От кода к разговору: как работает LLM?

Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы генеративного ИИ, способные понимать и генерировать текст, похожий на написанный человеком. Эти модели могут распознавать и интерпретировать человеческие языки, поскольку они обучены на миллионах гигабайт текстовых данных, собранных в интернете. Инновации на основе LLM, такие как ChatGPT, стали широко известными, сделав генеративный ИИ доступнее для всех.

Ожидается, что к 2034 году глобальный рынок LLM достигнет 85,6 млрд долларов, поэтому многие организации сосредоточены на внедрении LLM во всех направлениях своей [деятельности](https://ultralytics-translation-1.invalid.

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

Рис. 1. LLM используют алгоритмы глубокого обучения для генерации и понимания текста.

Эволюция больших языковых моделей#

История больших языковых моделей насчитывает несколько десятилетий и наполнена научными прорывами и захватывающими открытиями. Прежде чем перейти к основным концепциям, рассмотрим некоторые важнейшие этапы.

Кратко рассмотрим ключевые этапы развития LLM:

• 1960-е: Джозеф Вайценбаум создал ELIZA — одного из первых чат-ботов. Она использовала сопоставление с шаблонами — метод, при котором система обнаруживает ключевые слова во вводе пользователя и соответствующим образом отвечает, имитируя простой разговор.

• 1990-е: Для обработки последовательных данных, таких как текст или речь, были разработаны рекуррентные нейронные сети (RNN). Они могли запоминать предыдущие входные данные, но испытывали трудности с длинными последовательностями, что привело к созданию сетей долгой краткосрочной памяти (LSTM) для решения этой проблемы.

• 2014: Рекуррентные блоки с управляющими элементами (GRU) были представлены как более простая и быстрая версия LSTM. Примерно в то же время были разработаны механизмы внимания, позволяющие ИИ сосредоточиться 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, он мог анализировать целые последовательности одновременно, что делало его быстрее и улучшало понимание контекста.

С 2018 года такие модели, как BERT (двунаправленные представления энкодера из Transformer) и GPT (генеративный предварительно обученный Transformer), используют Transformer для двунаправленной обработки, при которой информация передаётся как вперёд, так 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), важно сначала разобраться, что именно представляет собой LLM.

LLM относятся к типу базовых моделей — универсальных систем ИИ, обученных на огромных наборах данных. Эти модели можно дообучать для конкретных задач, и они предназначены для обработки и генерации текста, имитируя человеческий стиль письма. LLM отлично подходят для построения прогнозов по минимальным подсказкам и широко используются в генеративном ИИ для создания контента на основе вводимых человеком данных. Они могут выводить контекст, давать связные и релевантные ответы, переводить языки, суммировать текст, отвечать на вопросы, помогать в творческом письме и даже генерировать или отлаживать код.

LLM невероятно велики и работают, используя миллиарды параметров. Параметры — это внутренние веса, которые модель изучает во время обучения, что позволяет ей генерировать результаты на основе полученных входных данных. Как правило, модели с большим количеством параметров демонстрируют более высокую производительность.

Вот несколько примеров популярных LLM:

• GPT-4o: Выпущенная в мае 2024 года, GPT-4o — последняя мультимодальная модель OpenAI. Она может обрабатывать текстовые, графические, аудио- и видеоданные.
• 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 млрд. Эти модели с открытым исходным кодом известны своей экономичностью и высокой производительностью 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 (LLM) включают несколько ключевых компонентов, которые совместно помогают понимать запросы пользователей и отвечать на них. Некоторые из этих компонентов организованы в слои. Каждый слой выполняет определённые задачи в конвейере обработки языка.

Например, слой эмбеддингов разбивает слова на более мелкие части и выявляет связи между ними.

Опираясь на это, полносвязный слой анализирует эти части в поисках закономерностей. Аналогичным образом рекуррентный слой помогает модели сохранять правильный порядок слов.

Ещё один важный компонент — механизм внимания. Он помогает модели сосредоточиться на наиболее релевантных частях входных данных, позволяя отдавать приоритет ключевым словам или фразам перед менее важными. Например, при переводе фразы «The cat sat on the mat» на французский механизм внимания обеспечивает соответствие слова «cat» выражению «le chat», а слова «mat» — выражению «le tapis», сохраняя смысл предложения. Эти компоненты шаг за шагом совместно обрабатывают и генерируют текст.

