Что такое большие языковые модели?
Большие языковые модели (также называемые LLM) – это очень большие модели глубокого обучения, которые предварительно обучены на огромных объемах данных. Лежащий в основе трансформер – это набор нейронных сетей, каждая из которых состоит из кодера и декодера с возможностью самонаблюдения. Кодер и декодер извлекают значения из последовательности текста и понимают отношения между имеющимися в ней словами и фразами.
Трансформеры LLM способны обучаться без наблюдения, хотя точнее будет сказать, что трансформеры осуществляют самообучение. Именно благодаря этому процессу трансформеры учатся понимать базовую грамматику и языки, а также усваивать знания.
В отличие от предыдущих рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые последовательно обрабатывают входные данные, трансформеры обрабатывают целые последовательности параллельно. Это позволяет специалистам по обработке данных использовать графические процессоры для обучения LLM на основе трансформеров, что значительно сокращает время обучения.
Архитектура нейронной сети трансформера позволяет использовать очень большие модели, часто с сотнями миллиардов параметров. Такие сверхбольшие модели могут получать огромные объемы данных, часто из Интернета, а также из таких источников, как индекс Common Crawl, насчитывающий более 50 миллиардов веб-страниц, и Википедия, насчитывающая около 57 миллионов страниц.
Почему большие языковые модели важны?
Большие языковые модели невероятно гибкие. Одна модель может выполнять совершенно разные задачи, такие как ответы на вопросы, обобщение документов, языковые переводы и составление предложений. LLM могут кардинально повлиять на создание контента и использованию людьми поисковых систем и виртуальных помощников.
Хотя LLM и не идеальны, они демонстрируют способность делать точные прогнозы на основе относительно небольшого количества подсказок или входных данных. LLM можно использовать для генеративного искусственного интеллекта для создания контента на основе подсказок к вводу на естественном языке.
LLM большие, очень большие. Они могут учитывать миллиарды параметров и применяться для множества задач. Ниже приведены некоторые примеры.
- Модель GPT-3 Open AI имеет 175 миллиардов параметров. Ее двоюродный брат, ChatGPT, может определять закономерности на основе данных и генерировать естественные и удобочитаемые выходные данные. Хотя нам неизвестен размер Claude 2, он может принимать на входе до 100 тысяч токенов в каждом запросе и, соответственно, работать с сотнями страниц технической документации или даже целой книгой.
- Модель Jurassic-1 от AI21 Labs имеет 178 миллиардов параметров, словарный запас из 250 000 слов и аналогичные разговорные возможности.
- Модель Cohere Command обладает аналогичными возможностями и может работать более чем на 100 разных языках.
- Компания LightOn Paradigm предлагает базовые модели с заявленными возможностями, превосходящими возможности GPT-3. Все эти LLM поставляются с API, которые позволяют разработчикам создавать уникальные приложения для генеративного искусственного интеллекта.
Как работают большие языковые модели?
Ключевым фактором в работе LLM является то, как они представляют слова. Более ранние формы машинного обучения использовали числовую таблицу для представления каждого слова. Но эта форма представления не могла распознать взаимосвязи между словами, например имеющими схожие значения. Это ограничение было преодолено за счет использования многомерных векторов, обычно называемых эмбеддингами слов, чтобы слова со схожими контекстными значениями или другими взаимосвязями находились близко друг к другу в векторном пространстве.
Используя эмбеддинги слов, трансформеры могут предварительно обрабатывать текст в виде числовых представлений через кодировщик и понимать контекст слов и фраз со схожими значениями, а также другие взаимосвязи между словами, например частями речи. Затем LLM могут применять эти знания языка с помощью дешифратора для получения уникальных выходных данных.
Каковы области применения больших языковых моделей?
Существует множество практических применений для LLM.
Копирайтинг
Помимо GPT-3 и ChatGPT, Claude, Llama 2, Cohere Command и Jurassiccan могут написать оригинальную копию. AI21 Wordspice предлагает внести изменения в оригинальные предложения для улучшения стиля и голоса.
Ответы в базе знаний
Этот метод, часто называемый наукоемкой обработкой естественного языка (KI-NLP), относится к LLM, которые могут отвечать на конкретные вопросы, содержащиеся в справочной информации в цифровых архивах. Примером может служить способность игровой площадки AI21 Studio отвечать на общие вопросы.
Классификация текста
Используя кластеризацию, LLM могут классифицировать текст со схожими значениями или смыслом. Варианты применения включают измерение настроений клиентов, определение взаимосвязи между текстами и поиск документов.
Генерация кода
LLM хорошо разбираются в генерации кода на основе запросов на естественном языке. Amazon Q Developer может писать код на Python, JavaScript, Ruby и нескольких других языках программирования. Другие приложения для программирования включают создание SQL-запросов, написание команд командной строки и дизайн веб-сайтов.
