Co to jest model dużego języka (LLM) i jaki ma na ciebie wpływ

Generatywna sztuczna inteligencja, taka jak ChatGPT, szturmem zdobywa świat, ale sekretny składnik stojący za nią, modele dużych języków (LLM), istnieje już od jakiegoś czasu. Ponieważ LLM stają się coraz bardziej wyrafinowane, mogą całkowicie zrewolucjonizować sposób, w jaki współdziałamy z technologią. W tym poście szczegółowo omawiamy, czym są LLM, jak działają i jak ostatecznie wpływają na nas, użytkowników końcowych.

Co to jest model dużego języka?

Duże modele językowe, takie jak GPT-3.5 OpenAI, reprezentują złożone systemy sztucznej inteligencji. Zostały one zaprojektowane tak, aby nie tylko rozumieć tekst przypominający ludzki, dostarczany jako dane wejściowe, ale także generować tekst w odpowiedzi.

Zbudowane w oparciu o zasady uczenia maszynowego, LLM opierają się na modelach transformatorów, czyli rodzaju sieci neuronowej zaprojektowanej tak, aby instruować komputery, aby przetwarzały dane w sposób podobny do ludzkiego mózgu. Zasada działania tych sieci neuronowych obejmuje węzły warstwowe, które przypominają strukturę obserwowaną w neuronach biologicznych.

LLM to potęgi oparte na danych. Aby skutecznie działać, są szkoleni na wielu przykładach. Dane te umożliwiają im zrozumienie i interpretację niuansów ludzkiego języka, a także innych złożonych informacji.

Wiele współczesnych LLM przechodzi procedury szkoleniowe wykorzystujące zbiory danych pochodzące z Internetu, ale praktyka ta może być mieczem obosiecznym. Jakość danych wpływa bezpośrednio na to, jak dobrze LLM uczy się języków naturalnych. Programiści mogą stanąć przed poważnym wyzwaniem filtrowania i wybierania wysokiej jakości zbiorów danych, aby zapewnić LLM zdobycie dokładnej i bezstronnej wiedzy.

Duże modele językowe zmieniają zasady gry w organizacjach opartych na danych. Ich ogromny potencjał tkwi w przetwarzaniu i generowaniu ogromnych ilości informacji. Nowsze modele wyróżniają się możliwością natychmiastowego reagowania w czasie rzeczywistym, co doskonale sprawdza się w dynamicznych środowiskach.

Na tym nie kończą się zalety. LLM opierają się na solidnych i elastycznych podstawach, co oznacza, że ​​można je dostosować do konkretnych potrzeb organizacji. Najlepsza część? LLM stale się uczą i ewoluują. W miarę dostarczania im większej ilości danych i udoskonalania parametrów ich dokładność i możliwości rosną, czyniąc je coraz cenniejszym zasobem.

Różnica między generatywną sztuczną inteligencją a LLM

Obecnie często używa się terminu „generatywna sztuczna inteligencja”, ale co to jest i czy różni się od LLM?

Generatywna sztuczna inteligencja to ogólny termin określający modele sztucznej inteligencji, które mogą generować nowe treści. Modele te są przeznaczone do generowania tekstu lub innych mediów, podczas gdy duże modele językowe specjalizują się w tekście.

Jak działa model dużego języka?

Model dużego języka wykorzystuje złożone podejście, które obejmuje wiele etapów:

Trening wstępny

LLM nie otrzymuje żadnych konkretnych instrukcji dotyczących nienadzorowanego szkolenia z wykorzystaniem danych. Zamiast tego po prostu przetwarza dostarczone dane, umożliwiając mu autonomiczną identyfikację wzorców i relacji w informacjach.

W ten sposób LLM zaczyna rozwijać podstawowe rozumienie języka. Na tym etapie może poznać znaczenie poszczególnych słów i sposób, w jaki oddziałują one na siebie, tworząc zdania. Co więcej, model zaczyna rozróżniać różne znaczenia tego samego słowa w oparciu o dany kontekst.

W wyniku tego dokładnego programu szkoleniowego LLM są w stanie spełnić wiele przypadków użycia, dzięki czemu zyskują tytuł modelu podstawowego. Ich zdolność do tworzenia tekstu do różnych celów nazywana jest uczeniem się od zera.

