Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Настройки файлов cookie
Нажав кнопку "Принять все файлы cookie", вы соглашаетесь с сохранением файлов cookie на вашем устройстве для улучшения навигации по сайту, анализа его использования и помощи в наших маркетинговых усилиях. Дополнительная информация
Узнайте, как работают большие языковые модели (LLM), как они развиваются с течением времени и как их можно применять в таких отраслях, как юриспруденция и розничная торговля.
Большие языковые модели (LLM) - это передовые генеративные системы искусственного интеллекта, способные понимать и генерировать человекоподобный текст. Эти модели способны распознавать и интерпретировать человеческие языки, будучи обученными на миллионах гигабайт текстовых данных, собранных в Интернете. Инновации, основанные на LLM, такие как ChatGPT, стали известны всем, сделав генеративный ИИ более доступным для каждого.
Поскольку мировой рынок LLM к 2034 году достигнет 85,6 миллиарда долларов, многие организации стремятся внедрить LLM во все свои бизнес-функции.
В этой статье мы рассмотрим, как работают большие языковые модели и их применение в различных отраслях. Давайте начнем!
Рис. 1. LLM используют алгоритмы глубокого обучения для генерации и понимания текста.
Эволюция больших языковых моделей
История больших языковых моделей насчитывает несколько десятилетий, наполненных прорывами в исследованиях и интересными открытиями. Прежде чем погрузиться в основные концепции, давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных вех.
Вот краткий обзор основных вех в развитии магистратуры:
1960s: Джозеф Вейценбаум создал ELIZA, одного из первых чат-ботов. В нем использовалось сопоставление шаблонов - метод, при котором система определяет ключевые слова в пользовательском вводе и реагирует соответствующим образом, имитируя основной разговор.
1990s:Рекуррентные нейронные сети (РНС) были разработаны для обработки последовательных данных, таких как текст или речь. Они могли запоминать прошлые данные, но испытывали трудности с длинными последовательностями, что привело к созданию сетей с длинной кратковременной памятью (LSTM) для решения этой проблемы.
2014: В качестве более простой и быстрой версии LSTM были представлены Gated Recurrent Units (GRUs). Примерно в то же время были разработаны механизмы внимания, позволяющие ИИ фокусироваться на наиболее важных частях последовательности для лучшего понимания.
2017:Transformer представили новый способ обработки текста с использованием многоголового внимания и параллельной обработки. В отличие от RNN, они могут анализировать целые последовательности одновременно, что делает их быстрее и лучше в понимании контекста.
С 2018 года такие модели, как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer), используют трансформаторы для двунаправленной обработки, когда информация поступает как вперед, так и назад. Эти усовершенствования значительно улучшили способность таких моделей понимать и генерировать естественный язык.
Чтобы понять, как работает LLM (Large Language Model), важно сначала уточнить, что именно представляет собой LLM.
LLM представляют собой разновидность базовых моделей - систем ИИ общего назначения, обученных на массивных массивах данных. Эти модели могут быть тонко настроены для выполнения конкретных задач и предназначены для обработки и генерации текста, имитирующего человеческое письмо. LLM отлично справляются с предсказаниями по минимальным подсказкам и широко используются в генеративном ИИ для создания контента на основе человеческих данных. Они могут улавливать контекст, давать связные и релевантные ответы, переводить языки, резюмировать текст, отвечать на вопросы, помогать в написании творческих работ и даже генерировать или отлаживать код.
LLM невероятно велики и работают с миллиардами параметров. Параметры - это внутренние веса, которые модель приобретает в процессе обучения, позволяя ей генерировать выходные данные на основе полученных входных данных. Как правило, модели с большим количеством параметров имеют более высокую производительность.
Вот несколько примеров популярных LLM:
GPT-4o: GPT-4o, выпущенный в мае 2024 года, - это новейшая мультимодальная модель OpenAI. Она может обрабатывать текст, изображения, аудио- и видеоданные.
Клод 3.5: Представленный в июне 2024 года компанией Anthropic, Claude 3.5 развивает серию Claude 3 и предоставляет улучшенные возможности обработки естественного языка и решения задач.
Ллама 3: Серия Llama 3 от Meta, выпущенная в апреле 2024 года, включает модели с 70 миллиардами параметров. Эти модели с открытым исходным кодом известны своей экономичностью и высокой производительностью в различных бенчмарках.
Близнецы 1.5: Запущенная в феврале 2024 года компанией Google DeepMind, Gemini 1.5 представляет собой мультимодальную модель, способную работать с текстом, изображениями и другими типами данных.
Основные компоненты программы LLM
Большие языковые модели (LLM) состоят из нескольких ключевых компонентов, которые работают вместе, чтобы понимать и отвечать на запросы пользователя. Некоторые из этих компонентов организованы в слои. Каждый слой выполняет определенные задачи в конвейере обработки языка.
Например, слой встраивания разбивает слова на более мелкие части и выявляет связи между ними.
На основе этого слой feedforward анализирует эти фрагменты, чтобы найти закономерности. Аналогичным образом рекуррентный слой следит за тем, чтобы модель сохраняла правильный порядок слов.
Еще один важный компонент - механизм внимания. Он помогает модели сосредоточиться на наиболее значимых частях исходного текста, позволяя ей отдавать предпочтение ключевым словам или фразам перед менее важными. Возьмем, к примеру, перевод фразы "Кошка села на коврик" на французский язык: механизм внимания обеспечивает соответствие между "кошкой" и "чатом" и "ковриком" и "таписом", сохраняя смысл предложения. Эти компоненты работают вместе шаг за шагом, обрабатывая и генерируя текст.
