Большая языковая модель (LLM)

Большая языковая модель (БЯМ) - это сложный тип алгоритма искусственного интеллекта (ИИ). алгоритма искусственного интеллекта (ИИ) который применяет методы глубокого обучения для понимания, обобщения, генерирования и прогнозирования нового контента. Эти модели обучаются на массивных наборах данных, включающих миллиарды слов из книг, статей и веб-сайтов, что позволяет им улавливать нюансы человеческого языка. Центральное место в функции LLM является архитектура Transformer, которая использует механизм самовнимания для оценки важности различных слов в последовательности, что облегчает контекстное понимание длинных предложений и абзацев. Эта способность делает их краеугольным камнем современной обработки естественного языка (NLP).

Основные механизмы и обучение

Разработка LLM включает в себя два основных этапа: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель участвует в обучение без надзора на обширном корпусе немаркированного текста для изучения грамматики, фактов и способности к рассуждению. Этот процесс в значительной степени опирается на токенизации, при которой текст разбивается на более мелкие единицы, называемые лексемами. После этого разработчики применяют тонкую настройку с использованием маркированных обучающих данных, чтобы адаптировать модель к конкретным задачам, таких как медицинская диагностика или юридический анализ. Такие организации, как Стэнфордский центр исследований базовых моделей (CRFM) classify эти адаптируемые системы к базовым моделям из-за их широкой применимости.

Применение в реальном мире

Из исследовательских лабораторий LLM превратились в практические инструменты, которые используются в бесчисленных приложениях в различных отраслях. Их способность генерировать связный текст и обрабатывать информацию привела к широкому распространению.

• Разговорные агенты и чатботы: Продвинутый чатботы, работающие на основе таких моделей, как GPT-4 или Meta Llama, обеспечивают поддержку клиентов, составляют электронные письма и выступают в качестве персональных помощников. помощников. Эти системы часто используют Расширенное поколение (Retrieval Augmented Generation, RAG) для доступа к актуальной внешней информации, что снижает риск возникновения галлюцинаций.
• Генерация и отладка кода: Такие инструменты, как GitHub Copilot, используют LLM для помощи разработчикам путем автодополнения фрагментов кода, преобразования комментариев в функциональный код и объяснения сложной логики, тем самым ускоряя тем самым жизненный цикл разработки программного обеспечения.

LLM в области мультимодального искусственного интеллекта

Хотя магистры специализируются на текстах, эта область развивается в направлении Мультимодальный ИИ, который объединяет текст с другими типами данных, такими как изображения и аудио. такими типами данных, как изображения и аудио. Это позволяет преодолеть разрыв между языковым моделированием и компьютерным зрением (КВ). Например, Языковые модели зрения (VLM) могут анализировать изображение и отвечать на вопросы о нем.

В этом контексте модели обнаружения объектов, такие как Ultralytics YOLO11 обеспечивают визуальное понимание, которое дополняют текстовые рассуждения LLM. Специализированные модели, такие как YOLO, позволяют пользователям detect объекты с помощью текстовых подсказок с открытым словарным запасом, эффективно сочетая лингвистические концепции с визуальным распознаванием.

from ultralytics import YOLOWorld

# Load a YOLO-World model capable of understanding text prompts
model = YOLOWorld("yolov8s-world.pt")

# Define custom classes using natural language text
model.set_classes(["person wearing a hat", "red backpack"])

# Run inference to detect these specific text-defined objects
results = model("path/to/image.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

Проблемы и соображения

Несмотря на свою силу, LLM сталкиваются с серьезными проблемами. Они могут проявлять предвзятость в ИИ, полученном на основе обучающих данных, что приводит к несправедливым или искаженным результатам. Кроме того, огромные вычислительные затраты, связанные с запуском этих моделей, подтолкнули исследования в области квантования и оптимизации моделей чтобы сделать их более эффективными на аппаратных средствах, таких как NVIDIA. Понимание этих ограничений очень важно для ответственного применения генеративного ИИ.

Связанные понятия

• Обработка естественного языка (NLP): Более широкая область ИИ, посвященная взаимодействию компьютеров и человеческого языка. LLM - это специфический, мощным инструментом в этой области.
• Компьютерное зрение: В отличие от LLM, которые обрабатывают текст, CV позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию. Такие модели, как YOLO11 превосходят их, хотя они все чаще пересекаются с LLM в мультимодальных приложениях.
• Токенизация: Процесс преобразования текста в числовые данные, которые может обрабатывать модель. Это фундаментальный этап предварительной обработки для любой языковой модели глубокого обучения.

Для дальнейшего ознакомления с основополагающей архитектурой LLM, в статье Attention Is All You Need содержит оригинальное определение модели Transformer. Дополнительные ресурсы по моделям корпоративного уровня можно найти на сайтах IBM Research и Google DeepMind.