Strojenie

Uczenie się od zera oferuje imponującą wszechstronność, ale w wielu przypadkach programiści i firmy wymagają bardziej szczegółowej wydajności w ramach swojego modelu dużego języka. Dostrajanie zaspokaja tę potrzebę. Wprowadza etap uczenia się pod nadzorem, podczas którego model przechodzi specjalistyczne szkolenie w celu zwiększenia jego zdolności do identyfikowania docelowych koncepcji z większą precyzją. Pozwala to na poziom kontroli i dostosowywania wykraczający poza ogólne możliwości uczenia się od zera.

Istnieje kilka technik dostrajania, przy czym najpowszechniejsze jest dostrajanie nadzorowane. Uczenie się transferowe zapewnia inne podejście, ale należy pamiętać, że wszystkie metody dostrajania są technicznie formą uczenia się transferowego. Ten konkretny proces wykorzystuje wstępnie wytrenowany model jako punkt wyjścia do dostrajania. Wstępnie przeszkolony model jest już przeszkolony w zakresie podobnych zadań, a wiedzę tę można przenieść do nowego zadania.

Wzmocnienie z ludzkiego uczenia się

Uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF) stanowi obiecującą drogę udoskonalenia LLM poprzez włączenie wkładu ludzkiego w proces szkoleniowy. Takie podejście umożliwia LLM naukę i dostosowywanie się w czasie rzeczywistym, w oparciu o informacje zwrotne od osób oceniających, udoskonalając swoje możliwości generowania języka, aby lepiej spełniać oczekiwania użytkowników.

Wykorzystując uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnych od ludzi, duże modele językowe mogą osiągnąć wyższy poziom wyrafinowania i skuteczności w różnych zadaniach związanych z językiem, przynosząc korzyści użytkownikom w szerokim zakresie zastosowań i domen.

Co powinieneś wiedzieć o LLM

Ponieważ duże modele językowe stają się coraz bardziej dostępne, znacząco zmieniają sposób, w jaki współdziałamy z technologią i informacją jako całością. Modele te umożliwiają bardziej intuicyjną i naturalną komunikację, ponieważ użytkownicy mogą korzystać z systemów i aplikacji, używając codziennego języka, zamiast poruszać się po skomplikowanych interfejsach i uczyć się obcych poleceń.

LLM oferują wiele aplikacji, począwszy od tworzenia wiadomości e-mail i generowania kodu, po odpowiadanie na zapytania, tłumaczenie tekstu i nie tylko. Ponadto wyszukiwarki wykorzystują LLM w celu zwiększenia trafności i kontekstu wyników wyszukiwania.

W przypadku firm model dużego języka może pomóc usprawnić operacje i poprawić jakość obsługi klienta. Te systemy AI mogą analizować ogromne ilości danych, aby ocenić nastroje klientów i odpowiednio dostosować strategie marketingowe. Co więcej, LLM umożliwiają rozwój chatbotów, które zajmują się podstawowymi zadaniami związanymi z obsługą klienta, uwalniając w ten sposób ludzi do skoncentrowania się na bardziej złożonych zadaniach.

Rozwój LLM rewolucjonizuje także handel elektroniczny, personalizując doświadczenia zakupowe. Klienci pragną wygody i odpowiednich sugestii dotyczących produktów, a LLM są kluczem do zapewnienia dokładnie tego. Firmy mogą wykorzystywać te modele do tworzenia spersonalizowanych treści, rekomendacji i usług.

Korzyści są oczywiste: zwiększone zadowolenie klientów, większe zaangażowanie i ostatecznie zwiększona sprzedaż. Ma to znaczenie w sposobie, w jaki Spotify tworzy niestandardowe playlisty na podstawie Twoich nawyków słuchania za pośrednictwem usługi Discover Weekly oraz w tym, jak Netflix dostosowuje sugestie filmów na podstawie preferencji.

W miarę ciągłego rozwoju i integracji LLM z różnymi aplikacjami i usługami, zapewniają użytkownikom niespotykaną dotąd wiedzę i możliwości, zmieniając sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i współdziałamy w erze cyfrowej.

Sztuczna inteligencja szybko rozszerza swój zasięg, a aplikacje pojawiają się w niemal każdej możliwej branży. Na przykład, jeśli jesteś nauczycielem, możesz użyć tych narzędzi AI, aby ulepszyć swoje lekcje. Alternatywnie freelancerzy mogą zatrudnić asystenta spotkań AI, który będzie nagrywał spotkania, robił notatki i podsumowywał godziny treści.

Źródło obrazu: Freepik .