Различные типы магистерских программ
Все LLM имеют одинаковые базовые компоненты, но могут быть построены и адаптированы для конкретных целей. Вот несколько примеров различных типов LLM и их уникальных возможностей:
Модели с нулевым выстрелом: Эти модели могут решать задачи, для которых они не были специально обучены. Они используют общие знания, которые они усвоили, чтобы понять новые подсказки и сделать предсказания, не нуждаясь в дополнительном обучении.
Модели с точной настройкой: Модели с тонкой настройкой основаны на общих моделях, но проходят дополнительное обучение для решения конкретных задач. Такое дополнительное обучение делает их высокоэффективными для специализированных приложений.
Мультимодальные модели: Эти продвинутые модели могут обрабатывать и генерировать несколько типов данных, таких как текст и изображения. Они предназначены для задач, требующих сочетания текстового и визуального понимания.
Как обработка естественного языка связана с LLM
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) помогает машинам понимать человеческий язык и работать с ним, в то время как генеративный ИИ сосредоточен на создании нового контента, такого как текст, изображения или код. Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) объединяют эти две области. Они используют методы НЛП для понимания языка, а затем применяют генеративный ИИ для создания оригинальных, похожих на человеческие, ответов. Такое сочетание позволяет LLM обрабатывать язык и генерировать творческий и осмысленный текст, что делает их полезными для таких задач, как ведение беседы, создание контента и перевод. Благодаря сочетанию сильных сторон НЛП и генеративного ИИ, LLM позволяют машинам общаться естественным и интуитивно понятным образом.
Рис. 3. Взаимосвязь между генеративным ИИ, НЛП и LLM.
Применение LLM в различных отраслях промышленности
Теперь, когда мы рассказали о том, что такое LLM и как он работает, давайте рассмотрим несколько примеров использования LLM в различных отраслях, которые демонстрируют потенциал LLM.
Использование LLM в юридических технологиях
Модели искусственного интеллекта преобразуют юридическую отрасль, а LLM значительно ускорили выполнение таких задач, как поиск и составление юридических документов. С их помощью можно быстро анализировать юридические тексты, такие как законы и предыдущие дела, чтобы найти нужную информацию. LLM также могут помочь в составлении юридических документов, таких как контракты или завещания.
Интересно, что LLM полезны не только для исследований и составления документов - они также являются ценными инструментами для обеспечения соблюдения правовых норм и оптимизации рабочих процессов. Организации могут использовать LLM для соблюдения нормативных требований, выявляя потенциальные нарушения и предоставляя рекомендации по их устранению. При проверке договоров LLM может выделить ключевые детали, выявить риски или ошибки и предложить изменения.
Рис. 4. Обзор того, как LLM могут быть использованы для юридических исследований.
Розничная торговля и электронная коммерция: Чат-боты на базе искусственного интеллекта с LLM
LLM может анализировать данные о клиентах, такие как прошлые покупки, привычки просмотра сайтов и активность в социальных сетях, чтобы выявить закономерности и тенденции. Это помогает создавать персонализированные рекомендации по товарам. Приложения, интегрированные с LLM, могут направлять покупателей при покупке товаров, помогая им выбрать товар, добавить его в корзину и завершить оформление заказа.
Кроме того, чат-боты на основе LLM могут отвечать на обычные вопросы клиентов о товарах, услугах и доставке. Это позволяет высвободить сотрудников службы поддержки для решения более сложных вопросов. Отличный пример - новейший чат-бот Amazon с искусственным интеллектом, Rufus. Он использует LLM для составления кратких обзоров товаров. Rufus также может выявлять фальшивые отзывы и рекомендовать покупателям варианты размеров одежды.
Магистры наук в исследовательской и академической сфере
Еще одно интересное применение LLM - в сфере образования. LLM могут генерировать практические задачи и тесты для студентов, делая обучение более интерактивным.
В сочетании со школьными учебниками LLM могут обеспечить индивидуальный подход к обучению, позволяя ученикам учиться в своем собственном темпе и сосредоточиться на сложных для них темах. Учителя также могут использовать LLM для оценки работ учеников, таких как эссе и тесты, экономя время и позволяя им сосредоточиться на других аспектах преподавания.
Кроме того, эти модели могут переводить учебники и учебные материалы на разные языки, помогая студентам получать доступ к образовательному контенту на их родном языке.
Специалисты по LLM предлагают множество преимуществ: понимание естественного языка, автоматизация таких задач, как обобщение и перевод, а также помощь в кодировании. Они могут объединять информацию из разных источников, решать сложные задачи и поддерживать многоязычное общение, что делает их полезными во многих отраслях.
Однако они также сопряжены с определенными трудностями, такими как риск распространения дезинформации, этические проблемы, связанные с созданием реалистичного, но ложного контента, и случайные неточности в критических областях. Кроме того, они оказывают значительное влияние на окружающую среду, поскольку при обучении одной модели может быть выброшено столько же углерода, сколько в пяти автомобилях. Соотношение их преимуществ и этих ограничений - ключевой момент для их ответственного использования.
Основные выводы
Большие языковые модели меняют подход к использованию генеративного ИИ, облегчая машинам понимание и создание человекоподобных текстов. Они помогают таким отраслям, как юриспруденция, розничная торговля и образование, стать более эффективными, будь то составление документов, рекомендация товаров или создание персонализированного опыта обучения.
Несмотря на то, что LLM обладают множеством преимуществ, таких как экономия времени и упрощение задач, они также сталкиваются с такими проблемами, как точность, этические аспекты и воздействие на окружающую среду. По мере совершенствования этих моделей они будут играть все большую роль в нашей повседневной жизни и на рабочих местах.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