Генерация текста
Как и в случае с генерацией кода, при генерации текста можно завершить неполные предложения, написать документацию по продукту или, как в случае с Alexa Create, написать небольшой детский рассказ.
Как обучают большие языковые модели?
Нейронные сети на основе трансформеров очень большие. Эти сети содержат несколько узлов и уровней. Каждый узел в уровне связан со всеми узлами последующего уровня, каждый из которых имеет вес и смещение. Веса и смещения, а также эмбеддинги называются параметрами модели. Большие нейронные сети на основе трансформеров могут иметь миллиарды и миллиарды параметров. Размер модели обычно определяется эмпирической зависимостью между размером модели, количеством параметров и размером обучающих данных.
Обучение проводится с использованием большого массива высококачественных данных. Во время обучения модель итеративно корректирует значения параметров до тех пор, пока модель правильно не предскажет следующий токен из предыдущей последовательности входных токенов. Это достигается с помощью методов самообучения, которые учат модель настраивать параметры, чтобы максимально повысить вероятность появления следующих токенов в учебных примерах.
Обученные LLM можно легко адаптировать к выполнению нескольких задач с использованием относительно небольших наборов контролируемых данных. Этот процесс называется точной настройкой.
Существуют три распространенные модели обучения:
- Обучение без примеров: базовые LLM могут реагировать на широкий спектр запросов без специального обучения, часто с помощью подсказок, хотя точность ответов различается.
- Обучение в несколько приемов: приведя несколько подходящих примеров обучения, можно значительно повысить производительность базовой модели в конкретной области.
- Точная настройка: это расширение обучения в несколько приемов, в ходе которой специалисты по анализу данных обучают базовую модель корректировать ее параметры с помощью дополнительных данных, относящихся к конкретному применению.
Каково будущее LLM?
Внедрение крупных языковых моделей, таких как ChatGPT, Claude 2 и Llama 2, которые могут отвечать на вопросы и генерировать текст, открывает потрясающие возможности в будущем. Медленно, но верно LLM приближаются к результатам, подобным человеческим. Непосредственный успех этих LLM свидетельствует о большом интересе к LLM роботизированного типа, которые имитируют человеческий мозг, а в некоторых случаях и превосходят его. Вот несколько мыслей о будущем LLM,
Расширенные возможности
Какими бы впечатляющими ни были сегодняшние технологии, их нынешний уровень не идеален, и LLM не являются безошибочными. Однако новые версии будут иметь более высокую точность и расширенные возможности по мере того, как разработчики научатся повышать производительность, уменьшая предвзятость и устраняя неверные ответы.
Аудиовизуальное обучение
В то время как разработчики обучают большинство LLM с использованием текста, некоторые начали обучать модели с использованием входных видео- и аудиоданных. Эта форма обучения должна привести к ускорению разработки моделей и открыть новые возможности использования LLM для автономных транспортных средств.
Трансформация рабочих мест
LLM меняют устоявшийся порядок вещей, в том числе на рабочих местах. LLM, скорее всего, сократят количество монотонных и повторяющихся задач так же, как роботы справлялись с повторяющимися производственными задачами. Среди возможных вариантов – повторяющиеся канцелярские задачи, чат-боты по обслуживанию клиентов и простой автоматизированный копирайтинг.
ИИ для диалогов
LLM, несомненно, повысят производительность автоматических виртуальных помощников, таких как Alexa, Google Assistant и Siri. Они смогут лучше интерпретировать намерения пользователя и реагировать на сложные команды.
Как AWS может помочь с LLM?
AWS предлагает несколько возможностей для разработчиков больших языковых моделей. Amazon Bedrock – самый простой способ создавать и масштабировать приложения с генеративным искусственным интеллектом на LLM. Amazon Bedrock – это полностью управляемый сервис, который делает LLM от Amazon и ведущих стартапов в сфере искусственного интеллекта доступными через API, благодаря чему вы можете выбрать из различных LLM модель, наиболее подходящую для вашего варианта использования.
Amazon SageMaker JumpStart – это центр машинного обучения с базовыми моделями, встроенными алгоритмами и готовыми решениями машинного обучения, которые можно развернуть всего несколькими щелчками мыши. SageMaker JumpStart предоставляет доступ к предварительно обученным моделям, включая базовые модели, для выполнения таких задач, как создание обзоров статей и генерация изображений. Предварительно обученные модели полностью настраиваются в соответствии с вашим сценарием применения, для этого используются ваши данные. Вы можете легко внедрить их в рабочую среду с помощью пользовательского интерфейса или SDK.
Создайте бесплатный аккаунт и начните работу с LLM и AI на AWS уже сегодня.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
