeni dijagram (bez dodatnih komentara) puta koji komad teksta prolazi unutar LLM-a, od ulaza do izlaza, prolazeći kroz sve ključne korake:

1. Šta je LLM? Swarm koji je zujao glasnije od svih drugih

1.1. Poreklo i koncept

Već nekoliko godina, istraživanje Veštačke Inteligencije fokusira se na prirodni jezik: kako možemo učiniti da model razume i generiše relevantan tekst? U početku smo koristili tehnike NLP (Obrada Prirodnog Jezika) zasnovane na jednostavnim pravilima ili osnovnoj statistici. Zatim je stigao ključni korak: pojava Dubokog Učenja i neuronskih mreža.

Veliki Jezički Modeli proizašli su iz ove revolucije. Zovu se “veliki” jer imaju desetine ili čak stotine milijardi parametara. Parametar je donekle poput “pozicije malog komponenta” u složenoj organizaciji košnice. Svaki parametar “uči” kako da teži ili prilagodi signal kako bi bolje predvideo sledeći token u datoj sekvenci.

1.2. Košnica izgrađena na ogromnim količinama podataka

Da bi izgradili svoju košnicu, LLM-ovi trebaju ogromnu količinu “polena”: teksta. Oni unose fenomenalne količine sadržaja, od digitalizovanih knjiga do novinskih članaka, foruma i društvenih mreža. Apsorbujući sve te podatke, unutrašnja struktura modela postaje oblikovana da uhvati i odrazi jezičke regularnosti.

Stoga, ove veštačke pčele na kraju uče da su, u datom kontekstu, određene reči verovatnije da će se pojaviti od drugih. One ne pamte tekst red po red; umesto toga, one uče kako da “statistički reprodukuju” tipične oblike, sintaksu i asocijacije ideja pronađenih u jeziku.

2. Ulaženje u košnicu: pregled kako to funkcioniše

2.1. Tokenizacija: prikupljanje polena komad po komad

Prvi korak je tokenizacija. Uzimamo sirovi tekst i delimo ga na tokene. Zamislite polje cveća: svaka cvetka je poput reči (ili dela reči), iz koje pčela prikuplja polen. “Token” može biti cela reč (“kuća”), fragment (“ku-”, “-ća”), ili ponekad samo interpunkcijski znak.

Ova segmentacija zavisi od rečnika specifičnog za model: što je rečnik veći, to može biti finija segmentacija. Tokenizacija je ključna jer model zatim manipuliše tokenima umesto sirovim tekstom. To je slično kao kada pčela precizno prikuplja polen umesto da uzima celu cvetku.

2.2. Ugradnje: pretvaranje polena u vektore

Kada je polen prikupljen, mora se pretvoriti u format koji model može koristiti: taj korak se naziva ugradnja. Svaki token se transformiše u vektor (listu brojeva) koji kodira semantičke i kontekstualne informacije.

Zamislite to kao “boju” ili “ukus” polena: dve reči sa sličnim značenjima će imati slične vektore, baš kao što dve povezane cvetke proizvode sličan polen. Ovaj korak je suštinski važan, jer neuronske mreže razumeju samo brojeve.

2.3. Slojevi “Transformera”: ples pčela

U košnici, pčele komuniciraju kroz “ples pčela,” složenu koreografiju koja pokazuje gde se nalazi najbogatiji polen. U LLM-u, koordinacija se postiže putem mehanizma pažnje (poznatog “Pažnja je sve što vam treba” predstavljenog 2017. godine).

Svaki Transformer sloj primenjuje Samo-Pažnju: za svaki token, model izračunava njegovu relevantnost za sve druge tokene u sekvenci. To je simultana razmena informacija, slično kao kada svaka pčela kaže: “Evo tipa polena koji imam; šta ti treba?”

Stack-ovanjem više Transformer slojeva, model može uhvatiti složen odnose: može naučiti da, u određenoj rečenici, reč “kraljica” se odnosi na koncept povezan sa “pčelama” ili “košnicom,” a ne na “monarhiju,” u zavisnosti od konteksta.

