Büyük Dil Modeli (LLM)

Büyük Dil Modeli (LLM), gelişmiş bir dil modeli türüdür. Yapay Zeka (AI) algoritması derin öğrenme tekniklerini uygulayan yeni içerikleri anlamak, özetlemek, oluşturmak ve tahmin etmek. Bu modeller, aşağıdakileri içeren devasa veri kümeleri üzerinde eğitilir Kitaplardan, makalelerden ve web sitelerinden milyarlarca kelime, insan dilinin nüanslarını kavramalarını sağlar. Merkezi LLM'nin işlevi Transformatör mimarisidir, tartmak için bir kendi kendine dikkat mekanizması kullanan bir dizideki farklı kelimelerin önemi, uzun cümlelerin bağlamsal olarak anlaşılmasını kolaylaştırmak ve paragraflar. Bu özellik, onları modern paragrafların temel taşı haline getirmektedir. Doğal Dil İşleme (NLP).

Temel Mekanizmalar ve Eğitim

Bir LLM'nin geliştirilmesi iki temel aşamadan oluşur: ön eğitim ve ince ayar. Ön eğitim sırasında, model aşağıdakileri gerçekleştirir geniş bir külliyat üzerinde denetimsiz öğrenme dilbilgisi, gerçekler ve akıl yürütme becerilerini öğrenmek için etiketsiz metin. Bu süreç büyük ölçüde aşağıdakilere dayanır tokenization, metnin daha küçük parçalara ayrıldığı jeton adı verilen birimler. Bunu takiben, geliştiriciler etiketli dosyaları kullanarak ince ayar uygularlar. Modeli belirli görevlere uyarlamak için eğitim verileri, Tıbbi teşhis veya hukuki analiz gibi. gibi kuruluşlar Stanford Vakıf Modelleri Araştırma Merkezi (CRFM) bunları classify nedeniyle Temel Modeller olarak uyarlanabilir sistemler geniş uygulanabilirlikleri.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LLM'ler araştırma laboratuvarlarından sektörler genelinde sayısız uygulamaya güç veren pratik araçlara dönüşmüştür. Tutarlı metin üretme ve bilgi işleme yetenekleri, yaygın olarak benimsenmelerine yol açmıştır.

• Diyaloğa Dayalı Ajanlar ve Sohbet Robotları: Gelişmiş gibi modeller tarafından desteklenen sohbet robotları GPT-4 veya Meta Llama müşteri desteği sağlar, e-posta taslağı hazırlar ve kişisel asistanlar. Bu sistemler genellikle Geri Alım Artırılmış Nesil (RAG) güncel harici bilgilere erişmek, riskleri azaltmak halüsinasyonlar.
• Kod Oluşturma ve Hata Ayıklama: Aşağıdaki gibi araçlar GitHub Copilot, geliştiricilere yardımcı olmak için LLM'lerden şu şekilde yararlanır kod parçacıklarını otomatik tamamlama, yorumları işlevsel koda dönüştürme ve karmaşık mantığı açıklama, böylece yazılım geliştirme yaşam döngüsünün hızlandırılması.

Multimodal Yapay Zeka Alanında LLM

LLM'ler metin konusunda uzmanlaşırken, alan şu yöne doğru evrilmektedir Metni diğer verilerle bütünleştiren çok modlu yapay zeka görüntü ve ses gibi türler. Bu, dil modelleme ve ses modelleme arasındaki boşluğu Bilgisayarla Görme (CV). Mesela, Görme Dili Modelleri (VLM'ler) bir görüntüyü analiz edebilir ve onunla ilgili soruları yanıtlayabilir.

Bu bağlamda, aşağıdaki gibi nesne algılama modelleri Ultralytics YOLO11 görsel bir anlayış sağlar. bir LLM'nin metinsel muhakemesini tamamlar. Aşağıdakiler gibi özel modeller YOLO, kullanıcıların nesneleri Dilbilimsel kavramları görsel tanıma ile etkili bir şekilde birleştiren açık kelime metin istemleri.

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()

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Güçlerine rağmen, LLM'ler önemli zorluklarla karşılaşmaktadır. Şunları sergileyebilirler eğitim verilerinden elde edilen yapay zekada ön yargıya yol açmaktadır. adaletsiz veya çarpık çıktılar. Ayrıca, bu modelleri çalıştırmanın muazzam hesaplama maliyeti araştırmaları teşvik etmiştir model niceleme ve optimizasyonuna gibi donanımlar üzerinde daha verimli hale getirmek için teknikler NVIDIA. Bu sınırlamaları anlamak Üretken Yapay Zekanın sorumlu bir şekilde kullanılması için çok önemlidir.

İlgili Kavramlar

• Doğal Dil İşleme (NLP): Yapay zekanın daha geniş bir alanı, bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanmıştır. LLM'ler özel bir alandır, bu alanda güçlü bir araçtır.
• Bilgisayarla Görme: Metinleri işleyen LLM'lerin aksine CV, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını sağlar. Gibi modeller YOLO11 ile giderek daha fazla örtüşseler de burada üstünlük sağlıyorlar. Çok modlu uygulamalarda LLM'ler.
• Tokenizasyon: Metni, modelin işleyebileceği sayısal girdiye dönüştürme süreci. Bu temel bir konudur herhangi biri için ön işleme adımı Derin Öğrenme dil modeli.

LLM'lerin temel mimarisi hakkında daha fazla bilgi için Attention Is All You Need (İhtiyacınız Olan Tek Şey Dikkat ) Transformatör modeli. Kurumsal sınıf modellerle ilgili ek kaynaklar şu adreste bulunabilir IBM Araştırma ve Google DeepMind.