Различные типы LLM#

Все LLM имеют одинаковые базовые компоненты, но их можно создавать и адаптировать для конкретных целей. Вот несколько примеров различных типов LLM и их уникальных возможностей:

• Модели zero-shot: Эти модели могут выполнять задачи, для которых они не обучались специально. Они используют общие знания, полученные во время обучения, чтобы понимать новые запросы и строить прогнозы без дополнительного обучения.
• Дообученные модели: Дообученные модели создаются на основе общих моделей, но дополнительно обучаются для выполнения конкретных задач. Благодаря этому дополнительному обучению они особенно эффективны в специализированных приложениях.
• Мультимодальные модели: Эти передовые модели могут обрабатывать и генерировать несколько типов данных, например текст и изображения. Они предназначены для задач, требующих сочетания текстового и визуального понимания.

Как обработка естественного языка связана с LLM#

Обработка естественного языка (NLP) помогает машинам понимать человеческий язык и работать с ним, тогда как генеративный ИИ сосредоточен на создании нового контента, например текста, изображений или кода. Большие языковые модели (LLM) объединяют эти два направления. Они используют методы NLP для понимания языка, а затем применяют генеративный ИИ для создания оригинальных ответов, похожих на человеческие. Такое сочетание позволяет LLM обрабатывать язык и генерировать творческий и содержательный текст, благодаря чему они полезны для таких задач, как ведение диалогов, создание контента и перевод. Объединяя сильные стороны NLP и генеративного ИИ, LLM позволяют машинам общаться естественно и интуитивно.

Рис. 3. Взаимосвязь генеративного ИИ, NLP и LLM.

Применение LLM в различных отраслях#

Теперь, когда мы разобрались, что такое LLM и как она работает, рассмотрим несколько примеров использования в разных отраслях, демонстрирующих потенциал LLM.

Использование LLM в юридических технологиях#

Модели ИИ меняют юридическую отрасль, а LLM значительно ускорили для юристов такие задачи, как исследование и составление юридических документов. Их можно использовать для быстрого анализа юридических текстов, например законов и предыдущих судебных дел, чтобы находить нужную юристам информацию. LLM также могут помогать составлять юридические документы, например договоры или завещания.

Интересно, что LLM полезны не только для исследований и составления документов — это также ценные инструменты для обеспечения соблюдения законодательства и оптимизации рабочих процессов. Организации могут использовать LLM для соблюдения нормативных требований, выявляя потенциальные нарушения и предлагая рекомендации по их устранению. При проверке договоров LLM могут выделять ключевые сведения, выявлять риски или ошибки и предлагать изменения.

Рис. 4. Обзор использования LLM для юридических исследований.

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

LLM может анализировать данные о клиентах, такие как история покупок, привычки просмотра и активность в социальных сетях, чтобы выявлять закономерности и тенденции. Это помогает создавать персонализированные рекомендации по товарам. Приложения с интегрированными LLM могут сопровождать клиентов в процессе покупки — помогать выбирать товары, добавлять их в корзину и завершать оформление заказа.

Кроме того, чат-боты на базе LLM могут отвечать на распространённые вопросы клиентов о товарах, услугах и доставке. Это позволяет сотрудникам службы поддержки заниматься более сложными вопросами. Отличный пример — последний ИИ-чат-бот Amazon Rufus. Он использует LLM для создания кратких обзоров товаров на основе отзывов. Rufus также может выявлять поддельные отзывы и рекомендовать клиентам подходящие варианты размеров одежды.

LLM в исследованиях и академической сфере#

Ещё одно интересное применение LLM — образовательный сектор. LLM могут создавать практические задания и викторины для учащихся, делая обучение более интерактивным.

После дообучения на школьных учебниках LLM могут обеспечивать персонализированное обучение, позволяя учащимся учиться в собственном темпе и сосредоточиться на сложных для них темах. Учителя также могут использовать LLM для проверки работ учащихся, например сочинений и контрольных, 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#

LLM дают множество преимуществ: они понимают естественный язык, автоматизируют такие задачи, как создание кратких изложений и перевод, а также помогают с программированием. 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 такими проблемами, как риск распространения дезинформации, этические вопросы, связанные с созданием реалистичного, но ложного контента, и периодические неточности в критически важных областях. Кроме того, они оказывают значительное воздействие на окружающую среду, поскольку обучение одной модели может привести к выбросам углерода, сопоставимым с выбросами пяти автомобилей. Чтобы использовать их ответственно, важно сбалансировать их преимущества и эти ограничения.

Основные выводы#

Большие языковые модели меняют наше использование генеративного ИИ, упрощая для машин понимание и создание текста, похожего на написанный человеком. Они помогают таким отраслям, как юриспруденция, розничная торговля и образование, работать эффективнее — будь то составление документов, рекомендации товаров или создание персонализированного обучения.

Хотя LLM дают множество преимуществ, например экономят время и упрощают задачи, они также создают проблемы, связанные с точностью, этикой и воздействием на окружающую среду. По мере совершенствования этих моделей они будут играть ещё более важную роль в нашей повседневной жизни и на рабочем месте.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применения AI в беспилотных автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