Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Узнайте, как работают большие языковые модели (LLM), об их эволюции с течением времени и о том, как их можно применять в таких отраслях, как юриспруденция и розничная торговля.
Большие языковые модели (LLM) — это продвинутые системы генеративного ИИ, способные понимать и генерировать текст, подобный человеческому. Эти модели могут распознавать и интерпретировать человеческие языки, будучи обученными на миллионах гигабайт текстовых данных, собранных из интернета. Инновации на базе LLM, такие как ChatGPT, стали нарицательными, делая генеративный ИИ более доступным для всех.
Поскольку мировой рынок LLM достигнет 85,6 миллиарда долларов к 2034 году, многие организации сосредотачиваются на внедрении LLM во всех своих бизнес-функциях.
В этой статье мы рассмотрим, как работают большие языковые модели и как они применяются 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 охватывает несколько десятилетий, наполненных исследовательскими прорывами и захватывающими открытиями. Прежде чем углубляться в основные концепции, давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных вех.
Вот краткий обзор ключевых этапов развития больших языковых моделей (LLM):
1960-е годы: Джозеф Вейценбаум создал ELIZA, одного из первых чат-ботов. Он использовал сопоставление с образцом, метод, при котором система обнаруживает ключевые слова во вводе пользователя и отвечает соответствующим образом, имитируя базовый разговор.
1990-е годы:Рекуррентные нейронные сети (RNN) были разработаны для обработки последовательных данных, таких как текст или речь. Они могли запоминать прошлые входные данные, но испытывали трудности с длинными последовательностями, что привело к созданию сетей Long Short-Term Memory (LSTM) для решения этой проблемы.
2014: Были представлены Gated Recurrent Units (GRU) как более простая и быстрая версия LSTM. Примерно в то же время были разработаны механизмы внимания, позволяющие ИИ сосредотачиваться на наиболее важных частях последовательности для лучшего понимания.
2017:Transformer представил новый способ обработки текста с использованием многоголового внимания и параллельной обработки. В отличие от RNN, они могли анализировать целые последовательности сразу, что делало их быстрее и лучше в понимании контекста.
С 2018 года в моделях, таких как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer), используются трансформеры для внедрения двунаправленной обработки, при которой информация передается как вперед, так и назад. Эти усовершенствования значительно улучшили способность таких моделей понимать и генерировать естественный язык.
Чтобы понять, как работает LLM (большая языковая модель), важно сначала уточнить, что именно представляет собой LLM.
LLM — это тип фундаментальной модели — системы искусственного интеллекта общего назначения, обученные на огромных наборах данных. Эти модели можно точно настроить для конкретных задач, и они предназначены для обработки и генерации текста таким образом, чтобы имитировать человеческое письмо. LLM превосходно справляются с прогнозированием на основе минимальных запросов и широко используются в генеративном ИИ для создания контента на основе ввода данных человеком. Они могут определять контекст, предоставлять связные и релевантные ответы, переводить языки, обобщать текст, отвечать на вопросы, помогать в творческом письме и даже генерировать или отлаживать код.
LLM невероятно велики и работают с использованием миллиардов параметров. Параметры — это внутренние веса, которые модель изучает во время обучения, что позволяет ей генерировать выходные данные на основе получаемых входных данных. Как правило, модели с большим количеством параметров, как правило, обеспечивают лучшую производительность.
Вот несколько примеров популярных LLM:
GPT-4o: Выпущенная в мае 2024 года, GPT-4o — это новейшая мультимодальная модель OpenAI. Она может обрабатывать текст, изображения, аудио и видео.
Claude 3.5: Представленный в июне 2024 года компанией Anthropic, Claude 3.5 основывается на серии Claude 3 и обеспечивает улучшенную обработку естественного языка и возможности решения проблем.
Llama 3: Серия Llama 3 от Meta, выпущенная в апреле 2024 года, включает модели с количеством параметров до 70 миллиардов. Эти модели с открытым исходным кодом известны своей экономической эффективностью и высокой производительностью по различным тестам.
Gemini 1.5: Запущенная в феврале 2024 года компанией Google DeepMind, Gemini 1.5 — это мультимодальная модель, способная обрабатывать текст, изображения и другие типы данных.
Ключевые компоненты LLM
Большие языковые модели (LLM) имеют несколько ключевых компонентов, которые работают вместе, чтобы понимать запросы пользователей и отвечать на них. Некоторые из этих компонентов организованы в слои. Каждый слой обрабатывает определенные задачи в конвейере обработки языка.
Основываясь на этом, слой прямой связи анализирует эти части, чтобы найти закономерности. Аналогичным образом, рекуррентный слой гарантирует, что модель сохраняет правильный порядок слов.
Еще одним важным компонентом является механизм внимания. Он помогает модели сосредоточиться на наиболее важных частях входных данных, позволяя ей отдавать приоритет ключевым словам или фразам перед менее важными. Возьмем случай перевода фразы «Кошка сидела на коврике» на французский язык: механизм внимания гарантирует, что модель сопоставит «кошка» с «le chat», а «коврик» с «le tapis», сохраняя смысл предложения. Эти компоненты работают вместе шаг за шагом для обработки и генерации текста.
