Что такое большие языковые модели (LLM)?
Большие языковые модели (LLMs) — это тип базовых моделей, которые обучены на огромном количестве данных. Они могут понимать и создавать естественный язык, а также другой контент, выполняя множество разнообразных задач.
Что такое LLM?
Большие языковые модели (LLMs) стали известны благодаря своему вкладу в популяризацию генеративного ИИ, привлекшего большое внимание общественности. Многие компании активно внедряют ИИ с целью оптимизации различных бизнес-функций и кейсов.
За пределами делового контекста может показаться, что LLMs появились внезапно, вместе с новыми достижениями в генеративном ИИ. Однако многие фирмы, включая IBM, годами внедряли данные модели на разных уровнях, чтобы улучшить свои возможности в понимании и обработке естественного языка (NLU и NLP). Эти шаги осуществлялись параллельно с развитием машинного обучения, моделей машинного обучения, алгоритмов, нейросетей и трансформеров, которые составляют архитектуру этих ИИ-систем.
LLMs — это фундаментальные модели, подготовленные на гигантских объёмах данных. Они предоставляют базовые возможности, необходимые для множества разнообразных задач и приложений. Это совсем иное по сравнению с созданием и обучением специализированных моделей для каждого отдельного случая, что зачастую оказывается дорогостоящим и инфраструктурно сложным. Такое подход также мешает достижениям синергии и может привести к ухудшению производительности.
LLMs представляют собой значительный прорыв в обработке естественного языка и искусственном интеллекте. Они доступны широкой публике через интерфейсы, такие как Chat GPT-3 и GPT-4 от Open AI, поддерживаемые Microsoft. Другие примеры включают модели Llama от Meta и BERT/RoBERTa и PaLM от Google. IBM также недавно представила свою серию моделей Granite на платформе watsonx.ai, которые стали основой для других продуктов IBM, таких как watsonx Assistant и watsonx Orchestrate.
По сути, LLMs созданы для того, чтобы понимать и генерировать текст, подобно человеку, а также другие формы контента, используя огромные объемы данных, на которых они обучены. Они могут делать выводы из контекста, генерировать связные и релевантные ответы, переводить тексты, суммировать информацию, отвечать на вопросы и даже помогать с креативным написанием текстов или генерацией кода.
Все это возможно благодаря миллиардам параметров, которые позволяют моделям улавливать сложные языковые закономерности и выполнять широкий спектр задач, связанных с языком. LLMs революционизируют приложения в различных областях, от чат-ботов и виртуальных ассистентов до генерации контента, исследования и перевода текста.
С дальнейшим развитием и улучшением LLMs, они обещают изменить наш способ взаимодействия с технологиями и доступом к информации, делая их важной частью современного цифрового ландшафта.
За пределами делового контекста может показаться, что LLMs появились внезапно, вместе с новыми достижениями в генеративном ИИ. Однако многие фирмы, включая IBM, годами внедряли данные модели на разных уровнях, чтобы улучшить свои возможности в понимании и обработке естественного языка (NLU и NLP). Эти шаги осуществлялись параллельно с развитием машинного обучения, моделей машинного обучения, алгоритмов, нейросетей и трансформеров, которые составляют архитектуру этих ИИ-систем.
LLMs — это фундаментальные модели, подготовленные на гигантских объёмах данных. Они предоставляют базовые возможности, необходимые для множества разнообразных задач и приложений. Это совсем иное по сравнению с созданием и обучением специализированных моделей для каждого отдельного случая, что зачастую оказывается дорогостоящим и инфраструктурно сложным. Такое подход также мешает достижениям синергии и может привести к ухудшению производительности.
LLMs представляют собой значительный прорыв в обработке естественного языка и искусственном интеллекте. Они доступны широкой публике через интерфейсы, такие как Chat GPT-3 и GPT-4 от Open AI, поддерживаемые Microsoft. Другие примеры включают модели Llama от Meta и BERT/RoBERTa и PaLM от Google. IBM также недавно представила свою серию моделей Granite на платформе watsonx.ai, которые стали основой для других продуктов IBM, таких как watsonx Assistant и watsonx Orchestrate.
По сути, LLMs созданы для того, чтобы понимать и генерировать текст, подобно человеку, а также другие формы контента, используя огромные объемы данных, на которых они обучены. Они могут делать выводы из контекста, генерировать связные и релевантные ответы, переводить тексты, суммировать информацию, отвечать на вопросы и даже помогать с креативным написанием текстов или генерацией кода.
Все это возможно благодаря миллиардам параметров, которые позволяют моделям улавливать сложные языковые закономерности и выполнять широкий спектр задач, связанных с языком. LLMs революционизируют приложения в различных областях, от чат-ботов и виртуальных ассистентов до генерации контента, исследования и перевода текста.
