Что такое LLM?

Модель большого языка (LLM) относится к типу модели искусственного интеллекта, предназначенной для понимания и создания текста, похожего на человеческий. Эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных и используют методы глубокого обучения, обычно основанные на нейронных сетях, для создания последовательных и контекстно-зависимых ответов на текстовые подсказки.

ЛЛМ Технологии

LLM используют несколько ключевых технологий и алгоритмов, в основном используемых в обработке естественного языка (NLP) и глубоком обучении:

  • Архитектура Transformer: LLM часто используют архитектуру Transformer, которая представляет собой модель глубокого обучения, предназначенную для последовательного выполнения задач. Преобразователи преуспели в захвате длинных зависимостей в тексте и произвели революцию в различных задачах обработки естественного языка.
  • Нейронные сети. LLM используют нейронные сети как основу для обучения и вывода. Они используют глубокие нейронные сети с несколькими уровнями для обработки и понимания сложных языковых моделей.
  • Механизм внимания. Механизмы внимания играют решающую роль в LLM. Они позволяют модели сосредоточиться на различных частях входной последовательности в процессе кодирования и декодирования, позволяя ей фиксировать соответствующий контекст и генерировать согласованные ответы.
  • Предварительное обучение и перенос обучения: LLM часто предварительно обучаются на больших объемах текстовых данных с использованием методов обучения без учителя. Предварительное обучение включает в себя обучение модели задаче языкового моделирования, где она учится предсказывать следующее слово в предложении. Затем применяется трансферное обучение для точной настройки предварительно обученной модели для конкретных последующих задач или областей.
  • Цели языкового моделирования: LLM оптимизируют определенные цели во время обучения, например максимально увеличивают вероятность предсказания следующего слова в предложении или минимизируют несоответствие между сгенерированным и целевым текстом. Эти цели направляют модель для изучения осмысленных представлений и создания связного текста.
  • Большие объемы обучающих данных. Для обучения LLM требуется доступ к огромным объемам текстовых данных. Эти данные могут включать книги, статьи, веб-сайты и другие текстовые источники. Обширный набор данных обеспечивает модель широким пониманием языковых паттернов и позволяет ей генерировать разнообразные и контекстуально релевантные ответы.
  • Вычисления на GPU. Обучение LLM на крупномасштабных наборах данных требует больших вычислительных ресурсов. Использование графических процессоров (GPU) позволяет ускорить обучение и логические выводы, что позволяет быстрее и эффективнее разрабатывать модели.

Возможности LLM

Возможности обработки естественного языка:

  • Большие языковые модели общего искусственного интеллекта (ИИ) добились значительных прорывов в понимании и создании естественного языка. Эти модели обладают способностью понимать человеческую семантику, контекст и языковые правила, что позволяет им давать точные ответы, участвовать в диалоге и давать информативные ответы.

Способность к обучению и трансферное обучение:

  • Общая модель большого языка ИИ демонстрирует надежные возможности обучения. Благодаря интенсивному обучению работе с крупномасштабными наборами данных он постоянно совершенствует свое понимание и генерацию языка. Кроме того, знания, полученные во время обучения, могут быть эффективно переданы и применены к различным задачам и областям, что повышает универсальность и адаптивность модели.

Контекстуальное понимание и согласованность:

  • Общие модели больших языков ИИ превосходны в понимании контекста и согласованности. Они могут улавливать контекстуальные подсказки в разговоре и генерировать ответы, которые плавно согласуются с предыдущим обменом мнениями. Принимая во внимание содержание и исторический контекст диалога, эти модели обеспечивают беглость и достоверность их разговорных выходов.