2.4. Proizvodnja meda: predviđanje sledećeg tokena

Na kraju, košnica proizvodi med, tj. generisani tekst. Nakon analize konteksta, model mora odgovoriti na jednostavno pitanje: “Koji je najverovatniji sledeći token?” Ovo predviđanje se oslanja na prilagođene težine mreže.

U zavisnosti od hiperparametara (temperatura, top-k, top-p, itd.), proces može biti više nasumičan ili više determinističan. Niska temperatura je poput veoma disciplinovane pčele koja proizvodi predvidljiv med. Visoka temperatura je poput ekscentrične pčele koja može slobodnije da se kreće i dođe do kreativnijeg meda, uz rizik od nekonzistentnosti.

3. Med u svim oblicima: slučajevi upotrebe za LLM-ove

3.1. Pomoćno pisanje i generisanje sadržaja

Jedna od najpopularnijih upotreba je automatsko generisanje teksta. Treba vam blog post? Scenario za video? Priča za laku noć? LLM-ovi mogu proizvesti iznenađujuće tečan tekst. Možete čak usmeriti stil pisanja: humorističan, formalan, poetski, i tako dalje.

Ipak, morate proveriti kvalitet proizvedenog meda. Ponekad, roj može prikupiti pogrešne informacije, što dovodi do “halucinacija”—pčela izmišlja cveće koje ne postoji!

3.2. Alati za razgovor i chatboti

Chatboti pokretani LLM-ovima su privukli pažnju zahvaljujući svom prirodnijem razgovoru. Zamislite roj koji, nakon što primi vaš zahtev, leti od cveća do cveća (tokena do tokena) kako bi pružio odgovarajući odgovor.

Ovi chatboti se mogu koristiti za:

• Korisničku podršku
• Pomoć (tekstualnu ili glasovnu)
• Obuku i interaktivno podučavanje
• Učenje jezika

3.3. Automatski prevod

Apsorbovavši tekstove na mnogim jezicima, LLM-ovi često znaju kako da pređu sa jednog jezika na drugi. Mnogi jezici dele gramatičke strukture, omogućavajući veštačkoj pčeli da ih prepozna i ponudi prevode. Rezultati nisu uvek savršeni, ali često nadmašuju kvalitet starijih sistema zasnovanih na pravilima.

3.4. Pomoć u programiranju

Neki LLM-ovi, kao što su oni iza određenih “copilot” sistema za kodiranje, mogu sugerisati ispravan kod, predložiti rešenja i ispraviti greške. Ova upotreba postaje sve popularnija, dokazujeći da su “programski jezici” samo još jedan oblik tekstualnog jezika u velikoj košnici sadržaja.

3.5. Analiza i strukturiranje dokumenata

Pored generisanja teksta, LLM-ovi takođe mogu sazeti, analizirati, označiti (klasifikovati) ili čak izvući uvide iz teksta. Ovo je prilično korisno za sortiranje velikih količina dokumenata, prikupljanje povratnih informacija od kupaca, analizu recenzija, itd.

4. Moguće poteškoće: ograničenja i rizici

4.1. Halucinacije: kada pčela izmišlja cvet

Kao što je pomenuto, pčela (LLM) može da "halucinira." Nije povezana sa bazom podataka istine: oslanja se na verovatnoće. Stoga može sa sigurnošću pružiti lažne ili nepostojeće informacije.

Zapamtite da LLM nije orakl; predviđa tekst bez "razumevanja" u ljudskom smislu. Ovo može imati ozbiljne posledice ako se koristi za kritične zadatke (medicinske, pravne, itd.) bez nadzora.

4.2. Pristrasnost i neprimeren sadržaj

Pčele sakupljaju polen sa svih vrsta cvetova, uključujući sumnjive. Pristrasnosti prisutne u podacima (stereotipi, diskriminatorne izjave, itd.) prodiru u košnicu. Možemo završiti sa medom koji je kontaminiran ovim pristrasnostima.

Istraživači i inženjeri teže da implementiraju filtre i mehanizme moderacije. Ali zadatak je složen: zahteva identifikaciju pristrasnosti, njihovo ispravljanje i izbegavanje prekomernog ograničavanja kreativnosti modela.