С дальнейшим развитием и улучшением LLMs, они обещают изменить наш способ взаимодействия с технологиями и доступом к информации, делая их важной частью современного цифрового ландшафта.
Как работают большие языковые модели
Большие языковые модели (LLMs) работают, используя методы глубокого обучения и огромные объемы текстовых данных. Обычно они основываются на архитектуре трансформера, например, генеративного предварительно обученного трансформера, который отлично справляется с обработкой последовательных данных, таких как текст. LLMs состоят из множества слоев нейронных сетей, каждый из которых с параметрами, которые можно настроить во время обучения. Эти слои улучшаются за счет механизма внимания, который фокусируется на конкретных частях данных.
В процессе обучения модели учатся предсказывать следующее слово в предложении, исходя из контекста, который предоставляют предыдущие слова. Это происходит за счет присвоения вероятностного значения повторяемости слов, которые были токенизированы — разбиты на более мелкие последовательности символов. Эти токены затем преобразуются в эмбеддинги, то есть числовые представления этого контекста.
Чтобы обеспечить точность, данный процесс включает обучение LLM на массивных корпусах текста (сотни миллиардов страниц), что позволяет ей изучать грамматику, семантику и концептуальные связи с помощью методов обучения без учителя и самообучения. После обучения на этих данных, LLMs способны генерировать текст, предсказывая следующее слово на основе полученного ввода и используя полученные паттерны и знания. В результате получается связное и контекстуально релевантное производство текста, которое можно использовать для разнообразных задач в NLU и генерации контента.
Производительность модели может также повышаться с помощью инжиниринга подсказок, настройки подсказок, дообучения и других методов, таких как обучение с подкреплением с человеческой обратной связью (RLHF), чтобы устранить предвзятость, ненавистнические высказывания и фактически некорректные ответы, известные как "галлюцинации", которые часто являются нежелательными побочными продуктами обучения на таком большом количестве неструктурированных данных. Это один из важнейших аспектов, гарантирующих, что LLMs готовы для использования на корпоративном уровне и не ставят организации под угрозу возможных юридических проблем или потери репутации.
В процессе обучения модели учатся предсказывать следующее слово в предложении, исходя из контекста, который предоставляют предыдущие слова. Это происходит за счет присвоения вероятностного значения повторяемости слов, которые были токенизированы — разбиты на более мелкие последовательности символов. Эти токены затем преобразуются в эмбеддинги, то есть числовые представления этого контекста.
Чтобы обеспечить точность, данный процесс включает обучение LLM на массивных корпусах текста (сотни миллиардов страниц), что позволяет ей изучать грамматику, семантику и концептуальные связи с помощью методов обучения без учителя и самообучения. После обучения на этих данных, LLMs способны генерировать текст, предсказывая следующее слово на основе полученного ввода и используя полученные паттерны и знания. В результате получается связное и контекстуально релевантное производство текста, которое можно использовать для разнообразных задач в NLU и генерации контента.
Производительность модели может также повышаться с помощью инжиниринга подсказок, настройки подсказок, дообучения и других методов, таких как обучение с подкреплением с человеческой обратной связью (RLHF), чтобы устранить предвзятость, ненавистнические высказывания и фактически некорректные ответы, известные как "галлюцинации", которые часто являются нежелательными побочными продуктами обучения на таком большом количестве неструктурированных данных. Это один из важнейших аспектов, гарантирующих, что LLMs готовы для использования на корпоративном уровне и не ставят организации под угрозу возможных юридических проблем или потери репутации.
Примеры использования LLM
Большие языковые модели (LLMs) всё активнее изменяют бизнес-процессы и демонстрируют свою универсальность в самых разных кейсах и задачах в различных отраслях. Они усиливают возможности разговорного ИИ в чат-ботах и виртуальных помощниках (например, IBM watsonx Assistant и Google’s BARD), повышая качество взаимодействий, которое лежит в основе превосходного обслуживания клиентов, предоставляя контекстно-осведомленные ответы, имитирующие работу человеческих агентов.
LLMs также превосходно справляются с созданием контента, автоматизируя процессы написания статей для блогов, маркетинговых или рекламных материалов и других текстов. В исследованиях и академической сфере они помогают суммировать и извлекать информацию из огромных массивов данных, ускоряя процесс открытия знаний. Важную роль они играют и в переводе языка, устраняя языковые барьеры благодаря точным и контекстно-актуальным переводам. LLMs могут даже писать код или "переводить" между программными языками.
Кроме того, они способствуют доступности, помогая людям с ограниченными возможностями, включая приложения для преобразования текста в речь и генерацию контента в доступных форматах. От здравоохранения до финансов LLMs трансформируют индустрии, упрощая процессы, улучшая клиентский опыт и обеспечивая более эффективное принятие решений, основанных на данных.
