Большая языковая модель (LLM)

Определение

Большие языковые модели - это, по сути, модели глубокого обучения, в частности трансформаторные сети, которые были увеличены в плане параметров и обучающих данных. Термин "большие" относится к миллиардам или даже триллионам параметров, которые могут содержать эти модели. Параметры - это переменные, которые модель узнает в процессе обучения и которые определяют ее способность сопоставлять входной текст с желаемыми выходными данными. Чем больше параметров, тем, как правило, сложнее паттерны, которые может выучить модель. Эти модели обучаются с помощью методов неконтролируемого обучения на огромном количестве текстовых данных, взятых из интернета, книг, статей и хранилищ кода. Этот процесс обучения позволяет им изучать статистические связи между словами и фразами, что дает им возможность предсказывать следующее слово в последовательности, переводить языки, отвечать на вопросы и даже генерировать креативный контент. Яркими примерами LLM являются GPT-4 от OpenAI и Llama 3 от Meta.

Приложения

LLM находят широкое применение в различных отраслях, меняя принципы работы предприятий и взаимодействия людей с технологиями. Вот несколько конкретных примеров:

• Чатботы и виртуальные помощники: На LLM работают сложные чат-боты и виртуальные помощники, способные вести естественные и контекстно-зависимые разговоры. Они могут понимать сложные запросы, давать информативные ответы и даже проявлять определенную индивидуальность. Эта технология повышает качество обслуживания клиентов, обеспечивая мгновенную поддержку и персонализированный опыт. Например, компании используют чат-ботов на базе LLM для обработки запросов клиентов, освобождая человеческих агентов для решения более сложных вопросов.
• Создание контента и генерация текстов: LLM отлично справляются с созданием различных форм письменного контента, от статей и постов в блогах до маркетинговых копий и креативных историй. Они могут помочь создателям контента, автоматизируя повторяющиеся письменные задачи, проводя мозговой штурм идей и даже составляя целые куски текста. Эти возможности используются в маркетинге, журналистике и творческой писательской деятельности для повышения производительности и изучения новых форм создания контента. Похожие возможности генерации текста ты можешь увидеть в таких приложениях, как модели "текст в видео".

Ключевые понятия

Несколько ключевых понятий тесно связаны с Large Language Models, и их понимание дает более полное представление об этой технологии:

• Обработка естественного языка (НЛП): LLM - это значительное достижение в NLP, области ИИ, ориентированной на то, чтобы дать компьютерам возможность понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. НЛП включает в себя широкий спектр задач, в том числе анализ настроения, машинный перевод и ответы на вопросы, и все они выигрывают от возможностей LLM.
• Трансформаторные сети: Архитектура, лежащая в основе большинства LLM, - это сеть-трансформер. Представленные в статье " Attention is All You Need ", трансформаторы используют механизмы внимания для оценки важности различных слов в предложении при обработке языка. Эта архитектура особенно эффективна для улавливания дальних зависимостей в тексте, что является важнейшим аспектом понимания контекста и создания связного текста.
• Оперативное проектирование: Эффективное взаимодействие с LLM часто требует разработки подсказок. Это включает в себя создание конкретных и хорошо структурированных подсказок или инструкций, чтобы направить LLM на создание желаемого результата. Качество подсказки существенно влияет на качество и релевантность ответа LLM, что подчеркивает важность понимания того, как эффективно общаться с этими моделями.

Большие языковые модели представляют собой большой скачок в развитии ИИ, предлагая беспрецедентные возможности в понимании и генерации языка. Хотя они все еще развиваются, их влияние в различных приложениях уже значительно и обещает изменить многие аспекты нашего цифрового мира.