Czym są LLM (Duże Modele Językowe)?

LLM to skrót od Large Language Model, czyli duży model językowy. Jest to model językowy oparty na sztucznej sieci neuronowej z ponad miliardem parametrów. To technologia sztucznej inteligencji, która potrafi rozumieć i generować ludzką mowę.

Główne cechy LLM

● Uczenie się na ogromnej ilości danych tekstowych: Działa na podstawie uczenia się na ogromnej ilości danych tekstowych, takich jak dokumenty internetowe, książki i artykuły.

● Wykonywanie różnych zadań: Może wykonywać różne zadania, takie jak generowanie zdań, udzielanie odpowiedzi, streszczanie tekstów i tłumaczenie.

● Używanie języka podobnego do ludzkiego: Potrafi generować gramatycznie i semantycznie poprawne zdania, podobne do tych używanych przez ludzi.

Kluczowe elementy i sposób działania LLM

Duże modele językowe (LLM) stanowią kluczowy element technologii chatbotów opartych na sztucznej inteligencji. Są one trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych za pomocą uczenia się samonadzorowanego lub półsamonadzorowanego, a od 2018 roku są wykorzystywane w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego.

Sposób działania LLM opiera się na trzech kluczowych elementach: tokenizacji, modelu transformatora i promptach.

1. Tokenizacja

Tokenizacja to kluczowy proces w przetwarzaniu języka naturalnego, który polega na przekształceniu języka ludzkiego w ciąg, który może być zrozumiany przez systemy komputerowe na niższym poziomie. Obejmuje to przypisanie wartości liczbowych do elementów składowych, takich jak słowa i zdania, oraz ich zakodowanie w celu szybszej analizy. Jest to podobne do wersji AI fonetyki, a celem tokenizacji jest umożliwienie sztucznej inteligencji przewidywania struktury zdania i generowania kontekstowych wektorów na potrzeby procesu uczenia się.

2. Model transformatora

Model transformatora to model sieci neuronowej, który analizuje dane sekwencyjne i przewiduje, które słowa są najbardziej prawdopodobne do pojawienia się po sobie. Składa się z warstw, które analizują każde słowo, a algorytm określa ich zgodność. Zamiast uczyć się samego języka, model ten uczy się rozumieć słowa pisane przez ludzi za pomocą algorytmów i przyswaja typowe style pisania dla określonych tematów.

3. Prompty

Prompty to informacje dostarczane przez programistę do LLM, aby wykonał analizę informacji i tokenizację. Prompty pełnią rolę danych uczących, które pomagają LLM działać poprawnie w różnych przypadkach użycia. Im większa precyzja promptu, tym dokładniejsze przewidywanie następnego słowa i budowanie zdań przez LLM. Dlatego wybór odpowiedniego promptu ma kluczowe znaczenie dla efektywnego uczenia się sztucznej inteligencji opartej na głębokim uczeniu.

Zastosowania LLM

● Chatboty oparte na sztucznej inteligencji: Stanowią podstawową technologię chatbotów opartych na sztucznej inteligencji, umożliwiając naturalną konwersację z użytkownikami.

● Automatyczne tłumaczenie: Dokładnie rozumieją znaczenie między językami i tłumaczą je, co zwiększa dokładność systemów tłumaczenia automatycznego.

● Generowanie tekstu: Mogą automatycznie generować różne formaty tekstów, takie jak artykuły informacyjne, wpisy na blogach i powieści.

● Pytania i odpowiedzi: Mogą udzielać dokładnych i pouczających odpowiedzi na pytania użytkowników.

● Streszczenie: Mogą zrozumieć długie teksty i streszczać ich najważniejsze treści, udostępniając je użytkownikom.

● Tworzenie kodu: Rozumieją języki programowania i mogą automatycznie generować kod.

Zalety LLM

● Możliwości przetwarzania języka na poziomie zbliżonym do ludzkiego: Potrafią rozumieć kontekst i generować sensowne teksty.

● Możliwość wykorzystania w różnych zadaniach: Mają potencjał do wykorzystania w wielu różnych dziedzinach.

● Zdolność uczenia się: Mogą się stale uczyć i rozwijać.

Wady LLM

● Wysokie koszty obliczeniowe: Uczenie się i działanie wymagają dużej mocy obliczeniowej.

● Stronniczość: Mogą odzwierciedlać stronniczość obecną w danych uczących.

● Problemy etyczne: Mogą prowadzić do problemów etycznych, takich jak rozpowszechnianie fałszywych wiadomości i mowy nienawiści.

Rozwój technologii LLM i przyszłe perspektywy

Technologia LLM wciąż nie jest doskonała, ale rozwija się w szybkim tempie. Oczekuje się, że w przyszłości będzie jeszcze bardziej zaawansowana i będzie mogła wykonywać bardziej złożone zadania. Rozwój technologii LLM wpłynie na wiele dziedzin, takich jak chatboty oparte na sztucznej inteligencji, automatyczne tłumaczenie i generowanie tekstu.