Что такое LLM (большая языковая модель)?

LLM (Large Language Model) — это сокращение от Large Language Model, также известная как большая языковая модель, представляющая собой языковую модель, построенную на основе искусственной нейронной сети с миллиардами параметров. Это технология искусственного интеллекта, способная понимать и генерировать человеческий язык.

Основные характеристики LLM

● Обучение на огромном количестве текстовых данных: работает на основе обучения на огромном количестве текстовых данных, таких как интернет-документы, книги, статьи и т.д.

● Выполнение различных задач: может выполнять различные задачи, такие как генерация текста, предоставление ответов, суммирование текста, перевод и т.д.

● Использование языка, подобного человеческому: может генерировать грамматически и семантически корректные предложения, подобные человеческим.

Ключевые элементы и принцип работы LLM

Большая языковая модель (LLM) является ключевым элементом технологии чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Она обучается на огромном количестве текстовых данных с помощью самообучения или полусамообучения и с 2018 года используется в различных задачах обработки естественного языка.

Принцип работы LLM основан на трех ключевых элементах: токенизации, модели трансформатора и подсказке.

1. Токенизация

Токенизация — это ключевой процесс обработки естественного языка, который преобразует человеческий язык в последовательность, понятную для низкоуровневых машинных систем. Этот процесс включает присвоение числовых значений составляющим элементам, таким как слова, предложения, и кодирование для быстрого анализа. Это похоже на версию AI фонетики, и цель токенизации состоит в том, чтобы ИИ мог предсказать структуру предложения и генерировать контекстные векторы для процесса обучения.

2. Модель трансформатора

Модель трансформатора — это нейронная модель, которая анализирует последовательные данные, чтобы предсказать, какие слова с большей вероятностью будут следовать друг за другом. Она состоит из слоев, которые выполняют анализ каждого слова, и с помощью алгоритма определяет совместимость между словами. Эта модель не учится языку как таковому, а с помощью алгоритма понимает слова, написанные человеком, и учится стандартным стилям письма по определенным темам.

3. Подсказка

Подсказка — это информация, которую разработчик предоставляет LLM для выполнения задач анализа информации и токенизации. Подсказка действует как обучающие данные, которые помогают LLM работать правильно в различных сценариях использования. Чем точнее подсказка, тем точнее LLM сможет предсказывать следующее слово и формировать предложения. Поэтому для эффективного обучения глубинного обучения ИИ очень важно правильно выбрать подсказку.

Области применения LLM

● Чат-бот на основе искусственного интеллекта: используется в качестве основной технологии чат-ботов на основе искусственного интеллекта, обеспечивая естественное общение с пользователем.

● Автоматический перевод: точно понимает смысл между языками и переводит его, повышая точность систем автоматического перевода.

● Генерация текста: может автоматически создавать текст в различных форматах, таких как новостные статьи, блоги, романы и т.д.

● Ответы на вопросы: может предоставлять точные и полезные ответы на вопросы пользователей.

● Резюмирование: может понимать длинные тексты и предоставлять пользователям краткое содержание.

● Написание кода: может понимать языки программирования и автоматически генерировать код.

Преимущества LLM

● Способность обработки языка на уровне, близком к человеческому: может понимать контекст и генерировать осмысленный текст.

● Возможность применения в различных задачах: имеет потенциал для использования в различных областях.

● Способность к обучению: может постоянно обучаться и развиваться.

Недостатки LLM

● Высокая вычислительная стоимость: для обучения и выполнения требуются значительные вычислительные ресурсы.

● Предвзятость: может отражать предвзятость, присутствующую в обучающих данных.

● Этические проблемы: может вызывать этические проблемы, такие как распространение фейковых новостей, язык ненависти и т.д.

Развитие технологии LLM и будущие перспективы

Технология LLM еще не совершенна, но быстро развивается. Ожидается, что в будущем она станет более сложной и сможет выполнять более разнообразные задачи. Развитие технологии LLM, как ожидается, окажет значительное влияние на различные области, такие как чат-боты на основе искусственного интеллекта, автоматический перевод, генерация текста и т.д.