Τι είναι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) και πώς λειτουργούν;

Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) είναι η υποκείμενη τεχνολογία που έχει τροφοδοτήσει τη μετεωρική άνοδο των γενετικών chatbot AI. Εργαλεία όπως το ChatGPT, το Google Bard και το Bing Chat βασίζονται σε LLM για τη δημιουργία ανθρώπινων απαντήσεων στα μηνύματα και τις ερωτήσεις σας.

Αλλά τι ακριβώς είναι τα LLM και πώς λειτουργούν; Εδώ ξεκινήσαμε να απομυθοποιήσουμε τα LLMs.

Τι είναι ένα μοντέλο μεγάλων γλωσσών;

Με τους απλούστερους όρους του, ένα LLM είναι μια τεράστια βάση δεδομένων δεδομένων κειμένου που μπορεί να γίνει αναφορά για να δημιουργήσει ανθρώπινες απαντήσεις στις προτροπές σας. Το κείμενο προέρχεται από μια σειρά πηγών και μπορεί να ανέλθει σε δισεκατομμύρια λέξεις.

Μεταξύ των κοινών πηγών δεδομένων κειμένου που χρησιμοποιούνται είναι:

• Βιβλιογραφία: Τα LLM περιέχουν συχνά τεράστιες ποσότητες σύγχρονης και κλασικής λογοτεχνίας. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει βιβλία, ποίηση και θεατρικά έργα.
• Διαδικτυακό περιεχόμενο: Ένα LLM θα περιέχει τις περισσότερες φορές ένα μεγάλο αποθετήριο διαδικτυακού περιεχομένου, συμπεριλαμβανομένων ιστολογίων, περιεχομένου ιστού, ερωτήσεων και απαντήσεων φόρουμ και άλλου διαδικτυακού κειμένου.
  instagram viewer
• Νέα και επικαιρότητα: Ορισμένοι, αλλά όχι όλοι, LLM μπορούν να έχουν πρόσβαση σε τρέχοντα θέματα ειδήσεων. Ορισμένα LLM, όπως το GPT-3.5, είναι περιορισμένα με αυτή την έννοια.
• Μεσα ΚΟΙΝΩΝΙΚΗΣ ΔΙΚΤΥΩΣΗΣ: Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης αντιπροσωπεύουν μια τεράστια πηγή φυσικής γλώσσας. Τα LLM χρησιμοποιούν κείμενο από μεγάλες πλατφόρμες όπως το Facebook, το Twitter και το Instagram.

Φυσικά, η ύπαρξη μιας τεράστιας βάσης δεδομένων κειμένου είναι ένα πράγμα, αλλά οι LLM πρέπει να εκπαιδευτούν για να το κατανοήσουν ώστε να παράγουν ανθρώπινες αποκρίσεις. Πώς το κάνει αυτό είναι αυτό που καλύπτουμε στη συνέχεια.

Πώς λειτουργούν τα LLM;

Πώς χρησιμοποιούν τα LLM αυτά τα αποθετήρια για να δημιουργήσουν τις απαντήσεις τους; Το πρώτο βήμα είναι η ανάλυση των δεδομένων χρησιμοποιώντας μια διαδικασία που ονομάζεται βαθιά μάθηση.

Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό των προτύπων και των αποχρώσεων της ανθρώπινης γλώσσας. Αυτό περιλαμβάνει την απόκτηση κατανόησης της γραμματικής και της σύνταξης. Αλλά σημαντικό, περιλαμβάνει επίσης το πλαίσιο. Η κατανόηση του πλαισίου είναι ένα κρίσιμο μέρος των LLM.

Ας δούμε ένα παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο τα LLM μπορούν να χρησιμοποιήσουν το πλαίσιο.

Η προτροπή στην παρακάτω εικόνα αναφέρει ότι είδατε μια νυχτερίδα τη νύχτα. Από αυτό, το ChatGPT κατάλαβε ότι μιλούσαμε για ένα ζώο και όχι, για παράδειγμα, για ένα ρόπαλο του μπέιζμπολ. Φυσικά, αρέσει σε άλλα chatbot Bing Chat ή Google Bard μπορεί να απαντήσει σε αυτό εντελώς διαφορετικά.

Ωστόσο, δεν είναι αλάνθαστο, και όπως δείχνει αυτό το παράδειγμα, μερικές φορές θα χρειαστεί να παρέχετε πρόσθετες πληροφορίες για να λάβετε την επιθυμητή απάντηση.

Σε αυτήν την περίπτωση, ρίξαμε σκόπιμα ένα κομμάτι καμπύλης για να δείξουμε πόσο εύκολα χάνεται το πλαίσιο. Αλλά οι άνθρωποι μπορούν επίσης να παρεξηγήσουν το πλαίσιο των ερωτήσεων, και χρειάζεται μόνο μια επιπλέον προτροπή για να διορθωθεί η απάντηση.

