Великі Мовні Моделі (ВММ) — це системи штучного інтелекту, навчання яких відбувається на величезних текстових масивах для розуміння та генерації мови, схожої на людську. Простими словами, ВММ отримали на вхід мільйони або мільярди слів (часто з Інтернету), щоб передбачати та створювати текст у контексті. Ці моделі зазвичай базуються на глибинному навчанні нейронних мереж – найчастіше на архітектурі трансформера. Завдяки своїм масштабам, ВММ можуть виконувати багато мовних завдань (спілкування, переклад, написання текстів) без необхідності програмування для кожного окремого випадку.
Основні характеристики великих мовних моделей включають:
- Величезні обсяги навчальних даних: ВММ навчаються на великих текстових корпусах (мільярди сторінок). Цей «великий» набір даних дає їм широкі знання граматики та фактів.
- Архітектура трансформера: Вони використовують трансформерні нейронні мережі з самоувагою, що означає, що кожне слово в реченні порівнюється з усіма іншими одночасно. Це дозволяє моделі ефективно вивчати контекст.
- Мільярди параметрів: Моделі містять мільйони або мільярди ваг (параметрів). Ці параметри відображають складні закономірності в мові. Наприклад, GPT-3 має 175 мільярдів параметрів.
- Самонавчання: ВММ навчаються, передбачаючи пропущені слова в тексті без людських позначок. Наприклад, під час навчання модель намагається вгадати наступне слово в реченні. Повторюючи це на величезних обсягах даних, модель засвоює граматику, факти та навіть певні логічні зв’язки.
- Додаткове налаштування та підказки: Після попереднього навчання ВММ можна додатково налаштувати для конкретного завдання або керувати за допомогою підказок. Це означає, що одна й та сама модель може адаптуватися до нових завдань, наприклад, медичних запитань або творчого письма, шляхом донавчання на меншому наборі даних або за допомогою влучних інструкцій.
Усі ці характеристики дозволяють ВММ розуміти та генерувати текст, як людина. На практиці добре навчена ВММ може враховувати контекст, доповнювати речення та створювати плавні відповіді на різні теми (від повсякденного спілкування до технічних питань) без спеціального програмування для кожного завдання.
Зазвичай ВММ використовують архітектуру трансформера. Ця архітектура — це глибока нейронна мережа з багатьма шарами зв’язаних вузлів. Ключовим елементом є самоувага, яка дозволяє моделі оцінювати важливість кожного слова відносно всіх інших у реченні одночасно.
На відміну від старіших послідовних моделей (наприклад, RNN), трансформери обробляють увесь вхід паралельно, що забезпечує значно швидше навчання на GPU. Під час навчання ВММ коригує свої мільярди параметрів, намагаючись передбачити кожне наступне слово у величезному текстовому корпусі.
З часом цей процес навчає модель граматиці та семантичним зв’язкам. В результаті модель, отримавши підказку, може самостійно генерувати зв’язний, контекстуально релевантний текст.
Застосування ВММ
Оскільки вони розуміють і генерують природну мову, ВММ мають багато застосувань у різних галузях. Найпоширеніші з них:
- Розмовний ШІ (чат-боти та помічники): ВММ забезпечують роботу складних чат-ботів, які можуть вести відкриті діалоги або відповідати на запитання. Наприклад, віртуальні помічники, такі як боти підтримки клієнтів або інструменти на кшталт Siri та Alexa, використовують ВММ для розуміння запитів і природної відповіді.
- Генерація контенту: Вони можуть писати електронні листи, статті, маркетингові тексти, а також поезію чи код. Наприклад, за темою підказки ChatGPT (на основі моделей GPT) може створити есе або оповідання. Компанії використовують ВММ для автоматизації написання блогів, рекламних текстів і звітів.
- Переклад і реферування: ВММ перекладають тексти між мовами та стискають довгі документи. Завдяки навчанню на паралельних прикладах модель може видавати плавний текст іншою мовою або скорочувати 20-сторінковий звіт до кількох абзаців.
- Відповіді на запитання: Отримавши запитання, ВММ може надати фактичні відповіді або пояснення на основі своїх знань. Це лежить в основі інтерфейсів пошуку з відповідями та віртуальних репетиторів. Моделі на кшталт ChatGPT можуть відповідати на вікторини або пояснювати поняття простою мовою.
- Генерація коду: Деякі ВММ спеціалізуються на роботі з кодом. Вони можуть писати фрагменти коду за описом, знаходити помилки або перекладати між мовами програмування. (GitHub Copilot використовує ВММ, навчений на коді, щоб допомагати розробникам.)
- Дослідження та аналіз: Вони допомагають дослідникам, витягуючи інформацію з великих текстових масивів, маркуючи контент або виконуючи аналіз настроїв у відгуках клієнтів. У багатьох сферах ВММ прискорюють такі завдання, як огляд літератури чи організація даних, розуміючи зміст документів.
Популярні приклади великих мовних моделей включають ChatGPT / GPT-4 (OpenAI), Bard (PaLM від Google), LLaMA (Meta), Claude (Anthropic) та Bing Chat (на основі GPT від Microsoft). Кожна з цих моделей навчена на величезних наборах даних і доступна через API або веб-інтерфейси.
Наприклад, GPT-3.5 і GPT-4, які лежать в основі ChatGPT, мають сотні мільярдів параметрів, тоді як моделі Google (PaLM і Gemini) та інші працюють подібним чином. Розробники часто взаємодіють із цими ВММ через хмарні сервіси або бібліотеки, налаштовуючи їх для конкретних завдань, таких як реферування документів або допомога з програмуванням.
Виклики та зауваження
ВММ потужні, але не ідеальні. Оскільки вони навчаються на реальних текстах, вони можуть відтворювати упередження, присутні в навчальних даних. ВММ може генерувати контент із культурними стереотипами або видавати образливі чи стереотипні висловлювання, якщо їх не фільтрувати ретельно.
Ще одна проблема — галюцинації: модель може створювати звучні, але повністю хибні або вигадані відповіді. Наприклад, ВММ може впевнено вигадати неправдивий факт або ім’я. Ці помилки виникають тому, що модель фактично вгадує найбільш ймовірне продовження тексту, а не перевіряє факти.
Розробники зменшують ці проблеми шляхом додаткового навчання з людським зворотним зв’язком, фільтрації результатів і застосування методів підкріпленого навчання на основі оцінок людей.
Проте користувачі ВММ мають усвідомлювати, що результати слід перевіряти на точність і упередженість. Крім того, навчання та запуск ВММ потребують величезних обчислювальних ресурсів (потужні GPU/TPU та великі обсяги даних), що може бути дорогим.
>>>Натисніть, щоб переглянути:
Що таке обробка природної мови?
Підсумовуючи, велика мовна модель — це система штучного інтелекту на основі трансформера, навчена на величезних обсягах текстових даних. Вона засвоїла мовні закономірності через самонавчання, що дає змогу генерувати плавний, контекстуально релевантний текст. Завдяки своїм масштабам ВММ можуть виконувати широкий спектр мовних завдань — від спілкування і написання текстів до перекладу та програмування — часто на рівні, що дорівнює або перевищує людський.
Як зазначають провідні дослідники ШІ, ці моделі готові змінити спосіб нашої взаємодії з технологіями та доступу до інформації. Станом на 2025 рік ВММ продовжують розвиватися (включно з мультимодальними розширеннями, що працюють з зображеннями чи аудіо) і залишаються в авангарді інновацій у сфері ШІ, ставши ключовим компонентом сучасних застосунків штучного інтелекту.
Слідкуйте за INVIAI, щоб отримувати більше корисної інформації!
