Большие языковые модели (LLM) — это системы искусственного интеллекта, обученные на огромных текстовых массивах для понимания и генерации языка, похожего на человеческий. Проще говоря, LLM «кормят» миллионами или миллиардами слов (часто из Интернета), чтобы она могла предсказывать и создавать текст в контексте. Обычно такие модели строятся на основе глубоких нейронных сетей, чаще всего архитектуры трансформера. Благодаря своему масштабу LLM способны выполнять множество языковых задач (общение, перевод, написание текстов) без явного программирования под каждую из них.

Основные характеристики больших языковых моделей включают:

• Огромные обучающие данные: LLM обучаются на обширных текстовых корпусах (миллиардах страниц). Такой «большой» набор данных обеспечивает им широкие знания грамматики и фактов.
• Архитектура трансформера: Они используют нейронные сети трансформера с механизмом самовнимания, что означает, что каждое слово в предложении сравнивается с каждым другим параллельно. Это позволяет модели эффективно учитывать контекст.
• Миллиарды параметров: Модели содержат миллионы или миллиарды весов (параметров). Эти параметры фиксируют сложные языковые закономерности. Например, у GPT-3 — 175 миллиардов параметров.
• Самостоятельное обучение: LLM обучаются, предсказывая пропущенные слова в тексте без использования разметки человеком. Например, во время обучения модель пытается угадать следующее слово в предложении. Повторяя это на огромных данных, модель усваивает грамматику, факты и даже некоторые элементы рассуждений.
• Тонкая настройка и подсказки: После предварительного обучения LLM можно дообучить для конкретной задачи или направлять с помощью подсказок. Это позволяет одной и той же модели адаптироваться к новым задачам, например, медицинским вопросам или творческому письму, используя меньший набор данных или умные инструкции.

В совокупности эти особенности позволяют LLM понимать и генерировать текст, как человек. На практике хорошо обученная модель способна учитывать контекст, дополнять предложения и создавать связные ответы на множество тем (от повседневного общения до технических вопросов) без специализированного программирования.

Обычно LLM используют архитектуру трансформера — глубокую нейронную сеть с множеством слоев связанных узлов. Ключевой компонент — механизм самовнимания, который позволяет модели одновременно оценивать важность каждого слова относительно всех остальных в предложении.

В отличие от старых последовательных моделей (например, RNN), трансформеры обрабатывают весь ввод параллельно, что значительно ускоряет обучение на GPU. Во время обучения LLM настраивает миллиарды параметров, пытаясь предсказать каждое следующее слово в огромном текстовом корпусе.

Со временем этот процесс обучает модель грамматике и семантическим связям. В результате получается модель, которая, получив подсказку, может самостоятельно генерировать связный и контекстуально релевантный текст.

Применение LLM

Поскольку они понимают и генерируют естественный язык, LLM находят применение во многих отраслях. Вот некоторые из них:

• Разговорный ИИ (чат-боты и ассистенты): LLM лежат в основе продвинутых чат-ботов, способных вести открытые диалоги или отвечать на вопросы. Например, виртуальные ассистенты, такие как боты поддержки клиентов или инструменты вроде Siri и Alexa, используют LLM для понимания запросов и естественного ответа.
• Генерация контента: Они могут писать электронные письма, статьи, рекламные тексты, а также стихи и код. Например, при заданной теме ChatGPT (на базе моделей GPT) может составить эссе или рассказ. Компании используют LLM для автоматизации написания блогов, рекламных материалов и отчетов.
• Перевод и суммирование: LLM переводят тексты между языками и сокращают длинные документы. Видя параллельные примеры во время обучения, модель может выдавать беглый текст на другом языке или сжимать 20-страничный отчет до нескольких абзацев.
• Ответы на вопросы: Получив вопрос, LLM может предоставить фактические ответы или объяснения на основе своих знаний. Это лежит в основе интерфейсов поиска с вопросами и ответами и виртуальных репетиторов. Модели типа ChatGPT, например, могут отвечать на викторины или объяснять понятия простым языком.
• Генерация кода: Некоторые LLM специализированы на работе с кодом. Они могут писать фрагменты кода по описанию, находить ошибки или переводить между языками программирования. (GitHub Copilot использует LLM, обученную на коде, чтобы помогать разработчикам.)
• Исследования и анализ: Они помогают исследователям извлекать инсайты из больших текстовых массивов, маркировать контент или проводить анализ настроений по отзывам клиентов. Во многих областях LLM ускоряют задачи, такие как обзор литературы или организация данных, благодаря пониманию содержания документов.

Популярные примеры больших языковых моделей включают ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (PaLM от Google), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic) и Bing Chat (на базе GPT от Microsoft). Каждая из этих моделей обучена на огромных наборах данных и доступна через API или веб-интерфейсы.

Например, GPT-3.5 и GPT-4, лежащие в основе ChatGPT, имеют сотни миллиардов параметров, а модели Google (PaLM и Gemini) и другие работают по схожему принципу. Разработчики часто взаимодействуют с этими LLM через облачные сервисы или библиотеки, настраивая их под конкретные задачи, такие как суммирование документов или помощь в программировании.

Проблемы и особенности

LLM мощны, но не совершенны. Поскольку они обучаются на реальных текстах, они могут воспроизводить предвзятости, присутствующие в обучающих данных. Модель может генерировать контент с культурными предубеждениями или выдавать оскорбительные или стереотипные выражения, если не применять фильтры.

Еще одна проблема — галлюцинации: модель может создавать звучащие убедительно, но полностью неверные или вымышленные ответы. Например, LLM может уверенно придумать ложный факт или имя. Такие ошибки возникают, потому что модель фактически угадывает наиболее вероятное продолжение текста, а не проверяет факты.

Разработчики снижают эти риски с помощью дообучения с обратной связью от людей, фильтрации результатов и методов обучения с подкреплением на основе оценок пользователей. 

Тем не менее, пользователям LLM следует помнить, что результаты требуют проверки на точность и отсутствие предвзятости. Кроме того, обучение и запуск LLM требуют огромных вычислительных ресурсов (мощных GPU/TPU и больших объемов данных), что может быть дорогостоящим.

>>>Нажмите, чтобы посмотреть:

Что такое нейронная сеть?

Что такое обработка естественного языка?

В итоге большая языковая модель — это AI-система на базе трансформера, обученная на огромных объемах текстовых данных. Она усвоила языковые закономерности через самостоятельное обучение, что позволяет ей генерировать связный и контекстно релевантный текст. Благодаря своему масштабу LLM справляются с широким спектром языковых задач — от общения и написания текстов до перевода и программирования — зачастую достигая или превосходя уровень человеческой беглости.

Как отмечают ведущие исследователи AI, эти модели готовы изменить способы взаимодействия с технологиями и доступ к информации. По состоянию на 2025 год LLM продолжают развиваться (включая мультимодальные расширения для работы с изображениями и аудио) и остаются ключевым элементом современных AI-приложений.

Следите за INVIAI, чтобы получать больше полезной информации!