4.3. Troškovi energije i karbonski otisak

Obučavanje LLM-a je kao održavanje ogromnog rojeva u stakleniku koji se greje 24 sata dnevno. Zahteva ogromne računarske resurse, a samim tim i mnogo energije. Ekološka pitanja su stoga centralna:

• Možemo li učiniti obučavanje ekološki prihvatljivijim?
• Trebalo bi da ograničimo veličinu modela?

Rasprava je u toku, a mnoge inicijative imaju za cilj smanjenje karbonskog otiska kroz optimizacije hardvera i softvera.

4.4. Nedostatak kontekstualizacije u stvarnom svetu

Iako je model impresivan, često mu nedostaje razumevanje stvarnog sveta izvan teksta. Ove veštačke pčele znaju samo tekstualni "polen." Ne shvataju da fizički objekat ima određenu težinu ili da apstraktni koncept ima pravne posledice, na primer.

Ova razlika je očigledna u zadacima koji zahtevaju duboko "zajedničko razumevanje" ili iskustva iz stvarnog sveta (percepcija, akcija, senzorna povratna informacija). LLM-ovi mogu da zaključe na "laka" pitanja za čoveka jer im nedostaje senzorni kontekst.

5. Umijeće obuzdavanja: “inženjering upita”

5.1. Definicija

Upit je tekst koji dostavljate LLM-u kako biste dobili odgovor. Način na koji oblikujete ovaj upit može napraviti veliku razliku. Inženjering upita podrazumeva pisanje optimalnog (ili skoro optimalnog) upita.

To je kao pušenje dima u košnicu kako biste umirili pčele i pokazali im tačno koji posao treba da urade: “Idite i skupljajte polen u ovoj specifičnoj oblasti, u tom pravcu, za ovu vrstu cveća.”

5.2. Tehnike inženjeringa upita

1. Jasan kontekst: definišite ulogu LLM-a. Na primer, “Ti si stručnjak za botaniku. Objasni…”
2. Precizna uputstva: navedite šta želite, format odgovora, dužinu, stil itd.
3. Primeri: pružite uzorke pitanja i odgovora kako biste usmerili model.
4. Ograničenja: ako želite da suzite opseg, recite to (“Ne pominjite ovu temu; odgovarajte samo u bullet listama,” itd.).

5.3. Temperatura, top-k, top-p…

Kada proizvode med, pčela može pratiti svoj recept više ili manje strogo. Temperatura je ključni parametar:

• Niska temperatura (~0): košnica je veoma disciplinovana. Odgovori su više “konzervativni” i koherentni, ali manje originalni.
• Visoka temperatura (>1): košnica je maštovitija, ali može skrenuti s puta.

Slično tome, “top-k” ograničava model na k najverovatnijih tokena, a “top-p” nameće prag kumulativne verovatnoće (nucleus sampling). Inženjering upita takođe uključuje podešavanje ovih parametara za željeni ishod.

---

6. Postavljanje košnice: implementacija i integracija

6.1. Opcije implementacije

1. Hostovani API: Koristite provajdera koji hostuje model. Nema potrebe za teškom infrastrukturom, ali plaćate po korišćenju i oslanjate se na treću stranu.
2. Model otvorenog koda: Instalirajte LLM otvorenog koda na sopstvenim serverima. Zadržavate potpunu kontrolu, ali morate se baviti logistikom i troškovima energije.
3. Hibridni model: Koristite manji lokalni model za jednostavnije zadatke i pozovite eksterni API za složenije zadatke.

6.2. Bezbednost i moderacija

Implementacija LLM-a znači preuzimanje odgovornosti za njegov izlaz. Često je potrebno dodati:

• Filtere za blokiranje mržnje, nasilnog ili diskriminatornog sadržaja
• Mehanizme za blokiranje osetljivih podataka (npr. lične informacije)
• Politiku logovanja i monitoringa za praćenje razmena i poboljšanje sistema

6.3. Kontinuirano praćenje i poboljšanje

Čak i dobro postavljena košnica zahteva nadzor:

• Prikupljanje povratnih informacija korisnika
• Prilagođavanje upita i parametara generacije
• Ažuriranje ili ponovno obučavanje novijeg modela po potrebi

To je kontinuirani proces, slično kao briga o pravom roju: pratite njegovo zdravlje, ispravite greške i iskoristite naučene lekcije.

