பெரிய மொழி மாதிரி என்றால் என்ன?

பெரிய மொழி மாதிரி (LLM) என்பது மனித மொழியை புரிந்து கொள்ள, உருவாக்க மற்றும் செயலாக்க பெரும் அளவிலான உரை தரவுகளின் அடிப்படையில் பயிற்சி பெற்ற முன்னேற்றமான செயற்கை நுண்ணறிவு வகை ஆகும். LLMகள் பல நவீன AI பயன்பாடுகளை இயக்குகின்றன, உதாரணமாக உரையாடல் பொறிகள், மொழிபெயர்ப்பு கருவிகள் மற்றும் உள்ளடக்க உருவாக்க அமைப்புகள். பில்லியன் கணக்கான வார்த்தைகளில் இருந்து மாதிரிகள் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், பெரிய மொழி மாதிரிகள் துல்லியமான பதில்களை வழங்க, மனிதர்களைப் போல உரையை உருவாக்க மற்றும் பல துறைகளில் பணிகளை ஆதரிக்க முடியும்.

பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) என்பது மிகப்பெரிய உரை தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்ற AI அமைப்புகள் ஆகும், அவை மனிதர்களைப் போல மொழியை புரிந்து கொண்டு உருவாக்க உதவுகின்றன. எளிய வார்த்தைகளில், ஒரு LLMக்கு மில்லியன் அல்லது பில்லியன் கணக்கான வார்த்தைகள் (பெரும்பாலும் இணையத்திலிருந்து) வழங்கப்பட்டு, அது உரையின் சூழலை கணித்து உரையை உருவாக்க முடியும். இம்மாதிரிகள் பெரும்பாலும் ஆழ்ந்த கற்றல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளன – பொதுவாக டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பில். அவற்றின் அளவினால், LLMகள் பல மொழி பணிகளை (உரையாடல், மொழிபெயர்ப்பு, எழுத்து) தனித்துவமாக நிரலாக்கப்படாமல் செய்ய முடியும்.

முக்கியக் கருத்து: LLMகள் தங்கள் பரவலான அளவு மற்றும் சுய-மேற்பார்வை கற்றல் மூலம் பல்துறை தலைப்புகளில் சூழலை புரிந்து கொண்டு மனிதர்களைப் போல பதில்களை உருவாக்கும் திறனை அடைகின்றன.

உள்ளடக்க அட்டவணை

1. பெரிய மொழி மாதிரிகளின் முக்கிய அம்சங்கள்
2. LLMகள் எப்படி செயல்படுகின்றன: டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பு
- 2.1. வரிசைப்படுத்தப்பட்ட செயலாக்கம்
- 2.2. சமகால செயலாக்கம்
3. LLMகளின் பயன்பாடுகள்
4. சவால்கள் மற்றும் கவனிக்க வேண்டியவை
5. சுருக்கம் மற்றும் எதிர்கால பார்வை

பெரிய மொழி மாதிரிகளின் முக்கிய அம்சங்கள்

பெரிய மொழி மாதிரிகளின் முக்கிய அம்சங்கள்:

பெரும் பயிற்சி தரவு

LLMகள் மிகப்பெரிய உரை தொகுதிகளில் (பில்லியன் கணக்கான பக்கங்கள்) பயிற்சி பெறுகின்றன. இந்த "பெரிய" பயிற்சி தொகுப்பு அவர்களுக்கு இலக்கணம் மற்றும் தகவல்களின் பரந்த அறிவை வழங்குகிறது.

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பு

அவர்கள் சுய-கவனம் கொண்ட டிரான்ஸ்ஃபார்மர் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை பயன்படுத்துகின்றனர், அதாவது ஒரு வாக்கியத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தையும் மற்ற வார்த்தைகளுடன் ஒப்பிடப்படுகிறது. இது மாதிரிக்கு சூழலை திறம்பட கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.

பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்கள்

மாதிரிகள் மில்லியன் அல்லது பில்லியன் கணக்கான எடைகள் (அளவுருக்கள்) கொண்டுள்ளன. இவை மொழியில் உள்ள சிக்கலான மாதிரிகளை பிடிக்கின்றன. உதாரணமாக, GPT-3க்கு 175 பில்லியன் அளவுருக்கள் உள்ளன.