Широко известные примеры LLM

  • GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): GPT-3, разработанный OpenAI, является одним из самых известных LLM на сегодняшний день. Имея 175 миллиардов параметров, он был обучен на огромном количестве текстовых данных. GPT-3 продемонстрировал впечатляющие возможности в понимании языка, генерации текста, переводе, ответах на вопросы и многом другом.
  • BERT (представление двунаправленного кодировщика от преобразователей). Разработанный Google, BERT — это широко известный LLM, который произвел революцию во многих задачах НЛП. Он был предварительно обучен на огромном количестве текста из Интернета и достиг самых современных результатов в различных задачах понимания естественного языка, таких как анализ настроений, распознавание именованных сущностей и ответы на вопросы.
  • RoBERTa (надежно оптимизированный подход к предтренировке BERT): RoBERTa — это расширение BERT, которое дополнительно совершенствует методы предтренировки. Он был обучен на еще больших объемах данных и добился превосходной производительности в ряде языковых задач, включая классификацию текста, вывод на естественном языке и многое другое.
  • T5 (преобразователь преобразования текста в текст). Разработанный Google, T5 представляет собой универсальный LLM, который можно точно настроить для широкого круга языковых задач. Он следует структуре «текст в текст», где различные задачи преобразуются в единый формат генерации текста. T5 добился высочайшего уровня производительности при выполнении таких задач, как обобщение текста, языковой перевод и классификация документов.
  • CTRL (условная языковая модель преобразования). Разработанная Salesforce, CTRL предназначена для создания связного и контролируемого текста. Это позволяет пользователям указывать управляющие коды для управления стилем, темой или другими атрибутами сгенерированного текста. CTRL показал себя многообещающим в создании похожего на человека и контекстуально релевантного текста.

Конкурс LLM и перспективы дальнейшего развития

Конкуренция и перспективы развития больших языковых моделей (LLM) весьма многообещающие и высококонкурентные. Вот некоторые ключевые моменты, касающиеся их конкуренции и будущих направлений:

  • Размер и производительность модели. Исследователи и организации постоянно стремятся разрабатывать более крупные и мощные LLM. Такие модели, как GPT-3 и T5, уже раздвинули границы с миллиардами параметров. Основное внимание уделяется достижению лучшего понимания языка, созданию более связных ответов и повышению производительности при выполнении различных задач НЛП.
  • Точная настройка для конкретных доменов: LLM настраиваются для конкретных доменов и задач, чтобы повысить их производительность и применимость. Обучаясь на наборах данных для конкретных задач, LLM могут быть оптимизированы для получения знаний в конкретной области и предоставлять более точные и адаптированные ответы.
  • Многоязычные и межъязыковые возможности. В настоящее время предпринимаются усилия по расширению многоязычных и межъязыковых возможностей LLM, что позволит им понимать и генерировать текст на нескольких языках. Это включает в себя улучшение языкового перевода, межъязыковое понимание и поддержку языков с низким уровнем ресурсов.
  • Этические соображения и устранение предубеждений. По мере того, как LLM становятся все более распространенными в реальных приложениях, все больше внимания уделяется учету этических соображений и уменьшению предубеждений. Исследователи активно работают над методами уменьшения предвзятости в обучающих данных и обеспечения честных и непредвзятых результатов LLM.
  • Обучение с небольшим количеством выстрелов и с нулевым выстрелом. Дальнейшее развитие LLM может быть сосредоточено на улучшении их способности обобщать ограниченные обучающие данные. Такие методы, как обучение с несколькими шагами и с нулевым выстрелом, направлены на то, чтобы позволить LLM хорошо справляться с задачами с минимальным количеством обучающих примеров или обобщать новые задачи без специальной подготовки.
  • Сжатие моделей и эффективность. Учитывая ресурсоемкий характер LLM, в настоящее время ведутся исследования методов сжатия моделей, чтобы уменьшить их объем памяти и требования к вычислениям. Это включает в себя такие методы, как дистилляция модели, дистилляция знаний и квантование.
  • Постоянные достижения в исследованиях: LLM — это активная область исследований с постоянными достижениями в области архитектуры моделей, методологий обучения и методов оптимизации. Исследователи постоянно изучают новые подходы к улучшению возможностей, эффективности, интерпретируемости и надежности LLM.

В целом, конкуренция и будущее развитие LLM сосредоточены на расширении границ понимания и генерации языка. Эти достижения направлены на то, чтобы сделать LLM более мощными, универсальными, эффективными и способными решать реальные задачи в области обработки и понимания естественного языка.

3 основных ограничения LLM

Отсутствие здравого смысла и реальных знаний

LLM в основном учатся на крупномасштабных текстовых данных, которые не всегда могут включать в себя всесторонние знания о реальном мире или рассуждения здравого смысла. В результате LLM могут испытывать трудности с пониманием контекста, устранением неясностей и созданием ответов, которые соответствуют человеческим ожиданиям в определенных ситуациях.

