Что такое Большая языковая модель (LLM) в одной статье?

Ответы ИИОпубликовано 2 дня назад Круг обмена ИИ

Определение большой языковой модели

Large Language Model (LLM) - это система глубокого обучения, обученная на массивных текстовых данных, в основе которой лежит архитектура Transformer. Механизм самовнушения архитектуры позволяет эффективно отражать дальние зависимости в языке. Модель является "большой" в том смысле, что она имеет от сотен миллионов до сотен миллиардов параметров, которые постоянно корректируются в процессе обучения для изучения статистических законов и семантических закономерностей языка.

Обучение делится на две фазы: предварительное обучение позволяет модели приобрести грамматические, фактические знания и начальные навыки рассуждения, предсказывая непонятное слово или следующее слово; тонкая настройка оптимизирует поведение модели, делая ее более безопасной и полезной, используя специальные инструкции или данные обратной связи с человеком. Большие языковые модели - это вероятностные модели, которые вычисляют наиболее вероятную последовательность выходов, основываясь на входных данных, а не на истинном понимании языка. Такие репрезентативные модели, как семейство GPT и PaLM, стали ключевыми инструментами для развития приложений ИИ.

Исторические истоки Великой языковой модели

Ранние исследования в области обработки естественного языка начались в 1950-х годах с тестов Тьюринга и систем, основанных на правилах, таких как чатбот ELIZA, которые были основаны на фиксированном подборе шаблонов и низкой гибкости.
В 1980-х и 1990-х годах появились статистические языковые модели, такие как модель n-грамм, которая использует частоту слов для предсказания текста, но ограничена проблемой нехватки данных.
В начале XXI века появились нейросетевые языковые модели, такие как Word2Vec и LSTM, которые представляют семантику через векторы слов и закладывают основу для глубокого обучения.
Поворотным моментом стало предложение архитектуры Transformer в 2017 году, в которой был реализован механизм самовнушения для решения задач обработки длинных последовательностей, что привело к появлению предварительно обученных моделей, таких как BERT и GPT.
После 2020 года вычислительные ресурсы и объем данных увеличатся, а параметры моделей достигнут сотен миллиардов, например, GPT-3, что вызовет изменения в отрасли и станет стимулом для развития мультимодальных моделей.
Исторический опыт показывает, что эволюция моделей больших языков основывается на алгоритмических инновациях, развитии аппаратного обеспечения и накоплении данных, причем на каждом этапе преодолеваются недостатки предыдущего поколения моделей.

Основные принципы Большой языковой модели

Механизм самовнимания архитектуры Transformer позволяет модели обрабатывать словарный запас параллельно, вычисляя веса ассоциаций каждого слова с другими словами в контексте, заменяя традиционные рекуррентные нейронные сети.
В задачах предварительного обучения чаще всего используются модели языка с маской или авторегрессионное предсказание, где в первом случае случайным образом маскируется часть входного слова для восстановления модели, а во втором - последовательно предсказывается следующее слово для развития языковой генерации.
Расширение масштаба параметров приводит к появлению эмерджентных возможностей, когда сложные задачи, которые не могут быть выполнены малыми моделями, такие как математические рассуждения или написание кода, спонтанно возникают в моделях с большими параметрами.
Процесс вывода основан на вероятностной выборке, когда модель выдает распределение вероятности для каждого слова-кандидата, а случайность регулируется параметром температуры, при этом высокая температура увеличивает разнообразие, а низкая - повышает определенность.
Методы тонкой настройки, такие как настройка инструкций и обучение согласованию, используют Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) для оптимизации результатов модели в соответствии с человеческими ценностями.
Основной принцип заключается в том, что большие языковые модели - это, по сути, не логические механизмы, а шаблоны, управляемые данными, и их производительность напрямую зависит от качества и разнообразия обучающих данных.

Методы обучения больших языковых моделей

Сбор данных включал масштабную очистку и дедупликацию текстов из таких источников, как Википедия, новостные сайты и научные статьи, что позволило охватить многообластные лингвистические явления.
Этап предварительного обучения потребляет огромное количество арифметических операций, используя кластеры GPU в течение недель или месяцев обучения стоимостью в миллионы долларов, что отражает ресурсоемкие характеристики.
Методы тонкой настройки включают в себя контролируемую тонкую настройку, которая корректирует параметры модели с помощью меченых данных, и обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком, которое уменьшает вредные результаты.
Механизмы распределенного обучения, такие как Megatron-LM или DeepSpeed, устраняют узкие места в памяти, распределяя параметры модели между несколькими устройствами.
В процессе обучения особое внимание уделяется безопасности данных и удалению частной информации или предвзятого контента, однако остаются проблемы с полным устранением дискриминации.
Алгоритм оптимизации использует метод адаптивной скорости обучения, такой как AdamW, чтобы сбалансировать скорость и стабильность обучения и предотвратить чрезмерную подгонку.