Самое захватывающее, что все эти возможности легко доступны — иногда достаточно просто интеграции API. Вот список некоторых ключевых областей, где LLMs приносят пользу организациям:
- Генерация текста: способна создавать тексты, такие как письма, посты в блогах и другие средне- и длинноформатные материалы в ответ на запросы, которые затем можно дорабатывать и полировать. Примером является генерация с усилением поиска (RAG).
- Суммирование контента: суммирует длинные статьи, новости, исследовательские отчеты, корпоративную документацию и даже историю клиента в тексты, адаптированные по длине к формату выхода.
- ИИ-ассистенты: чат-боты, которые отвечают на запросы клиентов, выполняют задачи бэкэнда и предоставляют детализированную информацию на естественном языке как часть интегрированного решения самообслуживания для клиентов.
- Генерация кода: помогает разработчикам строить приложения, находить ошибки в коде и раскрывать проблемы безопасности в нескольких программных языках, включая "переводы" между ними.
- Анализ настроений: анализирует текст, чтобы определить тональность клиента, с целью понимания отзывов клиентов в большом масштабе и помощи в управлении репутацией бренда.
- Перевод языка: предоставляет компаниям возможность охватывать более широкий круг языков и географических регионов, благодаря плавным переводам и многоязыковым возможностям.
LLMs могут повлиять на каждую отрасль — от финансов до страхования, от кадров до здравоохранения и других, автоматизируя самообслуживание клиентов, ускоряя время отклика на растущее число задач, а также обеспечивая большую точность, улучшенную маршрутизацию и интеллектуальный сбор контекста.
LLMs также превосходно справляются с созданием контента, автоматизируя процессы написания статей для блогов, маркетинговых или рекламных материалов и других текстов. В исследованиях и академической сфере они помогают суммировать и извлекать информацию из огромных массивов данных, ускоряя процесс открытия знаний. Важную роль они играют и в переводе языка, устраняя языковые барьеры благодаря точным и контекстно-актуальным переводам. LLMs могут даже писать код или "переводить" между программными языками.
Кроме того, они способствуют доступности, помогая людям с ограниченными возможностями, включая приложения для преобразования текста в речь и генерацию контента в доступных форматах. От здравоохранения до финансов LLMs трансформируют индустрии, упрощая процессы, улучшая клиентский опыт и обеспечивая более эффективное принятие решений, основанных на данных.
Самое захватывающее, что все эти возможности легко доступны — иногда достаточно просто интеграции API. Вот список некоторых ключевых областей, где LLMs приносят пользу организациям:
- Генерация текста: способна создавать тексты, такие как письма, посты в блогах и другие средне- и длинноформатные материалы в ответ на запросы, которые затем можно дорабатывать и полировать. Примером является генерация с усилением поиска (RAG).
- Суммирование контента: суммирует длинные статьи, новости, исследовательские отчеты, корпоративную документацию и даже историю клиента в тексты, адаптированные по длине к формату выхода.
- ИИ-ассистенты: чат-боты, которые отвечают на запросы клиентов, выполняют задачи бэкэнда и предоставляют детализированную информацию на естественном языке как часть интегрированного решения самообслуживания для клиентов.
- Генерация кода: помогает разработчикам строить приложения, находить ошибки в коде и раскрывать проблемы безопасности в нескольких программных языках, включая "переводы" между ними.
- Анализ настроений: анализирует текст, чтобы определить тональность клиента, с целью понимания отзывов клиентов в большом масштабе и помощи в управлении репутацией бренда.
- Перевод языка: предоставляет компаниям возможность охватывать более широкий круг языков и географических регионов, благодаря плавным переводам и многоязыковым возможностям.
LLMs могут повлиять на каждую отрасль — от финансов до страхования, от кадров до здравоохранения и других, автоматизируя самообслуживание клиентов, ускоряя время отклика на растущее число задач, а также обеспечивая большую точность, улучшенную маршрутизацию и интеллектуальный сбор контекста.
LLM и власти
Организациям необходимо иметь прочную основу в области практик управления, чтобы эффективно использовать потенциал моделей ИИ для улучшения своего бизнеса. Это включает в себя предоставление доступа к инструментам и технологиям ИИ, которые являются надежными, прозрачными, ответственными и безопасными.
Управление ИИ и отслеживаемость являются также ключевыми аспектами решений, которые IBM предлагает своим клиентам. Это означает, что все действия, связанные с ИИ, должны быть управляемыми, что позволяет отслеживать происхождение данных и моделей так, чтобы всегда можно было провести аудит и быть ответственным за процессы.
Управление ИИ и отслеживаемость являются также ключевыми аспектами решений, которые IBM предлагает своим клиентам. Это означает, что все действия, связанные с ИИ, должны быть управляемыми, что позволяет отслеживать происхождение данных и моделей так, чтобы всегда можно было провести аудит и быть ответственным за процессы.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024