Предвзятость данных и этические соображения

LLM могут непреднамеренно узнать о предвзятости, присутствующей в обучающих данных, что приведет к предвзятым или несправедливым ответам. Борьба с предубеждениями и обеспечение этичного использования LLM является серьезной проблемой. Предубеждения в обучающих данных могут быть усилены и отражены в сгенерированном тексте, что может увековечить стереотипы или дискриминацию.

Интерпретируемость и отсутствие прозрачности

LLM — это сложные нейронные сети с многочисленными параметрами, что затрудняет понимание их процесса принятия решений и того, как они достигают конкретных результатов. Это отсутствие интерпретируемости вызывает опасения в критических приложениях, таких как юриспруденция или медицина, где решающее значение имеет объяснимость.

Стоимость создания LLM

Обучение и развертывание LLM связаны с различными расходами, в том числе:

Вычислительные ресурсы

Обучение LLM требует значительных вычислительных ресурсов, в том числе высокопроизводительного оборудования, такого как GPU или TPU. Приобретение и обслуживание этих ресурсов может быть дорогостоящим, особенно для крупномасштабных моделей с миллиардами параметров.

Сбор и обработка данных

LLM требуют доступа к большим объемам обучающих данных. Стоимость, связанная со сбором, получением, очисткой и предварительной обработкой данных, может варьироваться в зависимости от размера и качества требуемых данных.

Время обучения

Обучение LLM может занять много времени, от нескольких дней до недель или даже дольше, в зависимости от размера модели, сложности и доступных вычислительных ресурсов. Более длительное время обучения приводит к более высоким затратам с точки зрения потребления электроэнергии и использования инфраструктуры.

Экспертиза и рабочая сила

Создание и тонкая настройка LLM требует опыта в области машинного обучения, обработки естественного языка и глубокого обучения. Стоимость найма квалифицированных специалистов или исследователей для разработки и оптимизации LLM влияет на общую стоимость.

Инфраструктура и хранилище

Для хранения больших моделей и связанных наборов данных и управления ими требуется достаточная инфраструктура и емкость хранилища. Следует учитывать стоимость облачного хранилища или выделенного оборудования для хранения и развертывания модели.

Исследования и разработки

Текущие исследования и разработки, направленные на совершенствование архитектуры, методов и методологий обучения LLM, влекут за собой дополнительные расходы. Инвестиции в изучение новых алгоритмов, оптимизацию производительности модели, устранение ограничений и обновление последних достижений увеличивают общую стоимость.

Тонкая настройка и проверка

Тонкая настройка LLM для определенных последующих задач или областей может повлечь за собой дополнительные расходы, связанные с аннотацией данных, созданием набора данных для конкретной задачи, проверкой и тестированием, чтобы убедиться, что производительность модели соответствует желаемым критериям.

Пример

разработка OpenAI GPT-3, одного из самых известных LLM, потребовала значительных затрат. Обучение GPT-3, состоящее из 175 миллиардов параметров, потребовало значительных вычислительных ресурсов и энергозатрат. Согласно сообщениям, процесс обучения, в котором задействованы тысячи графических процессоров, стоит миллионы долларов.

Кроме того, сбор, предварительная обработка и очистка данных для обучения LLM могут потребовать значительных ресурсов, особенно при работе с крупномасштабными наборами данных. Стоимость может варьироваться в зависимости от размера набора данных, сложности и доступности соответствующих источников данных.

Кроме того, продолжающиеся исследования и разработки, направленные на совершенствование LLM, оптимизацию их архитектур и устранение ограничений, требуют постоянных инвестиций в исследовательский персонал, инфраструктуру и вычислительные ресурсы.

Заключение

LLM — это мощные модели, которые произвели революцию в понимании и генерации естественного языка. Они используют передовые технологии и алгоритмы для понимания и создания текста, похожего на человеческий. Хотя LLM обладают впечатляющими возможностями, они также имеют ограничения, связанные с рассуждениями здравого смысла, предубеждениями и интерпретируемостью. Разработка и развертывание LLM сопряжены со значительными затратами, включая вычислительные ресурсы, сбор и обработку данных, время обучения, опыт, инфраструктуру, исследования и разработки. Несмотря на эти проблемы, конкуренция и будущие перспективы развития LLM остаются многообещающими, с постоянными достижениями, направленными на расширение границ понимания языка и решение реальных проблем в обработке и понимании естественного языка.