Сценарии применения моделирования больших языков

Образовательная область помогает в индивидуальном обучении, генерируя практические задачи или объясняя концепции, но требует контроля со стороны преподавателя, чтобы избежать распространения ошибок.
В здравоохранении они используются для реферирования литературы и поддержки диагностики, чтобы повысить эффективность, хотя принятие клинических решений по-прежнему зависит от человеческих экспертов.
Творческие индустрии, такие как рекламный копирайтинг или сочинение историй, служат источником вдохновения, но вызывают споры по поводу авторских прав и оригинальности.
Служба поддержки клиентов использует чат-боты для обработки обычных запросов, сокращая трудозатраты, но перенаправляя сложные вопросы человеку.
Инструменты программирования интегрируют завершение кода и отладку для ускорения процесса разработки, например GitHub Copilot.
Услуги перевода преодолевают языковые барьеры, перевод на несколько языков в режиме реального времени и качество, близкое к уровню профессиональных переводчиков.

Преимущества производительности больших языковых моделей

Генерируемый текст является беглым и имитирует стиль письма человека в сценариях создания контента.
Сильная способность к многозадачному обобщению, одна модель может решать различные задачи, такие как вопросы и ответы, резюме, классификация и т.д., что сокращает время на разработку специализированных моделей.
Естественность взаимодействия улучшает пользовательский опыт, поддерживает несколько раундов диалога и сохраняет контекстную согласованность.
Скорость обработки ускоряется за счет оптимизации аппаратного обеспечения, а миллисекундное время отклика соответствует требованиям приложений, работающих в режиме реального времени.
Масштабируемость позволяет постоянно получать новые знания и адаптироваться к изменениям путем постепенного обновления.
Экономическая эффективность выражается в автоматизации дублирующего труда и сокращении трудозатрат.

Потенциальные риски моделирования больших языков

Проблема галлюцинаций приводит к появлению ложной информации, например, сфабрикованных исторических событий или научных фактов, которые вводят пользователей в заблуждение.
Предвзятость данных усиливает социальное неравенство, гендерную и расовую дискриминацию в обучающих данных, которые усваиваются и воспроизводятся моделями.
Уязвимости в системе безопасности могут быть использованы злоумышленниками для создания фишинговых писем или фальшивых новостей, угрожающих безопасности сети.
Существует риск утечки конфиденциальных данных, и конфиденциальная информация в данных обучения памяти модели может быть извлечена с помощью слов-подсказок.
Шок занятости затрагивает такие профессии, как копирайтинг и обслуживание клиентов, вызывая реструктуризацию рынка труда.
Потребление энергии огромно, и подготовка одной модели с выбросами углекислого газа, эквивалентными годовым выбросам десятков автомобилей, - это тяжелое бремя для окружающей среды.

Этические соображения при моделировании больших языков

Отсутствие прозрачности, моделирование процессов принятия решений по принципу "черного ящика" и трудности с отслеживанием источника ошибок.
Механизмы ответственности отсутствуют, и когда модели наносят ущерб, распределение ответственности между разработчиками, пользователями или платформами размыто.
Справедливость требует представления нескольких выборок, чтобы избежать упущения маргинальных групп, а также постоянного аудита результатов моделирования.
Защита прав человека предполагает соблюдение баланса между свободой выражения мнений и цензурой содержания, а также предотвращение неправомерного использования слежки или цензуры.
Устойчивое развитие требует экологичного ИИ и оптимизированных алгоритмов для снижения углеродного следа.
Этические рамки требуют междисциплинарного сотрудничества для разработки отраслевых стандартов, регулирующих разработку и внедрение.

Будущее большого языкового моделирования

Мультимодальное слияние становится трендом, объединяя текст, изображения и аудио для более насыщенного взаимодействия человека и компьютера.
Технологические достижения в области облегчения моделей, методы дистилляции или квантования позволяют запускать большие модели на граничных устройствах.
Персонализация улучшена, чтобы адаптироваться к языковым привычкам и потребностям различных пользователей и повысить конкретность.
Нормативно-правовое регулирование и политика постепенно совершенствуются, а в странах появляются законопроекты об управлении ИИ, призванные направлять ответственные инновации.
Сообщество разработчиков с открытым исходным кодом способствует демократизации, снижает технологический барьер и облегчает внедрение для малых и средних предприятий.
Основные исследования направлены на преодоление ограничений трансформаторов и изучение новых архитектур для повышения эффективности и интерпретируемости.

Большие языковые модели против человеческого интеллекта

Обработка языка основана на статистических моделях, в то время как человек учитывает эмоции, контекст и здравый смысл, и моделям не хватает истинного понимания.
Подход к обучению опирается на данные, люди способны обучаться и переходить от небольших образцов, а модели требуют огромных объемов данных.
Творчество проявляется в комбинаторных инновациях, где люди могут создавать разрушительные идеи и модели, лишь реструктурируя существующие знания.
При обработке ошибок модель не является саморефлексивной, и люди могут корректировать восприятие с помощью логических тестов.
Что касается социальных взаимодействий, то модель лишена эмоционального резонанса, а человеческое общение включает в себя невербальные сигналы и эмпатию.
Скорость эволюции такова, что обновление моделей зависит от ручной корректировки, а человеческий интеллект передается из поколения в поколение через культуру и образование.