Velké jazykové modely (LLM) jsou systémy umělé inteligence trénované na obrovských textových datech, aby rozuměly a generovaly jazyk podobný lidskému. Jednoduše řečeno, LLM byly „nakrmeny“ miliony či miliardami slov (často z internetu), aby mohly předvídat a vytvářet text v kontextu. Tyto modely jsou obvykle založeny na hlubokých neuronových sítích – nejčastěji na transformerové architektuře. Díky svému rozsahu mohou LLM vykonávat mnoho jazykových úkolů (konverzace, překlad, psaní) bez nutnosti explicitního programování pro každý z nich.

Klíčové vlastnosti velkých jazykových modelů zahrnují:

• Obrovská tréninková data: LLM jsou trénovány na rozsáhlých textových korpusech (miliardy stránek). Tento „velký“ tréninkový soubor jim poskytuje široké znalosti gramatiky a faktů.
• Transformerová architektura: Používají transformerové neuronové sítě s mechanismem sebe-pozornosti, což znamená, že každé slovo ve větě je paralelně porovnáváno se všemi ostatními slovy. To umožňuje modelu efektivně chápat kontext.
• Miliardy parametrů: Modely obsahují miliony či miliardy vah (parametrů). Tyto parametry zachycují složité vzory v jazyce. Například GPT-3 má 175 miliard parametrů.
• Samo-učení bez dohledu: LLM se učí předpovídáním chybějících slov v textu bez lidského označování. Například během tréninku model hádá další slovo ve větě. Opakováním tohoto procesu na obrovských datech model internalizuje gramatiku, fakta a dokonce i určité uvažování.
• Doladění a řízení pomocí promptů: Po předtréninku lze LLM doladit na konkrétní úkol nebo je řídit pomocí promptů. To znamená, že stejný model se může přizpůsobit novým úkolům, jako jsou lékařské otázky a odpovědi nebo kreativní psaní, pomocí menšího datasetu nebo chytrých instrukcí.

Tyto vlastnosti společně umožňují LLM rozumět a generovat text jako člověk. V praxi může dobře natrénovaný LLM odhadovat kontext, doplňovat věty a vytvářet plynulé odpovědi na různá témata (od běžné konverzace po technické obory) bez potřeby specifického programování pro každý úkol.

LLM obvykle využívají architekturu transformerových sítí. Tato architektura je hluboká neuronová síť s mnoha vrstvami propojených uzlů. Klíčovou součástí je mechanismus sebe-pozornosti, který umožňuje modelu vážit důležitost každého slova vzhledem ke všem ostatním ve větě současně.

Na rozdíl od starších sekvenčních modelů (jako jsou RNN) transformery zpracovávají celý vstup paralelně, což umožňuje mnohem rychlejší trénink na GPU. Během tréninku LLM upravuje své miliardy parametrů tím, že se snaží předpovědět každé další slovo ve svém rozsáhlém textovém korpusu.

Postupem času tento proces učí model gramatiku a sémantické vztahy. Výsledkem je model, který na základě promptu dokáže samostatně generovat koherentní a kontextuálně relevantní jazyk.

Využití LLM

Protože rozumí a generují přirozený jazyk, mají LLM široké využití v různých odvětvích. Mezi běžné aplikace patří:

• Konverzační AI (chatboti a asistenti): LLM pohánějí pokročilé chatboty, kteří vedou otevřené konverzace nebo odpovídají na dotazy. Například virtuální asistenti jako zákaznická podpora nebo nástroje jako Siri a Alexa používají LLM k porozumění dotazům a přirozené reakci.
• Tvorba obsahu: Mohou psát e-maily, články, marketingové texty, ale i poezii či kód. Například ChatGPT (založený na modelech GPT) dokáže na základě zadaného tématu napsat esej nebo příběh. Firmy využívají LLM k automatizaci psaní blogů, reklamních textů a reportů.
• Překlad a shrnutí: LLM překládají texty mezi jazyky a shrnují dlouhé dokumenty. Díky paralelním příkladům v tréninku může model vytvořit plynulý text v jiném jazyce nebo zkrátit 20stránkovou zprávu do několika odstavců.
• Odpovídání na otázky: Na základě dotazu může LLM poskytnout faktické odpovědi nebo vysvětlení podle svých znalostí. To pohání Q&A vyhledávací rozhraní a virtuální učitele. Modely jako ChatGPT například odpovídají na kvízové otázky nebo vysvětlují pojmy srozumitelně.
• Generování kódu: Některé LLM jsou specializované na práci s kódem. Mohou psát kódové úryvky podle popisu, hledat chyby nebo překládat mezi programovacími jazyky. (GitHub Copilot využívá LLM trénovaný na kódu k podpoře vývojářů.)
• Výzkum a analýza: Pomáhají výzkumníkům extrahovat poznatky z rozsáhlých textových dat, označovat obsah nebo provádět analýzu sentimentu zákaznické zpětné vazby. V mnoha oborech LLM urychlují úkoly jako rešerše literatury nebo organizace dat díky porozumění obsahu dokumentů.

Mezi populární velké jazykové modely patří ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (Google PaLM), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic) a Bing Chat (Microsoft GPT-based). Každý z těchto modelů byl trénován na obrovských datech a je přístupný přes API nebo webové rozhraní.

Například GPT-3.5 a GPT-4, které stojí za ChatGPT, mají stovky miliard parametrů, zatímco modely Googlu (PaLM a Gemini) a další fungují podobně. Vývojáři s těmito LLM často pracují přes cloudové služby nebo knihovny a přizpůsobují je konkrétním úkolům, jako je shrnutí dokumentů nebo pomoc s kódováním.

Výzvy a úvahy

LLM jsou výkonné, ale nejsou dokonalé. Protože se učí z reálných textů, mohou reprodukovat předsudky přítomné v tréninkových datech. LLM může generovat obsah s kulturními předsudky nebo používat urážlivý či stereotypní jazyk, pokud není pečlivě filtrován.

Dalším problémem jsou halucinace: model může vytvářet plynule znějící odpovědi, které jsou však zcela nesprávné nebo vymyšlené. Například LLM může sebevědomě vymyslet nepravdivý fakt nebo jméno. Tyto chyby vznikají, protože model v podstatě hádá nejpravděpodobnější pokračování textu, nikoli ověřuje fakta.

Vývojáři tyto problémy řeší doladěním pomocí lidské zpětné vazby, filtrováním výstupů a použitím technik jako posilované učení s lidským hodnocením. 

I přesto musí uživatelé LLM být obezřetní a výsledky ověřovat z hlediska přesnosti a předsudků. Navíc trénink a provoz LLM vyžaduje obrovské výpočetní zdroje (výkonné GPU/TPU a velká data), což může být nákladné.

>>>Klikněte pro zobrazení:

Co je to neuronová síť?

Co je zpracování přirozeného jazyka?

Shrnuto, velký jazykový model je AI systém založený na transformerové architektuře, trénovaný na obrovském množství textových dat. Naučil se jazykové vzory pomocí samo-učení, což mu umožňuje generovat plynulý a kontextuálně relevantní text. Díky svému rozsahu zvládá širokou škálu jazykových úkolů – od konverzace a psaní až po překlad a programování – často na úrovni nebo nad úrovní člověka.

Jak shrnují přední AI výzkumníci, tyto modely jsou připraveny přetvořit způsob, jakým komunikujeme s technologií a přistupujeme k informacím. K roku 2025 LLM stále pokročují (včetně multimodálních rozšíření pro práci s obrázky či zvukem) a zůstávají klíčovou součástí moderních AI aplikací.

Sledujte INVIAI pro další užitečné informace!