От кода к диалогу: как работает LLM?

Большие языковые модели (LLM) — это продвинутые генеративные системы AI, способные понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Эти модели распознают и интерпретируют человеческий язык, поскольку обучались на миллионах гигабайт текстовых данных из интернета. Инновации на основе LLM, такие как ChatGPT, стали широко известны и сделали генеративный AI доступнее для всех.

Ожидается, что к 2034 году мировой рынок LLM достигнет 85,6 миллиарда долларов, поэтому многие организации сосредоточились на внедрении LLM во всех направлениях своей деятельности.

В этой статье мы рассмотрим, как работают большие языковые модели и где они применяются в различных отраслях.

Рис. 1. LLMs используют алгоритмы глубокого обучения для создания и понимания текста.

Эволюция больших языковых моделей#

История больших языковых моделей охватывает несколько десятилетий и включает важные научные открытия и интересные разработки. Прежде чем перейти к основным понятиям, рассмотрим несколько ключевых этапов.

Краткий обзор важнейших этапов развития LLMs:

• 1960-е: Джозеф Вайценбаум создал ELIZA — одного из первых чат-ботов. Он использовал сопоставление шаблонов: система находила ключевые слова во вводе пользователя и соответствующим образом отвечала, имитируя простой разговор.
• 1990-е: Были разработаны рекуррентные нейронные сети (RNNs) для обработки последовательных данных, таких как текст и речь. Они могли запоминать предыдущие входные данные, но плохо справлялись с длинными последовательностями. Для решения этой проблемы появились сети долговременной краткосрочной памяти (LSTM).
• 2014: Были представлены управляемые рекуррентные блоки (GRUs) — более простая и быстрая версия LSTMs. Примерно в то же время появились механизмы внимания, благодаря которым ИИ мог сосредоточиться на самых важных частях последовательности и лучше понять её.
• 2017 год: архитектура Transformer предложила новый способ обработки текста с помощью многоголового внимания и параллельных вычислений. В отличие от RNN, трансформеры могли анализировать целые последовательности сразу, работая быстрее и лучше понимая контекст.

С 2018 года такие модели, как BERT (двунаправленные представления кодировщика из трансформеров) и GPT (предварительно обученный генеративный Transformer), используют архитектуру Transformer. В BERT появилась двунаправленная обработка, при которой информация передается и вперед, и назад. Эти достижения значительно улучшили способность таких моделей понимать и генерировать естественный язык.

Рис. 2. Эволюция больших языковых моделей.

Как работает LLM?#

Чтобы понять, как работает LLM (большая языковая модель), сначала нужно разобраться, что именно представляет собой LLM.

LLM — это разновидность базовых моделей: универсальных систем AI, обученных на огромных датасетах. Эти модели можно дообучать для конкретных задач; они предназначены для обработки и генерации текста, имитирующей человеческое письмо. LLM умеют делать прогнозы по коротким запросам и широко применяются в генеративном AI для создания контента на основе пользовательского ввода. Они могут учитывать контекст, давать связные и релевантные ответы, переводить тексты, составлять краткие пересказы, отвечать на вопросы, помогать с творческим письмом и даже генерировать или отлаживать код.

LLM очень велики и работают с миллиардами параметров. Параметры — это внутренние веса, которые модель усваивает во время обучения и использует для генерации результатов на основе входных данных. Как правило, модели с большим количеством параметров показывают более высокую производительность.

Вот несколько примеров популярных LLM 2024 года:

• GPT-4o: выпущенная в мае 2024 года мультимодальная модель от OpenAI. Она может обрабатывать текст, изображения, аудио и видео.
• Claude 3.5: представленная Anthropic в июне 2024 года, Claude 3.5 развивает серию Claude 3 и предлагает улучшенные возможности обработки естественного языка и решения задач.
• Llama 3: серия Llama 3 от Meta, выпущенная в апреле 2024 года, включает модели с числом параметров до 70 миллиардов. Эти модели с открытым исходным кодом отличаются экономичностью и высокими результатами в различных тестах.
• Gemini 1.5: запущенная Google DeepMind в феврале 2024 года, Gemini 1.5 — мультимодальная модель, способная обрабатывать текст, изображения и другие типы данных.

Ключевые компоненты LLM#

Большие языковые модели (LLMs) состоят из нескольких ключевых компонентов, которые вместе обрабатывают запросы пользователей и формируют ответы. Некоторые компоненты организованы в слои. Каждый слой выполняет определённые задачи в конвейере обработки языка.

Например, слой эмбеддингов преобразует слова или их части в числовые векторы, отражающие связи между ними.

Далее полносвязный слой анализирует эти векторы и выявляет закономерности. А позиционные кодировки помогают модели учитывать порядок слов.

Ещё один важный компонент — механизм внимания. Он помогает модели сосредоточиться на наиболее релевантных частях входных данных и отдавать приоритет ключевым словам или фразам, а не менее важным. Рассмотрим перевод предложения «The cat sat on the mat» на французский: механизм внимания помогает модели связать слово «cat» с «le chat», а «mat» — с «le tapis», сохраняя смысл предложения. Эти компоненты работают вместе, пошагово обрабатывая и генерируя текст.