சுய-மேற்பார்வை கற்றல்

LLMகள் மனித லேபிள்கள் இல்லாமல் உரையில் காணாமல் போன வார்த்தைகளை கணித்து கற்றுக்கொள்கின்றன. உதாரணமாக, பயிற்சியின் போது மாதிரி ஒரு வாக்கியத்தில் அடுத்த வார்த்தையை கணிக்க முயல்கிறது. இதை பெரும் தரவுகளில் மீண்டும் மீண்டும் செய்வதன் மூலம், மாதிரி இலக்கணம், தகவல்கள் மற்றும் சில காரணங்களை உள்ளடக்கியது.

நுணுக்கமான திருத்தம் மற்றும் வழிகாட்டுதல்

முன்னணி பயிற்சிக்குப் பிறகு, LLMகளை குறிப்பிட்ட பணிக்காக நுணுக்கமாக திருத்தலாம் அல்லது வழிகாட்டுதல்களால் வழிநடத்தலாம். இதனால் அதே மாதிரி மருத்துவ கேள்வி-பதில் அல்லது படைப்பாற்றல் எழுத்து போன்ற புதிய பணிகளுக்கு சிறிய தரவுத்தொகுப்பு அல்லது நுட்பமான அறிவுரைகளால் தகுந்ததாக மாற முடியும்.

இவை அனைத்தும் சேர்ந்து ஒரு LLMக்கு மனிதர்களைப் போல உரையை புரிந்து கொண்டு உருவாக்க உதவுகின்றன. நடைமுறையில், நன்கு பயிற்சி பெற்ற LLM சூழலை உணர்ந்து, வாக்கியங்களை முடித்து, பல தலைப்புகளில் (சாதாரண உரையாடல் முதல் தொழில்நுட்ப பொருட்கள் வரை) துல்லியமான பதில்களை வழங்க முடியும், அதற்கான தனிப்பட்ட நிரலாக்கம் இல்லாமல்.

LLMகள் எப்படி செயல்படுகின்றன: டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பு

LLMகள் பொதுவாக டிரான்ஸ்ஃபார்மர் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த கட்டமைப்பு பல அடுக்குகளைக் கொண்ட ஆழ்ந்த நியூரல் நெட்வொர்க் ஆகும். முக்கிய கூறு சுய-கவனம், இது மாதிரிக்கு ஒரு வாக்கியத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு வார்த்தையின் முக்கியத்துவத்தை மற்ற வார்த்தைகளுடன் ஒப்பிட அனுமதிக்கிறது.

பாரம்பரிய மாதிரிகள் (RNNகள்)

வரிசைப்படுத்தப்பட்ட செயலாக்கம்

வார்த்தைகளை ஒன்றொன்றாக செயலாக்குதல்
GPUகளில் மெதுவான பயிற்சி
குறைந்த சூழல் புரிதல்

டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள்

சமகால செயலாக்கம்

முழு உள்ளீட்டை ஒரே நேரத்தில் செயலாக்குதல்
GPUகளில் மிகவும் வேகமான பயிற்சி
மேம்பட்ட சூழல் புரிதல்

பழைய வரிசைப்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகள் (RNNகள் போன்றவை)க்கு மாறாக, டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் முழு உள்ளீட்டை ஒரே நேரத்தில் செயலாக்கி GPUகளில் வேகமாக பயிற்சி பெற உதவுகின்றன. பயிற்சியின் போது, LLM அதன் பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்களை பெரும் உரை தொகுப்பில் அடுத்த வார்த்தையை கணிக்க முயற்சிப்பதன் மூலம் சரிசெய்கிறது.

நேரத்துடன், இந்த செயல்முறை மாதிரிக்கு இலக்கணம் மற்றும் பொருள் தொடர்புகளை கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது. முடிவாக, ஒரு வழிகாட்டுதலைக் கொடுத்தால், மாதிரி தன்னிச்சையாக பொருத்தமான, சூழல் சார்ந்த மொழியை உருவாக்க முடியும்.

