Model Bahasa Besar (LLM) adalah sistem AI yang dilatih menggunakan set data teks yang sangat besar untuk memahami dan menghasilkan bahasa seperti manusia. Secara ringkas, LLM telah diberi makan jutaan atau berbilion perkataan (sering kali dari Internet) supaya ia dapat meramalkan dan menghasilkan teks mengikut konteks. Model ini biasanya dibina menggunakan rangkaian neural pembelajaran mendalam – paling lazim menggunakan seni bina transformer. Disebabkan skala mereka, LLM boleh melaksanakan banyak tugasan bahasa (berbual, terjemahan, penulisan) tanpa perlu diprogram secara khusus untuk setiap tugasan.

Ciri-ciri utama model bahasa besar termasuk:

• Data latihan yang sangat besar: LLM dilatih menggunakan korpus teks yang luas (berbilion halaman). Set latihan “besar” ini memberikan mereka pengetahuan luas tentang tatabahasa dan fakta.
• Seni bina transformer: Mereka menggunakan rangkaian neural transformer dengan perhatian kendiri, yang bermaksud setiap perkataan dalam ayat dibandingkan dengan setiap perkataan lain secara serentak. Ini membolehkan model mempelajari konteks dengan cekap.
• Berbilion parameter: Model mengandungi jutaan atau berbilion berat (parameter). Parameter ini menangkap corak kompleks dalam bahasa. Contohnya, GPT-3 mempunyai 175 bilion parameter.
• Pembelajaran kendiri: LLM belajar dengan meramalkan perkataan yang hilang dalam teks tanpa label manusia. Contohnya, semasa latihan model cuba meneka perkataan seterusnya dalam ayat. Dengan melakukan ini berulang kali pada data besar, model menginternalisasi tatabahasa, fakta, dan juga beberapa penalaran.
• Penalaan halus dan arahan: Selepas latihan awal, LLM boleh ditala halus untuk tugasan tertentu atau dipandu oleh arahan. Ini bermakna model yang sama boleh menyesuaikan diri dengan tugasan baru seperti soal jawab perubatan atau penulisan kreatif dengan menggunakan set data yang lebih kecil atau arahan yang bijak.

Kesemua ciri ini membolehkan LLM memahami dan menghasilkan teks seperti manusia. Dalam praktiknya, LLM yang dilatih dengan baik boleh menafsir konteks, melengkapkan ayat, dan menghasilkan respons yang lancar dalam pelbagai topik (dari perbualan santai hingga subjek teknikal) tanpa keperluan kejuruteraan tugasan khusus.

LLM biasanya menggunakan seni bina rangkaian transformer. Seni bina ini adalah rangkaian neural mendalam dengan banyak lapisan nod yang bersambung. Komponen utama adalah perhatian kendiri, yang membolehkan model memberi berat kepada kepentingan setiap perkataan berbanding semua perkataan lain dalam ayat secara serentak.

Berbeza dengan model berurutan lama (seperti RNN), transformer memproses keseluruhan input secara serentak, membolehkan latihan lebih pantas menggunakan GPU. Semasa latihan, LLM melaraskan berbilion parameternya dengan cuba meramalkan setiap perkataan seterusnya dalam korpus teks yang besar.

Seiring masa, proses ini mengajar model tatabahasa dan hubungan semantik. Hasilnya adalah model yang, apabila diberi arahan, boleh menghasilkan bahasa yang koheren dan relevan mengikut konteks secara sendiri.

Aplikasi LLM

Kerana mereka memahami dan menghasilkan bahasa semula jadi, LLM mempunyai banyak aplikasi dalam pelbagai industri. Antara kegunaan biasa ialah:

• AI Perbualan (Chatbot dan Pembantu): LLM menggerakkan chatbot canggih yang boleh menjalankan perbualan terbuka atau menjawab soalan. Contohnya, pembantu maya seperti bot sokongan pelanggan atau alat seperti Siri dan Alexa menggunakan LLM untuk memahami pertanyaan dan memberi respons secara semula jadi.
• Penciptaan Kandungan: Mereka boleh menulis emel, artikel, salinan pemasaran, malah puisi dan kod. Contohnya, apabila diberi topik, ChatGPT (berdasarkan model GPT) boleh menghasilkan esei atau cerita. Syarikat menggunakan LLM untuk mengautomasikan penulisan blog, salinan iklan, dan penjanaan laporan.
• Terjemahan dan Ringkasan: LLM menterjemah teks antara bahasa dan meringkaskan dokumen panjang. Setelah melihat contoh selari semasa latihan, model boleh menghasilkan teks lancar dalam bahasa lain atau memadatkan laporan 20 halaman menjadi beberapa perenggan.
• Menjawab Soalan: Diberi soalan, LLM boleh memberikan jawapan fakta atau penjelasan berdasarkan pengetahuannya. Ini menggerakkan antara muka carian soal jawab dan tutor maya. Model seperti ChatGPT, contohnya, boleh menjawab trivia atau menerangkan konsep dengan bahasa mudah.
• Penjanaan Kod: Sesetengah LLM khusus untuk bekerja dengan kod. Mereka boleh menulis potongan kod dari penerangan, mencari pepijat, atau menterjemah antara bahasa pengaturcaraan. (GitHub Copilot menggunakan LLM yang dilatih pada kod untuk membantu pembangun.)
• Penyelidikan dan Analisis: Mereka membantu penyelidik dengan mengekstrak maklumat dari set data teks besar, menandakan kandungan, atau melakukan analisis sentimen terhadap maklum balas pelanggan. Dalam banyak bidang, LLM mempercepat tugasan seperti ulasan literatur atau pengurusan data dengan memahami kandungan dokumen.

Contoh popular model bahasa besar termasuk ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (PaLM Google), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic), dan Bing Chat (berasaskan GPT Microsoft). Setiap model ini dilatih menggunakan set data besar dan boleh diakses melalui API atau antara muka web.

Sebagai contoh, GPT-3.5 dan GPT-4 di belakang ChatGPT mempunyai ratusan bilion parameter, manakala model Google (PaLM dan Gemini) dan lain-lain beroperasi secara serupa. Pembangun sering berinteraksi dengan LLM ini melalui perkhidmatan awan atau perpustakaan, menyesuaikannya untuk tugasan khusus seperti ringkasan dokumen atau bantuan pengaturcaraan.

Cabaran dan Pertimbangan

LLM sangat berkuasa, tetapi tidak sempurna. Kerana mereka belajar dari teks dunia sebenar, mereka boleh menghasilkan bias yang terdapat dalam data latihan mereka. LLM mungkin menghasilkan kandungan yang berat sebelah budaya, atau mengeluarkan bahasa yang menyinggung atau stereotaip jika tidak disaring dengan teliti.

Isu lain ialah halusinasi: model boleh menghasilkan jawapan yang kedengaran lancar tetapi salah atau direka-reka. Contohnya, LLM mungkin dengan yakin mereka-reka fakta palsu atau nama. Kesilapan ini berlaku kerana model sebenarnya meneka sambungan teks yang paling munasabah, bukan mengesahkan fakta.

Pembangun mengurangkan masalah ini dengan menala halus menggunakan maklum balas manusia, menapis output, dan menggunakan teknik seperti pembelajaran penguatan berdasarkan penilaian manusia. 

Walaupun begitu, pengguna LLM mesti sedar bahawa hasil perlu diperiksa untuk ketepatan dan bias. Selain itu, latihan dan pengoperasian LLM memerlukan sumber pengkomputeran yang besar (GPU/TPU berkuasa dan data banyak), yang boleh menjadi mahal.

>>>Klik untuk lihat:

Apakah Neural Network?

Apakah Pemprosesan Bahasa Semula Jadi?

Secara ringkas, model bahasa besar adalah sistem AI berasaskan transformer yang dilatih menggunakan sejumlah besar data teks. Ia telah mempelajari corak bahasa melalui latihan kendiri, memberikan keupayaan untuk menghasilkan teks yang lancar dan relevan mengikut konteks. Disebabkan skala mereka, LLM boleh mengendalikan pelbagai tugasan bahasa – dari berbual dan menulis hingga menterjemah dan mengatur kod – sering kali setanding atau melebihi tahap kefasihan manusia.

Seperti yang dirumuskan oleh penyelidik AI terkemuka, model ini bersedia untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan mengakses maklumat. Sehingga 2025, LLM terus berkembang (termasuk peluasan multimodal yang mengendalikan imej atau audio) dan kekal sebagai komponen utama inovasi AI moden, menjadikannya elemen penting dalam aplikasi AI masa kini.

Ikuti INVIAI untuk kemas kini maklumat berguna yang lain!