Що таке велика мовна модель?
Велика мовна модель (ВММ) — це передовий тип штучного інтелекту, навчений на величезних обсягах текстових даних для розуміння, генерації та обробки людської мови. ВММ використовуються у багатьох сучасних AI-додатках, таких як чат-боти, інструменти перекладу та системи створення контенту. Вивчаючи закономірності з мільярдів слів, великі мовні моделі можуть надавати точні відповіді, створювати текст, схожий на людський, і підтримувати завдання в різних галузях.
Великі мовні моделі (ВММ) — це системи штучного інтелекту, навчальні на величезних текстових наборах даних для розуміння та генерації людської мови. Простими словами, ВММ отримали мільйони або мільярди слів (часто з Інтернету), щоб передбачати та створювати текст у контексті. Ці моделі зазвичай побудовані на основі нейронних мереж глибокого навчання — найчастіше з архітектурою трансформер. Завдяки своїм масштабам ВММ можуть виконувати багато мовних завдань (спілкування, переклад, написання текстів) без явного програмування для кожного з них.
Основні характеристики великих мовних моделей
Ключові характеристики великих мовних моделей включають:
Величезні навчальні дані
ВММ навчаються на великих текстових корпусах (мільярди сторінок). Цей «великий» набір даних дає їм широкі знання граматики та фактів.
Архітектура трансформера
Вони використовують нейронні мережі трансформера 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 захоплюють складні закономірності в мові. Наприклад, GPT-3 має 175 мільярдів параметрів.
Самоконтрольоване навчання
ВММ навчаються, передбачаючи пропущені слова в тексті без людських міток. Наприклад, під час навчання модель намагається вгадати наступне слово в реченні. Повторюючи це на величезних даних, модель засвоює граматику, факти та навіть деякі 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 налаштування на меншому наборі даних або за допомогою розумних інструкцій.
Усі ці характеристики дозволяють ВММ розуміти та генерувати текст, як людина. На практиці добре навчена ВММ може виводити контекст, завершувати речення та створювати плавні відповіді на багато тем (від повсякденного спілкування до технічних питань) без спеціального програмування для кожного завдання.
Як працюють ВММ: архітектура трансформера
ВММ зазвичай використовують архітектуру нейронної мережі трансформера. Ця архітектура — глибока нейронна мережа з багатьма шарами з’єднаних вузлів. Ключовим компонентом є самоувага, що дозволяє моделі оцінювати важливість кожного слова відносно всіх інших у реченні одночасно.
Послідовна обробка
- Обробка слів по одному
- Повільніше навчання на GPU
- Обмежене розуміння контексту
Паралельна обробка
- Обробка всього вводу одночасно
- Набагато швидше навчання на GPU
- Кращий розбір контексту
На відміну від старіших послідовних моделей (як RNN), трансформери обробляють увесь вхід паралельно, що дозволяє значно швидше навчання на GPU. Під час навчання ВММ налаштовує 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. Деякі поширені варіанти використання:
Розмовний ШІ
Генерація контенту
Переклад і резюмування
Відповіді на запитання
Генерація коду
Дослідження та аналіз
Наприклад, GPT-3.5 і GPT-4, що стоять за ChatGPT, мають сотні мільярдів параметрів, тоді як моделі Google (PaLM і Gemini) та інші працюють подібно. Розробники часто взаємодіють із цими ВММ через хмарні сервіси або бібліотеки, налаштовуючи їх для конкретних завдань, як-от резюмування документів або допомога з кодуванням.
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 упередженнями або видавати образливу чи стереотипну мову, якщо її не фільтрувати ретельно.
Проблеми упереджень
Галюцинації
Вимоги до ресурсів
Перевірка точності
Ще одна проблема — галюцинації: модель може створювати відповіді, що звучать переконливо, але є повністю неправильними або вигаданими. Наприклад, ВММ може впевнено вигадати хибний факт або ім’я. Ці помилки виникають, бо модель фактично вгадує найбільш правдоподібне продовження тексту, а не перевіряє факти.
Навіть так, користувачі ВММ мають усвідомлювати, що результати слід перевіряти на точність і упередження. Крім того, навчання та запуск ВММ потребує величезних обчислювальних ресурсів (потужні GPU/TPU та великі обсяги даних), що може бути дорогим.
Підсумок і перспективи
Підсумовуючи, велика мовна модель — це система штучного інтелекту на основі трансформера, навчена на величезних обсягах текстових даних. Вона вивчила мовні закономірності через самоконтрольоване навчання, що дає їй змогу генерувати плавний, контекстуально релевантний текст. Завдяки масштабам ВММ можуть виконувати широкий спектр мовних завдань — від спілкування і написання текстів до перекладу і кодування — часто на рівні або вище за людину.
Ці моделі готові змінити спосіб нашої взаємодії з технологіями та доступу до інформації.
— Провідні дослідники ШІ
Станом на 2025 рік ВММ продовжують розвиватися (включно з мультимодальними розширеннями, що працюють з зображеннями або аудіо) і залишаються в авангарді інновацій ШІ, ставши центральним компонентом сучасних AI-додатків.
