LLM — это аббревиатура от Large Language Model, что означает «большая языковая модель». Это языковая модель, построенная на основе нейронных сетей с миллиардами параметров. Это технология искусственного интеллекта, обладающая способностью понимать и генерировать человеческий язык.

Основные характеристики LLM

● Обучение на огромном объеме текстовых данных: работает, обучаясь на огромном объеме текстовых данных, таких как интернет- документы, книги, статьи.

● Выполнение различных задач: может выполнять различные задачи, такие как генерация предложений, предоставление ответов, резюмирование текста, перевод.

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

Ключевые элементы и принцип работы LLM

Большие языковые модели (LLM) являются ключевым элементом технологии искусственного интеллекта для чат-ботов. Они обучаются на огромном объеме текстовых данных с помощью самообучения или полусамообучения и с 2018 года используются в различных задачах обработки естественного языка.

Принцип работы LLM основан на трех ключевых элементах: токенизация, модель трансформатора и подсказка.

1. Токенизация

Токенизация — это ключевой этап обработки естественного языка, который преобразует человеческий язык в последовательность, понятную для низкоуровневых машинных систем. Это включает в себя присвоение числовых значений составным элементам, таким как слова, предложения, и кодирование для быстрого анализа. Это похоже на версию AI в фонетике. Цель токенизации — позволить искусственному интеллекту предсказывать структуру предложения и создавать контекстные векторы для процесса обучения.

2. Модель трансформатора

Модель трансформатора — это нейронная модель, которая анализирует последовательные данные, чтобы предсказать, какие слова скорее всего будут следовать друг за другом. Она состоит из слоев, которые выполняют анализ каждого слова, и алгоритм, который определяет совместимость слов друг с другом. Эта модель не столько изучает язык сам по себе, сколько изучает, как люди пишут слова через алгоритмы, и учится стандартным стилям письма для определенных тем.

3. Подсказка

Подсказка — это информация, которую разработчики предоставляют LLM для выполнения задач анализа информации и токенизации. Подсказка действует как обучающие данные, которые помогают LLM точно работать в различных сценариях использования. Чем точнее подсказка, тем точнее LLM может предсказывать следующие слова и составлять предложения. Таким образом, для эффективного обучения глубокого обучения искусственного интеллекта очень важно выбирать подходящую подсказку.

Области применения LLM

● Чат-боты с искусственным интеллектом: используется в качестве ключевой технологии для чат-ботов с искусственным интеллектом, чтобы сделать общение с пользователями более естественным.

● Автоматический перевод: повышает точность систем автоматического перевода, точно понимая и переводя смысл между языками.

● Генерация текста: может автоматически генерировать тексты различных форматов, таких как новостные статьи, блоги, романы.

● Вопрос-ответ: может предоставлять точные и полезные ответы на вопросы пользователей.

● Резюмирование: может понимать длинный текст и предоставлять пользователям краткое изложение ключевого содержания.

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

● Способность к обучению: может постоянно учиться и совершенствоваться.

Недостатки LLM

● Высокая стоимость вычислений: для обучения и работы требуется много вычислительных ресурсов.

● Смещение: может отражать смещение, присутствующее в обучающих данных.

● Этические проблемы: может вызывать этические проблемы, такие как распространение ложных новостей, ненавистнических высказываний.

Развитие и будущие перспективы технологии LLM

Технология LLM еще не совершенна, но она быстро развивается. Ожидается, что в будущем она станет более точной и будет выполнять более разнообразные задачи. Развитие технологии LLM, как ожидается, окажет значительное влияние на различные области, такие как чат-боты с искусственным интеллектом, автоматический перевод, генерация текста.