Για να δημιουργήσουν αυτές τις απαντήσεις, τα LLM χρησιμοποιούν μια τεχνική που ονομάζεται παραγωγή φυσικής γλώσσας (NLG). Αυτό περιλαμβάνει την εξέταση των εισροών και τη χρήση των μοτίβων που μαθαίνονται από το αποθετήριο δεδομένων του για τη δημιουργία μιας ορθής και σχετικής απόκρισης με βάση τα συμφραζόμενα.

Αλλά τα LLM πηγαίνουν πιο βαθιά από αυτό. Μπορούν επίσης να προσαρμόσουν τις απαντήσεις ώστε να ταιριάζουν με τον συναισθηματικό τόνο της εισόδου. Όταν συνδυάζονται με την κατανόηση των συμφραζομένων, οι δύο πτυχές είναι οι κύριοι οδηγοί που επιτρέπουν στα LLM να δημιουργούν ανθρώπινες αποκρίσεις.

Συνοψίζοντας, τα LLM χρησιμοποιούν μια τεράστια βάση δεδομένων κειμένου με συνδυασμό τεχνικών βαθιάς μάθησης και NLG για να δημιουργήσουν ανθρώπινες αποκρίσεις στις προτροπές σας. Υπάρχουν όμως περιορισμοί στο τι μπορεί να πετύχει αυτό.

Ποιοι είναι οι περιορισμοί των LLM;

Τα LLM αντιπροσωπεύουν ένα εντυπωσιακό τεχνολογικό επίτευγμα. Αλλά η τεχνολογία απέχει πολύ από το να είναι τέλεια και εξακολουθούν να υπάρχουν πολλοί περιορισμοί ως προς το τι μπορούν να επιτύχουν. Μερικά από τα πιο αξιοσημείωτα από αυτά παρατίθενται παρακάτω:

1. Συμφραζόμενη κατανόηση: Το αναφέραμε ως κάτι που οι LLM ενσωματώνουν στις απαντήσεις τους. Ωστόσο, δεν το καταλαβαίνουν πάντα σωστά και συχνά αδυνατούν να κατανοήσουν το πλαίσιο, οδηγώντας σε ακατάλληλες ή απλώς λάθος απαντήσεις.
2. Προκατάληψη: Οποιεσδήποτε προκαταλήψεις υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης μπορεί συχνά να υπάρχουν στις απαντήσεις. Αυτό περιλαμβάνει προκαταλήψεις ως προς το φύλο, τη φυλή, τη γεωγραφία και τον πολιτισμό.
3. ΚΟΙΝΗ ΛΟΓΙΚΗ: Η κοινή λογική είναι δύσκολο να ποσοτικοποιηθεί, αλλά οι άνθρωποι το μαθαίνουν από νεαρή ηλικία απλώς παρακολουθώντας τον κόσμο γύρω τους. Οι LLMs δεν έχουν αυτή την εγγενή εμπειρία για να επιστρέψουν. Καταλαβαίνουν μόνο ό, τι τους έχει παρασχεθεί μέσω των δεδομένων εκπαίδευσής τους και αυτό δεν τους δίνει μια αληθινή κατανόηση του κόσμου στον οποίο υπάρχουν.
4. Ένα LLM είναι τόσο καλό όσο τα δεδομένα εκπαίδευσης του: Η ακρίβεια δεν μπορεί ποτέ να είναι εγγυημένη. Η παλιά παροιμία του υπολογιστή του "Garbage In, Garbage Out" συνοψίζει τέλεια αυτόν τον περιορισμό. Τα LLM είναι τόσο καλά όσο τους επιτρέπει η ποιότητα και η ποσότητα των δεδομένων εκπαίδευσής τους.

Υπάρχει επίσης ένα επιχείρημα ότι οι ηθικές ανησυχίες μπορούν να θεωρηθούν περιορισμός των LLM, αλλά αυτό το θέμα δεν εμπίπτει στο πεδίο εφαρμογής αυτού του άρθρου.

3 Παραδείγματα δημοφιλών LLM

Η συνεχιζόμενη πρόοδος της τεχνητής νοημοσύνης υποστηρίζεται πλέον σε μεγάλο βαθμό από LLMs. Έτσι, ενώ δεν είναι ακριβώς μια νέα τεχνολογία, σίγουρα έχουν φτάσει σε ένα σημείο κρίσιμης ορμής και πλέον υπάρχουν πολλά μοντέλα.

Εδώ είναι μερικά από τα πιο ευρέως χρησιμοποιούμενα LLM.

1. GPT

Ο Generative Pre-trained Transformer (GPT) είναι ίσως το πιο ευρέως γνωστό LLM. Το GPT-3.5 τροφοδοτεί την πλατφόρμα ChatGPT που χρησιμοποιείται για τα παραδείγματα σε αυτό το άρθρο, ενώ η νεότερη έκδοση, GPT-4, είναι διαθέσιμη μέσω μιας συνδρομής στο ChatGPT Plus. Η Microsoft χρησιμοποιεί επίσης την πιο πρόσφατη έκδοση στην πλατφόρμα του Bing Chat.