Разные типы LLM#

Все LLM имеют одинаковую базовую структуру, но их можно создавать и адаптировать под конкретные задачи. Вот несколько примеров разных типов LLM и их уникальных возможностей:

• Модели с режимом zero-shot: эти модели справляются с задачами, на которых их специально не обучали. Они используют полученные общие знания, чтобы понимать новые запросы и строить прогнозы без дополнительного обучения.
• Дообученные модели: в основе дообученных моделей лежат универсальные модели, которые дополнительно обучают для решения конкретных задач. Благодаря этому они особенно эффективны в специализированных областях.
• Мультимодальные модели: эти продвинутые модели могут обрабатывать и создавать данные разных типов, например текст и изображения. Они предназначены для задач, требующих сочетания понимания текста и визуальной информации. Некоторые из них также умеют находить объекты на изображениях; это проверяется на реальных датасетах обнаружения объектов в таблице лидеров VLM.

Как обработка естественного языка связана с LLM#

Обработка естественного языка (NLP) помогает машинам понимать человеческую речь и работать с ней, а генеративный ИИ сосредоточен на создании нового контента, например текста, изображений или кода. Большие языковые модели (LLMs) объединяют эти две области. Они используют методы NLP для понимания языка, а затем применяют генеративный ИИ, чтобы создавать оригинальные ответы, похожие на человеческие. Благодаря этому сочетанию LLMs обрабатывают язык и генерируют творческий, содержательный текст, что делает их полезными для общения, создания контента и перевода. Объединяя сильные стороны NLP и генеративного ИИ, LLMs позволяют машинам общаться естественно и интуитивно.

Рис. 3. Связь между генеративным ИИ, NLP и LLMs.

Применение LLM в разных отраслях#

Теперь, когда мы разобрались, что такое LLM и как она работает, рассмотрим примеры применения LLM в разных отраслях.

Использование LLM в юридических технологиях#

Модели ИИ меняют юридическую отрасль, а LLM значительно ускорили такие задачи юристов, как поиск информации и составление юридических документов. Их можно использовать для быстрого анализа юридических текстов — например, законов и судебных решений, — чтобы находить нужную юристам информацию. LLM также помогают составлять юридические документы, например договоры и завещания.

Интересно, что LLM полезны не только для исследований и подготовки черновиков — они также помогают соблюдать законодательные требования и оптимизировать рабочие процессы. Организации могут использовать LLM для соблюдения нормативных требований: выявлять потенциальные нарушения и предлагать способы их устранения. При проверке договоров LLM могут выделять важные сведения, выявлять риски и ошибки, а также предлагать изменения.

Рис. 4. Как LLM можно использовать для юридических исследований.

Розничная торговля и электронная коммерция: чат-боты на основе ИИ с LLM#

LLM может анализировать данные клиентов — например, историю покупок, привычки просмотра и активность в социальных сетях, — чтобы выявлять закономерности и тенденции. Это помогает формировать персональные рекомендации товаров. Приложения со встроенными LLM могут сопровождать клиентов при покупке: помогать выбирать товары, добавлять их в корзину и оформлять заказ.

Кроме того, чат-боты на основе LLM могут отвечать на распространенные вопросы клиентов о товарах, услугах и доставке. Благодаря этому сотрудники службы поддержки могут уделять больше времени сложным вопросам. Отличный пример — ИИ-чат-бот Amazon Rufus. Он использует LLM для создания сводок отзывов о товарах. Rufus также может рекомендовать покупателям подходящий размер одежды.

LLM в исследованиях и академической среде#

Ещё один интересный вариант применения LLM — образование. LLM могут создавать упражнения и тесты для учащихся, делая обучение более интерактивным.

После дообучения на школьных учебниках LLM могут обеспечивать персонализированное обучение, позволяя учащимся осваивать материал в собственном темпе и уделять внимание сложным для них темам. Учителя также могут использовать LLM для проверки работ учащихся, например сочинений и тестов, экономя время и уделяя больше внимания другим аспектам преподавания.

Кроме того, эти модели могут переводить учебники и учебные материалы на разные языки, помогая учащимся получать доступ к образовательному контенту на родном языке.

Рис. 5. Пример перевода текста с помощью LLM.

Преимущества и недостатки больших языковых моделей#

LLMs понимают естественный язык, автоматизируют такие задачи, как составление краткого содержания и перевод, а также помогают писать код. Они объединяют информацию из разных источников, решают сложные задачи и поддерживают многоязычное общение, поэтому полезны во многих отраслях.

Однако с ними связаны и проблемы: риск распространения дезинформации, этические вопросы, связанные с созданием реалистичного, но ложного контента, а также периодические ошибки в критически важных областях. Кроме того, они могут оказывать существенное воздействие на окружающую среду: согласно исследованию 2019 года, обучение одной крупной модели может привести к выбросам углерода, сопоставимым с выбросами пяти автомобилей за весь срок их службы. Чтобы использовать такие модели ответственно, важно учитывать их преимущества и ограничения.

Главные выводы#

Большие языковые модели меняют способы использования генеративного ИИ, упрощая понимание и создание текста, похожего на человеческий. Они повышают эффективность таких отраслей, как юриспруденция, розничная торговля и образование: помогают составлять документы, рекомендовать товары и создавать персонализированные учебные программы.

Хотя большие языковые модели (LLM) дают много преимуществ, например экономят время и упрощают задачи, они также создают проблемы, связанные с точностью, этическими вопросами и воздействием на окружающую среду. По мере совершенствования эти модели будут играть ещё более важную роль в нашей повседневной жизни и работе.

Чтобы узнать больше, загляни в наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи решения на основе ИИ для беспилотных автомобилей и сельского хозяйства на страницах наших решений.