பெரிய மொழி மாதிரிகள் LLM என சுருக்கப்படுகின்றன

LLMகளின் பயன்பாடுகள்

அவர்கள் இயற்கை மொழியை புரிந்து கொண்டு உருவாக்க காரணமாக, LLMகள் பல துறைகளில் பயன்படுகின்றன. சில பொதுவான பயன்பாடுகள்:

உரையாடல் AI

LLMகள் திறந்த முடிவில்லா உரையாடல்களை நடத்தக்கூடிய அல்லது கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கக்கூடிய முன்னேற்றமான உரையாடல் பொறிகளை இயக்குகின்றன. உதாரணமாக, வாடிக்கையாளர் ஆதரவு பொறிகள் அல்லது Siri, Alexa போன்ற உதவியாளர்கள் LLMகளை பயன்படுத்தி கேள்விகளை புரிந்து கொண்டு இயற்கையாக பதிலளிக்கின்றன.

உள்ளடக்க உருவாக்கம்

அவர்கள் மின்னஞ்சல்கள், கட்டுரைகள், சந்தைப்படுத்தல் நகல்கள் அல்லது கவிதைகள் மற்றும் குறியீடுகளையும் எழுத முடியும். உதாரணமாக, ஒரு தலைப்பு வழிகாட்டுதலைக் கொடுத்தால், ChatGPT (GPT மாதிரிகளின் அடிப்படையில்) கட்டுரை அல்லது கதை வரைவு உருவாக்க முடியும். நிறுவனங்கள் LLMகளை தானாக வலைப்பதிவு எழுத்து, விளம்பர நகல் மற்றும் அறிக்கை உருவாக்கத்திற்கு பயன்படுத்துகின்றன.

மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் சுருக்கம்

LLMகள் மொழிகளுக்கு இடையே உரையை மொழிபெயர்க்கவும் நீண்ட ஆவணங்களை சுருக்கவும் முடியும். பயிற்சியில் இணையான எடுத்துக்காட்டுகளை பார்த்ததால், ஒரு மாதிரி மற்றொரு மொழியில் சரளமான உரையை வெளியிட முடியும் அல்லது 20 பக்க அறிக்கையை சில பத்திகளாக சுருக்க முடியும்.

கேள்வி பதில்

ஒரு கேள்வி கொடுக்கப்பட்டால், LLM அதன் அறிவின் அடிப்படையில் உண்மையான பதில்கள் அல்லது விளக்கங்களை வழங்க முடியும். இது கேள்வி-பதில் தேடல் இடைமுகங்கள் மற்றும் மெய்நிகர் ஆசிரியர்களுக்கு உதவுகிறது. ChatGPT போன்ற மாதிரிகள், உதாரணமாக, பொது அறிவு கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க அல்லது கருத்துக்களை எளிய மொழியில் விளக்க முடியும்.

குறியீடு உருவாக்கம்

சில LLMகள் குறியீட்டுடன் வேலை செய்ய சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. அவை விளக்கங்களிலிருந்து குறியீடு துண்டுகளை எழுத, பிழைகளை கண்டுபிடிக்க அல்லது நிரலாக்க மொழிகளுக்கு இடையே மொழிபெயர்க்க முடியும். (GitHub Copilot குறியீட்டில் பயிற்சி பெற்ற LLMஐ பயன்படுத்தி டெவலப்பர்களுக்கு உதவுகிறது.)

ஆராய்ச்சி மற்றும் பகுப்பாய்வு

அவர்கள் பெரிய உரை தரவுத்தொகுப்புகளில் இருந்து உள்ளடக்கங்களை எடுத்து, குறிச்சொற்களை அடையாளம் காண, அல்லது வாடிக்கையாளர் கருத்துக்களில் உணர்ச்சி பகுப்பாய்வை செய்ய ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு உதவுகின்றனர். பல துறைகளில், LLMகள் ஆவண மதிப்பாய்வு அல்லது தரவு ஒழுங்குபடுத்தல் போன்ற பணிகளை வேகப்படுத்துகின்றன.