2. Λάμδα

Αυτό είναι το αρχικό LLM που χρησιμοποιείται από το Google Bard, το chatbot AI της Google. Η έκδοση με την οποία κυκλοφόρησε αρχικά ο Bard περιγράφηκε ως "lite" έκδοση του LLM. Η πιο ισχυρή επανάληψη PalM του LLM αντικατέστησε αυτό.

3. ΜΠΕΡΤ

Το BERT σημαίνει Αναπαράσταση κωδικοποιητή διπλής κατεύθυνσης από τους μετασχηματιστές. Τα αμφίδρομα χαρακτηριστικά του μοντέλου διαφοροποιούνται BERT από άλλα LLM όπως το GPT.

Έχουν αναπτυχθεί πολλά περισσότερα LLM και τα παρακλάδια είναι κοινά από τα μεγάλα LLM. Καθώς αναπτύσσονται, θα συνεχίσουν να αυξάνονται σε πολυπλοκότητα, ακρίβεια και συνάφεια. Τι επιφυλάσσει όμως το μέλλον για τα LLM;

Το μέλλον των LLMs

Αυτά αναμφίβολα θα διαμορφώσουν τον τρόπο αλληλεπίδρασης με την τεχνολογία στο μέλλον. Η ταχεία χρήση μοντέλων όπως το ChatGPT και το Bing Chat αποτελεί απόδειξη αυτού του γεγονότος. Βραχυπρόθεσμα, Η τεχνητή νοημοσύνη είναι απίθανο να σας αντικαταστήσει στην εργασία. Αλλά εξακολουθεί να υπάρχει αβεβαιότητα σχετικά με το πόσο μεγάλο ρόλο θα παίξουν αυτές στη ζωή μας στο μέλλον.

Τα ηθικά επιχειρήματα μπορεί ακόμη να έχουν λόγο για το πώς ενσωματώνουμε αυτά τα εργαλεία στην κοινωνία. Ωστόσο, βάζοντας αυτό στη μια πλευρά, μερικές από τις αναμενόμενες εξελίξεις LLM περιλαμβάνουν:

1. Βελτιωμένη αποτελεσματικότητα: Με τα LLM που διαθέτουν εκατοντάδες εκατομμύρια παραμέτρους, είναι απίστευτα πεινασμένοι για πόρους. Με βελτιώσεις στο υλικό και τους αλγόριθμους, είναι πιθανό να γίνουν πιο ενεργειακά αποδοτικοί. Αυτό θα επιταχύνει επίσης τους χρόνους απόκρισης.
2. Βελτιωμένη επίγνωση των συμφραζομένων:Οι LLM αυτοεκπαιδεύονται. όσο περισσότερη χρήση και ανατροφοδότηση λαμβάνουν, τόσο καλύτεροι γίνονται. Είναι σημαντικό ότι αυτό είναι χωρίς περαιτέρω σημαντική μηχανική. Καθώς η τεχνολογία προχωρά, αυτό θα βελτιώσει τις γλωσσικές ικανότητες και την επίγνωση των συμφραζομένων.
3. Εκπαιδεύτηκε για Συγκεκριμένες Εργασίες:Τα εργαλεία Jack-of-all-trade που είναι το δημόσιο πρόσωπο των LLM είναι επιρρεπή σε σφάλματα. Αλλά καθώς αναπτύσσονται και οι χρήστες τους εκπαιδεύουν για συγκεκριμένες ανάγκες, τα LLM μπορούν να διαδραματίσουν μεγάλο ρόλο σε τομείς όπως η ιατρική, το δίκαιο, τα οικονομικά και η εκπαίδευση.
4. Μεγαλύτερη Ένταξη: Οι LLMs θα μπορούσαν να γίνουν προσωπικοί ψηφιακοί βοηθοί. Σκεφτείτε το Siri στα στεροειδή και καταλαβαίνετε την ιδέα. Οι LLM θα μπορούσαν να γίνουν εικονικοί βοηθοί που σας βοηθούν με τα πάντα, από την πρόταση γευμάτων μέχρι την αντιμετώπιση της αλληλογραφίας σας.

Αυτές είναι μόνο μερικές από τις περιοχές όπου τα LLM είναι πιθανό να γίνουν μεγαλύτερο μέρος του τρόπου ζωής μας.

Μεταμόρφωση και Εκπαίδευση LLM

Τα LLM ανοίγουν έναν συναρπαστικό κόσμο δυνατοτήτων. Η ταχεία άνοδος των chatbots όπως το ChatGPT, το Bing Chat και το Google Bard είναι απόδειξη των πόρων που διατίθενται στο πεδίο.

Ένας τέτοιος πολλαπλασιασμός πόρων μπορεί να δει αυτά τα εργαλεία να γίνονται πιο ισχυρά, ευέλικτα και ακριβή. Οι πιθανές εφαρμογές τέτοιων εργαλείων είναι τεράστιες, και αυτή τη στιγμή, ξύνουμε μόνο την επιφάνεια ενός απίστευτου νέου πόρου.