---

7. Budući letovi: prema multimodalnim i adaptivnim modelima

LLM-ovi su tek na početku svoje evolucije. Uskoro ćemo govoriti o multimodalnim modelima, sposobnim da obrađuju tekst, slike, zvukove i video—swarma koja prikuplja ne samo tekstualne cvetove već i vizuelne ili auditivne.

Sistemi koji kombinuju viziju i jezik već se pojavljuju, ili oni koji povezuju simboličko rasuđivanje sa generisanjem teksta. Pčela bi, na primer, mogla da interpretira sliku i opiše je, ili da uhvati zvuk i analizira ga u kontekstu.

Na društvenom nivou, ovaj brzi razvoj postavlja mnoga pitanja:

• Kako možemo osigurati odgovornost i transparentnost u korišćenju ovih sistema?
• Kakav uticaj na poslove vezane za pisanje, prevođenje ili analizu teksta?
• Kako možemo izbalansirati konkurenciju između velikih AI igrača (Big Tech, privatne laboratorije, open-source projekte)?

---

8. Naš sledeći put: pogled na tradicionalni NLP

U našem sledećem članku, dublje ćemo se pozabaviti NLP (Obrada prirodnog jezika). Istražićemo kako klasičniji, ponekad lakši, pristupi i dalje koegzistiraju uz ove masivne LLM-ove.

Pre LLM-ova, postojala je tradicionalna NLP košnica, koja je koristila nadgledanu klasifikaciju, semantičke pretraživačke algoritme, sintaktička pravila itd. Istražićemo:

• Osnovne metode (bag-of-words, TF-IDF, n-grams)
• Pre-Transformer neuronske modele (RNN, LSTM, itd.)
• Tipične NLP pipeline-ove (tokenizacija, označavanje delova govora, parsiranje, itd.)

Ovo će nam pomoći da razumemo kako je swarma LLM-ova crpila iz širokog ekosistema ranijih istraživanja.

---

9. Zaključak: umetnost uživanja u medu

Pogledali smo sveobuhvatno LLMs, ove gigantske pčele sposobne da pretvore sirovi tekst u sofisticirane odgovore. Evo ključnih tačaka:

1. Obuka: LLMs se obučavaju na masivnim skupovima podataka, učeći statističke obrasce jezika.
2. Arhitektura: Transformer slojevi su srž modela, hvatajući kontekstualne odnose kroz pažnju.
3. Upotreba: Od pisanja do prevođenja, chatbota, predloga koda i još mnogo toga—raspon je ogroman.
4. Ograničenja: Halucinacije, pristrasnosti, troškovi energije… LLMs nisu bezgrešni. Potrebno im je vođenje, nadzor i verifikacija.
5. Inženjering upita: Umetnost oblikovanja pravog zahteva (i postavljanja pravih parametara) kako bi se dobio najbolji mogući odgovor.
6. Implementacija: Postoje različite strategije—oslanjanje na hostovani API, instaliranje open-source modela ili kombinovanje oboje.

Pčele su simbol organizacije, saradnje i proizvodnje ukusnog meda. Na sličan način, dobro upravljani LLM može biti ogroman resurs za optimizaciju, kreiranje i pomoć u brojnim zadacima vezanim za jezik. Ali, kao i svako moćno jato, zahteva oprez i poštovanje, ili rizikujete neočekivane ubode.

U narednim člancima, nastavićemo naše putovanje kroz svet AI i NLP: videćemo kako se AI razvijao oko specifičnijih modula (obrada teksta, sintaktička analiza, klasifikacija) pre nego što istražimo AI Agente i završimo globalnom poređenjem kako bi razumeli gde se AI Smarttalk uklapa u sve ovo.

Do tada, zapamtite: ne morate biti stručnjak da biste prepoznali dobar med, ali odvojiti vreme da razumete košnicu i njene pčele je najbolji način da ga sa sigurnošću uživate.

Vidimo se uskoro za sledeći korak u našem putovanju kroz svet AI!