பிரபலமான உதாரணங்கள்: முன்னணி LLMகளில் ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (Google PaLM), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic), மற்றும் Bing Chat (Microsoft GPT அடிப்படையிலான) ஆகியவை அடங்கும். இவ்வெல்லாம் பெரும் தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்றவை மற்றும் APIகள் அல்லது வலை இடைமுகங்கள் மூலம் அணுகக்கூடியவை.

உதாரணமாக, ChatGPTக்கு பின்னணியில் உள்ள GPT-3.5 மற்றும் GPT-4க்கு நூற்றுக்கணக்கான பில்லியன் அளவுருக்கள் உள்ளன, Google மாதிரிகள் (PaLM மற்றும் Gemini) மற்றும் பிற மாதிரிகளும் இதேபோல் செயல்படுகின்றன. டெவலப்பர்கள் பெரும்பாலும் இந்த LLMகளை மேக சேவைகள் அல்லது நூலகங்கள் மூலம் தொடர்பு கொண்டு, குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு (ஆவண சுருக்கம் அல்லது குறியீடு உதவி போன்ற) தனிப்பயனாக்குகின்றனர்.

LLMகளின் பயன்பாடுகள்

சவால்கள் மற்றும் கவனிக்க வேண்டியவை

LLMகள் சக்திவாய்ந்தவை, ஆனால் முழுமையானவை அல்ல. அவை உண்மையான உலக உரை தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதால், பயிற்சி தரவுகளில் உள்ள பாகுபாடுகளை மீண்டும் உருவாக்கக்கூடும். ஒரு LLM கலாச்சார பாகுபாடுகள் கொண்ட உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கலாம் அல்லது கவனமாக வடிகட்டப்படாவிட்டால் அவமானகரமான அல்லது சித்திரவதையான மொழியை வெளியிடலாம்.

பாகுபாடு பிரச்சினைகள்

மாதிரிகள் பயிற்சி தரவுகளில் உள்ள கலாச்சார பாகுபாடுகள், சித்திரவதைகள் அல்லது அவமானகரமான மொழியை மீண்டும் உருவாக்கக்கூடும், அதனால் கவனமாக வடிகட்டல் மற்றும் கண்காணிப்பு தேவை.

மாயை உருவாக்குதல்

மாதிரிகள் சரளமாக தோன்றும் ஆனால் முழுமையாக தவறான அல்லது கற்பனை செய்த தகவல்களை உருவாக்கக்கூடும், திடீரென தவறான உண்மைகள் அல்லது பெயர்களை நம்பிக்கையுடன் கற்பனை செய்யும்.

வள தேவைகள்

LLMகளை பயிற்சி மற்றும் இயக்குவதற்கு மிகப்பெரிய கணினி வளங்கள் (வலுவான GPU/TPUகள் மற்றும் அதிக தரவு) தேவை, இது செலவானதாக இருக்கலாம்.

துல்லியத்தன்மை சரிபார்ப்பு

மாதிரிகள் உண்மைகளை சரிபார்க்காமல் நம்பகமான தொடர்ச்சிகளை கணிக்கின்றன, எனவே முடிவுகளை எப்போதும் துல்லியத்தன்மை மற்றும் பாகுபாடு açısından சரிபார்க்க வேண்டும்.

மற்றொரு பிரச்சினை மாயை உருவாக்குதல்: மாதிரி சரளமாக தோன்றும் பதில்களை உருவாக்கினாலும் அவை முழுமையாக தவறானவையாகவோ கற்பனை செய்தவையாகவோ இருக்கலாம். உதாரணமாக, ஒரு LLM திடீரென தவறான உண்மையையோ பெயரையோ நம்பிக்கையுடன் கற்பனை செய்யலாம். இத்தகைய பிழைகள் மாதிரி உரையின் மிக நம்பகமான தொடர்ச்சியை கணிக்கும், உண்மைகளை சரிபார்க்காது என்பதனால் ஏற்படுகின்றன.

