LLM to skrót od Large Language Model, czyli duży model językowy, i jest modelem językowym opartym na sztucznej sieci neuronowej z miliardami parametrów. Jest to technologia sztucznej inteligencji, która potrafi rozumieć i generować język ludzki.

Kluczowe cechy LLM

● Uczenie się na ogromnych ilościach danych tekstowych: Działa poprzez uczenie się na ogromnych ilościach danych tekstowych, takich jak dokumenty internetowe, książki i artykuły.

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

● Używanie języka podobnego do ludzkiego: Potrafi generować zdania, które są gramatycznie i semantycznie poprawne, podobnie jak ludzie.

Kluczowe elementy i sposób działania LLM

Duże modele językowe (LLM) są kluczowymi elementami technologii czatu AI. Są szkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych za pomocą uczenia się z nadzorem lub uczenia się półnadzorowanego i są wykorzystywane w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego od 2018 roku.

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

1. Tokenizacja

Tokenizacja jest kluczowym procesem w przetwarzaniu języka naturalnego, który przekształca ludzki język w sekwencje, które mogą być zrozumiane przez systemy komputerowe na niskim poziomie. Obejmuje to przypisanie wartości liczbowych do składników, takich jak słowa, zdania itp., a następnie ich zakodowanie w celu szybkiej analizy. Jest to podobne do wersji AI fonetyki, a celem tokenizacji jest to, aby sztuczna inteligencja mogła przewidywać strukturę zdań i tworzyć kontekstowe wektory do procesu uczenia się.

2. Model transformatora

Model transformatora to model sieci neuronowej, który analizuje dane sekwencyjne w celu przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia jednego słowa po drugim. Składa się z warstw analizujących każde słowo i wykorzystuje algorytmy do określania zgodności między słowami. Ten model nie uczy się języka jako takiego, ale uczy się algorytmicznie rozumieć słowa napisane przez ludzi i uczy się typowych stylów pisania na określone tematy.

3. Podpowiedzi

Podpowiedzi to informacje dostarczane przez programistów, aby LLM mógł wykonywać zadania analizy informacji i tokenizacji. Podpowiedzi działają jako dane szkoleniowe, które pomagają LLM działać prawidłowo w różnych przypadkach użycia. Im bardziej precyzyjne są podpowiedzi, tym dokładniej LLM może przewidywać następne słowa i tworzyć zdania. Dlatego wybór odpowiednich podpowiedzi jest kluczowy dla skutecznego uczenia się AI głębokiego uczenia.

Zastosowania LLM

● Czatboty oparte na sztucznej inteligencji: Jest to podstawowa technologia czatbotów AI, która umożliwia naturalną rozmowę z użytkownikami.

● Tłumaczenie automatyczne: Zrozumienie i tłumaczenie znaczenia między językami w celu zwiększenia dokładności systemów tłumaczenia automatycznego.

● Generowanie tekstu: Automatyczne generowanie różnorodnych treści tekstowych, takich jak artykuły informacyjne, blogi i powieści.

● Odpowiedzi na pytania: Udzielanie dokładnych i pomocnych odpowiedzi na pytania użytkowników.

● Podsumowywanie: Zrozumienie długich tekstów i dostarczenie użytkownikom podsumowań najważniejszych informacji.

● Pisanie kodu: Zrozumienie języków programowania i generowanie kodu automatycznie.

Zalety LLM

● Możliwości przetwarzania języka na poziomie podobnym do ludzkiego: Potrafi rozumieć kontekst i generować znaczące teksty.

● Możliwość zastosowania w różnych zadaniach: Posiada potencjał do zastosowania w różnych dziedzinach.

● Możliwości uczenia się: Potrafi ciągle się uczyć i doskonalić.

Wady LLM

● Wysokie koszty obliczeniowe: Wymaga dużych zasobów obliczeniowych do uczenia się i działania.

● Uprzedzenia: Może odzwierciedlać uprzedzenia obecne w danych szkoleniowych.

● Kwestie etyczne: Może prowadzić do problemów etycznych, takich jak rozpowszechnianie fałszywych informacji, mowy nienawiści itp.

Rozwój i przyszłe perspektywy technologii LLM

Technologia LLM nie jest jeszcze doskonała, ale szybko się rozwija. Oczekuje się, że w przyszłości będzie w stanie wykonywać jeszcze bardziej złożone i zróżnicowane zadania, a jej rozwój będzie miał znaczący wpływ na różne dziedziny, takie jak czatboty AI, tłumaczenie automatyczne i generowanie tekstu.