Duże Modele Językowe (LLM) to systemy sztucznej inteligencji wytrenowane na ogromnych zbiorach tekstów, które potrafią rozumieć i generować język przypominający ludzki. Mówiąc prościej, LLM zostały „nakarmione” milionami lub miliardami słów (często pochodzącymi z Internetu), aby mogły przewidywać i tworzyć tekst w kontekście. Modele te zazwyczaj opierają się na głębokich sieciach neuronowych – najczęściej na architekturze transformera. Dzięki swojej skali, LLM potrafią wykonywać wiele zadań językowych (rozmowy, tłumaczenia, pisanie) bez konieczności programowania ich pod każde z osobna.

Kluczowe cechy dużych modeli językowych to:

• Ogromne dane treningowe: LLM są trenowane na rozległych korpusach tekstowych (miliardy stron). Ten „duży” zestaw danych zapewnia im szeroką wiedzę o gramatyce i faktach.
• Architektura transformera: Wykorzystują sieci neuronowe typu transformer z mechanizmem samo-uwagi, co oznacza, że każde słowo w zdaniu jest porównywane z każdym innym równolegle. Pozwala to modelowi efektywnie uczyć się kontekstu.
• Miliardy parametrów: Modele zawierają miliony lub miliardy wag (parametrów). Parametry te wychwytują złożone wzorce językowe. Na przykład GPT-3 ma 175 miliardów parametrów.
• Uczenie samonadzorowane: LLM uczą się, przewidując brakujące słowa w tekście bez etykiet od człowieka. Na przykład podczas treningu model stara się zgadnąć kolejne słowo w zdaniu. Powtarzając to na ogromnych danych, model internalizuje gramatykę, fakty, a nawet pewne elementy rozumowania.
• Dostrajanie i wskazówki: Po wstępnym treningu LLM można dostroić do konkretnego zadania lub kierować za pomocą wskazówek (promptów). Oznacza to, że ten sam model może dostosować się do nowych zadań, takich jak medyczne pytania i odpowiedzi czy twórcze pisanie, korzystając z mniejszego zestawu danych lub sprytnych instrukcji.

Dzięki tym cechom LLM potrafi rozumieć i generować tekst jak człowiek. W praktyce dobrze wytrenowany model potrafi wywnioskować kontekst, dokończyć zdania i tworzyć płynne odpowiedzi na wiele tematów (od luźnych rozmów po zagadnienia techniczne) bez konieczności specjalistycznego programowania.

LLM zazwyczaj wykorzystują architekturę sieci transformera. Jest to głęboka sieć neuronowa z wieloma warstwami połączonych węzłów. Kluczowym elementem jest mechanizm samo-uwagi, który pozwala modelowi ocenić wagę każdego słowa względem wszystkich innych w zdaniu jednocześnie.

W przeciwieństwie do starszych modeli sekwencyjnych (jak RNN), transformery przetwarzają cały tekst równolegle, co umożliwia znacznie szybsze trenowanie na GPU. Podczas treningu LLM dostosowuje miliardy parametrów, próbując przewidzieć każde kolejne słowo w ogromnym korpusie tekstów.

Z czasem proces ten uczy model gramatyki i relacji semantycznych. Efektem jest model, który na podstawie podanego promptu potrafi samodzielnie generować spójny, kontekstowo adekwatny język.

Zastosowania LLM

Ponieważ rozumieją i generują język naturalny, LLM znajdują zastosowanie w wielu branżach. Do najczęstszych należą:

• Sztuczna inteligencja konwersacyjna (chatboty i asystenci): LLM napędzają zaawansowane chatboty, które potrafią prowadzić otwarte rozmowy lub odpowiadać na pytania. Na przykład wirtualni asystenci, tacy jak boty obsługi klienta czy narzędzia typu Siri i Alexa, wykorzystują LLM do rozumienia zapytań i naturalnej odpowiedzi.
• Generowanie treści: Potrafią pisać e-maile, artykuły, teksty marketingowe, a nawet poezję czy kod. Na przykład ChatGPT (oparty na modelach GPT) może na podstawie tematu stworzyć esej lub opowiadanie. Firmy używają LLM do automatyzacji pisania blogów, reklam i raportów.
• Tłumaczenia i streszczenia: LLM tłumaczą teksty między językami i streszczają długie dokumenty. Dzięki przykładom paralelnym w treningu, model potrafi wygenerować płynny tekst w innym języku lub skrócić 20-stronicowy raport do kilku akapitów.
• Odpowiadanie na pytania: Na podstawie pytania LLM może udzielić faktograficznej odpowiedzi lub wyjaśnienia. To napędza interfejsy Q&A i wirtualnych nauczycieli. Modele w stylu ChatGPT potrafią odpowiadać na ciekawostki lub tłumaczyć pojęcia prostym językiem.
• Generowanie kodu: Niektóre LLM są specjalizowane w pracy z kodem. Potrafią pisać fragmenty kodu na podstawie opisu, znajdować błędy lub tłumaczyć między językami programowania. (GitHub Copilot wykorzystuje LLM wytrenowany na kodzie, aby wspierać programistów.)
• Badania i analiza: Pomagają badaczom, wyciągając wnioski z dużych zbiorów tekstów, tagując treści lub przeprowadzając analizę sentymentu opinii klientów. W wielu dziedzinach LLM przyspieszają zadania takie jak przegląd literatury czy organizacja danych, rozumiejąc zawartość dokumentów.

Popularne przykłady dużych modeli językowych to ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (PaLM Google’a), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic) oraz Bing Chat (oparty na GPT Microsoftu). Każdy z tych modeli został wytrenowany na ogromnych zbiorach danych i jest dostępny przez API lub interfejsy webowe.

Na przykład GPT-3.5 i GPT-4, które stoją za ChatGPT, mają setki miliardów parametrów, podobnie jak modele Google’a (PaLM i Gemini) oraz inne. Programiści często korzystają z tych LLM przez usługi w chmurze lub biblioteki, dostosowując je do konkretnych zadań, takich jak streszczanie dokumentów czy pomoc w kodowaniu.

Wyzwania i kwestie do rozważenia

LLM są potężne, ale nie są doskonałe. Ponieważ uczą się na tekstach z rzeczywistego świata, mogą powielać uprzedzenia obecne w danych treningowych. Model może generować treści kulturowo stronnicze lub używać języka obraźliwego czy stereotypowego, jeśli nie jest odpowiednio filtrowany.

Innym problemem są halucynacje: model może tworzyć płynnie brzmiące odpowiedzi, które są całkowicie błędne lub zmyślone. Na przykład LLM może pewnie wymyślić fałszywy fakt lub nazwę. Błędy te wynikają z faktu, że model zasadniczo zgaduje najbardziej prawdopodobne kontynuacje tekstu, a nie weryfikuje fakty.

Twórcy minimalizują te problemy, dostrajając modele na podstawie opinii ludzi, filtrując wyniki i stosując techniki takie jak uczenie ze wzmocnieniem na podstawie ocen użytkowników. 

Mimo to użytkownicy LLM powinni pamiętać, że wyniki należy weryfikować pod kątem dokładności i uprzedzeń. Ponadto trening i uruchamianie LLM wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych (wydajne GPU/TPU i duże ilości danych), co może być kosztowne.

>>>Kliknij, aby zobaczyć:

Czym jest sieć neuronowa?

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?

Podsumowując, duży model językowy to system AI oparty na architekturze transformera, wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstów. Nauczył się wzorców językowych dzięki uczeniu samonadzorowanemu, co daje mu zdolność generowania płynnego, kontekstowo adekwatnego tekstu. Dzięki swojej skali LLM potrafią realizować szeroki zakres zadań językowych – od rozmów i pisania po tłumaczenia i kodowanie – często dorównując lub przewyższając poziom płynności człowieka.

Jak podkreślają czołowi badacze AI, modele te są gotowe, by zmienić sposób, w jaki korzystamy z technologii i dostępu do informacji. Na rok 2025 LLM nadal się rozwijają (w tym w wersjach multimodalnych obsługujących obrazy czy dźwięk) i pozostają w centrum innowacji AI, stanowiąc kluczowy element nowoczesnych zastosowań sztucznej inteligencji.

Śledź INVIAI, aby otrzymywać więcej przydatnych informacji!