தடுக்குமுறை: டெவலப்பர்கள் மனித பின்னூட்டத்துடன் நுணுக்கமாக திருத்துதல், வெளியீடுகளை வடிகட்டுதல் மற்றும் மனித மதிப்பீடுகளிலிருந்து பலவீன கற்றல் போன்ற தொழில்நுட்பங்களை பயன்படுத்தி இப்பிரச்சினைகளை குறைக்கின்றனர். இருப்பினும், பயனர்கள் முடிவுகளின் துல்லியத்தன்மைக்கு எப்போதும் கவனமாக இருக்க வேண்டும்.

இதற்கும் மேலாக, LLMகளை பயிற்சி மற்றும் இயக்குவதற்கு மிகப்பெரிய கணினி வளங்கள் (வலுவான GPU/TPUகள் மற்றும் அதிக தரவு) தேவை, இது செலவானதாக இருக்கலாம்.

சவால்கள் மற்றும் கவனிக்க வேண்டியவை

சுருக்கம் மற்றும் எதிர்கால பார்வை

சுருக்கமாக, பெரிய மொழி மாதிரி என்பது பெரும் அளவிலான உரை தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான AI அமைப்பு ஆகும். இது சுய-மேற்பார்வை பயிற்சியினூடாக மொழியின் மாதிரிகளை கற்றுக்கொண்டுள்ளது, அதனால் அது சரளமாகவும் சூழல் சார்ந்ததாகவும் உரையை உருவாக்க முடியும். அவற்றின் அளவினால், LLMகள் உரையாடல், எழுத்து, மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் குறியீடு போன்ற பல மொழி பணிகளை மனிதர்களுக்கு சமமான அல்லது மேல் தரத்தில் செய்ய முடியும்.

இம்மாதிரிகள் நம் தொழில்நுட்பத்துடன் தொடர்பு கொள்ளும் முறையையும் தகவல்களை அணுகும் முறையையும் மாற்றக்கூடியவை.
— முன்னணி AI ஆராய்ச்சியாளர்கள்

2025 ஆம் ஆண்டுக்குள், LLMகள் (படங்கள் அல்லது ஒலியை கையாளும் பன்முக விரிவாக்கங்களுடன்) தொடர்ந்து முன்னேறி, நவீன AI கண்டுபிடிப்புகளின் முன்னணியில் இருந்து, நவீன AI பயன்பாடுகளின் முக்கிய கூறாக இருக்கும்.

புதுப்பிப்புகளை பெற: AI மற்றும் இயந்திர கற்றல் முன்னேற்றங்கள் பற்றிய மேலும் பயனுள்ள தகவல்களைப் பெற INVIAIஐ பின்தொடரவும்!

மேலும் தொடர்புடைய கட்டுரைகளை ஆராயவும்

வெளியக referencias

கீழ்க்காணும் வெளிப்புற ஆதாரங்களின் மேற்கோள்களுடன் இந்த கட்டுரை சீரமைக்கப்பட்டது:

க人工 நுண்ணறிவு அடிப்படைக் கற்றல்

25/08/2025

Rosie Ha

135 கட்டுரைகள்

ரோசி ஹா Inviai இல் எழுத்தாளர் ஆவார், அவர் செயற்கை நுண்ணறிவு தொடர்பான அறிவு மற்றும் தீர்வுகளை பகிர்ந்து கொள்கிறார். வணிகம், உள்ளடக்க உருவாக்கம் மற்றும் தானியங்கி செயலாக்கம் போன்ற பல துறைகளில் AI ஆராய்ச்சி மற்றும் பயன்பாட்டில் அனுபவம் கொண்ட ரோசி ஹா, எளிதில் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய, நடைமுறை மற்றும் ஊக்கமளிக்கும் கட்டுரைகளை வழங்குவார். ரோசி ஹாவின் பணி, அனைவரும் AI-யை திறம்பட பயன்படுத்தி உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்தி, படைப்பாற்றலை விரிவுபடுத்த உதவுவதாகும்.

சுயவிவரத்தைப் பார்க்கவும் சுயவிவரம் அனைத்து பதிவுகளும் (135) பதிவுகள் (135)

பெரிய மொழி மாதிரி என்றால் என்ன?