Различные типы LLM
Все LLM имеют одни и те же основные компоненты, но они могут быть построены и адаптированы для конкретных целей. Вот несколько примеров различных типов LLM и их уникальных возможностей:
Модели Zero-shot: Эти модели могут справляться с задачами, для которых они специально не обучались. Они используют общие знания, которые они получили, чтобы понимать новые запросы и делать прогнозы без дополнительного обучения.
Тонко настроенные модели: Тонко настроенные модели основаны на общих моделях, но дополнительно обучаются для конкретных задач. Это дополнительное обучение делает их очень эффективными для специализированных приложений.
Мультимодальные модели: Эти передовые 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 большими языковыми моделями (LLM)
Обработка естественного языка (NLP) помогает машинам понимать и работать с человеческим языком, в то время как Generative AI фокусируется на создании нового контента, такого как текст, изображения или код. Большие языковые модели (LLM) объединяют эти две области. Они используют методы NLP для понимания языка, а затем применяют Generative AI для создания оригинальных, человекоподобных ответов. Эта комбинация позволяет LLM обрабатывать язык и генерировать креативный и содержательный текст, что делает их полезными для таких задач, как разговоры, создание контента и перевод. Благодаря сочетанию сильных сторон NLP и Generative AI, LLM позволяют машинам общаться естественным и интуитивно понятным способом.
Рис. 3. Взаимосвязь между генеративным ИИ, NLP и LLM.
Применение LLM в различных отраслях
Теперь, когда мы рассмотрели, что такое LLM и как они работают, давайте рассмотрим некоторые примеры использования в различных отраслях, которые демонстрируют потенциал LLM.
Использование LLM в LegalTech
AI-модели преобразуют юридическую отрасль, а большие языковые модели (LLM) значительно ускорили выполнение таких задач, как исследование и составление юридических документов для юристов. Они могут использоваться для быстрого анализа юридических текстов, таких как законы и прошлые дела, чтобы найти необходимую юристам информацию. LLM также могут помогать в написании юридических документов, таких как контракты или завещания.
Интересно, что LLM полезны не только для исследований и составления проектов — они также являются ценными инструментами для обеспечения соответствия требованиям законодательства и оптимизации рабочих процессов. Организации могут использовать LLM для соблюдения нормативных требований, выявляя потенциальные нарушения и предоставляя рекомендации по их устранению. При проверке контрактов LLM могут выделять ключевые детали, выявлять риски или ошибки и предлагать изменения.
Рис. 4. Обзор того, как LLM можно использовать 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 и активность в социальных сетях, чтобы выявлять закономерности и тенденции. Это помогает создавать персонализированные рекомендации по продуктам. Приложения, интегрированные с LLM, могут направлять клиентов при покупке продуктов, например, помогать им выбирать товары, добавлять их в корзину и завершать оформление заказа.
Кроме того, чат-боты на основе LLM могут отвечать на распространенные вопросы клиентов о продуктах, услугах и доставке. Это освобождает сотрудников службы поддержки для решения более сложных вопросов. Отличным примером является новейший чат-бот Amazon, Rufus. Он использует LLM для создания сводок обзоров продуктов. Rufus также может обнаруживать поддельные отзывы и рекомендовать клиентам варианты размеров одежды.
LLM в исследованиях и академической среде
Еще одно интересное применение LLM — в сфере образования. LLM могут генерировать практические задачи и тесты для студентов, делая обучение более интерактивным.
При тонкой настройке с использованием школьных учебников, LLM могут обеспечить персонализированное обучение, позволяя учащимся учиться в своем собственном темпе и сосредотачиваться на темах, которые им кажутся сложными. Учителя также могут использовать LLM для оценки работ учащихся, таких как эссе и тесты, экономя время и позволяя им сосредоточиться на других аспектах обучения.
Кроме того, эти модели могут переводить учебники и учебные материалы на разные языки, помогая учащимся получать доступ к образовательному контенту на их родных языках.
Рис. 5. Пример перевода текста с использованием LLM.
Плюсы и минусы больших языковых моделей
LLM предлагают множество преимуществ, понимая естественный язык, автоматизируя такие задачи, как обобщение и перевод, а также помогая в кодировании. Они могут объединять информацию из разных источников, решать сложные проблемы и поддерживать многоязыковое общение, что делает их полезными во многих отраслях.
Однако, они также сопряжены с проблемами, такими как риск распространения дезинформации, этические проблемы создания реалистичного, но ложного контента и случайные неточности в критических областях. Кроме того, они оказывают значительное воздействие на окружающую среду, поскольку обучение одной модели может произвести столько же углерода, сколько пять автомобилей. Балансирование их преимуществ с этими ограничениями является ключом к их ответственному использованию.
Основные выводы
Большие языковые модели меняют то, как мы используем генеративный ИИ, облегчая машинам понимание и создание человекоподобного текста. Они помогают таким отраслям, как юриспруденция, розничная торговля и образование, становиться более эффективными, будь то составление документов, рекомендации продуктов или создание персонализированного обучения.
Хотя LLM предлагают много преимуществ, таких как экономия времени и упрощение задач, они также сопряжены с проблемами, такими как проблемы с точностью, этические проблемы и воздействие на окружающую среду. По мере совершенствования этих моделей им суждено играть еще большую роль в нашей повседневной жизни и на рабочих местах.
