Trace Id is missing
Přeskočit na hlavní obsah
Azure

Co jsou velké jazykové modely (LLM)?

Získejte přehled o fungování velkých jazykových modelů (LLM) a zjistěte, jak se používají k vytváření řešení využívajících umělou inteligenci.

Význam modelů LLM

Velké jazykové modely (LLM) jsou pokročilé systémy AI, které rozumí přirozenému jazyku nebo textu podobnému lidské řeči a generují jej, a to s využitím dat, na kterých se natrénovaly prostřednictvím technik strojového učení. Velké jazykové modely dokážou automaticky generovat textový obsah, který se dá použít v celé řadě případů použití v nejrůznějších odvětvích, což organizacím po celém světě zvyšuje efektivitu a šetří náklady. 

Klíčové poznatky

  • Velké jazykové modely (LLM) představují pokročilé systémy AI, které dokážou pochopit a generovat přirozený jazyk.
  • Modely LLM se při zpracování a začleňování informací z různých zdrojů dat spoléhají na architektury hlubokého učení a techniky strojového učení.
  • Modely LLM přináší velké výhody, jako je generování jazyka a překlad, pro nejrůznější sady oblastí.
  • Přestože se jedná o přelomovou technologii, čelí modely LLM výzvám, jako jsou například výpočetní požadavky, etické problémy nebo omezené porozumění kontextu.
  • Navzdory těmto výzvám už organizace používají řadu generativních předem vycvičených transformátorů (GPT) a reprezentace obousměrného kodéru z transformátorů (BERT) pro úlohy, jako například vytváření obsahu, chatboti, překlad a analýza postoje.

Fungování modelů LLM

Stručná historie modelů LLM

Modely LLM reprezentují moderní vývoj, ale studie zpracování přirozeného jazyka probíhala už roku 1950, kdy Alan Turing začal provádět Turingův test, který posuzuje inteligentní chování u počítačů. Během testu lidský posuzovatel klade sadu otázek počítači a musí určit, jestli hovoří s počítačem nebo člověkem.
V 80. a 90. letech 20. století se zpracování přirozeného jazyka odklonilo od logických experimentů směrem k přístupu založenému na datech. Statistické jazykové modely, jako například n-gramy, díky své schopnosti předpovědět pravděpodobná slova ve větě na základě předchozích slov znamenaly přechod do nové éry. Počátkem roku 2010 novější neurální sítě ještě více rozšířily možnosti těchto jazykových modelů a umožnily jim přejít od určování pořadí slov k hlubšímu pochopení vyjádření a významu slov.
Tento nový vývoj vyvrcholil v roce 2018, kdy osm vědců společnosti Google napsalo a zveřejnilo přelomovou studii o strojovém učení „Attention is All You Need“. V ní byla především představena architektura transformátorů, inovativní rámec neurální sítě, v rámci něhož lze spravovat a interpretovat složité textové informace s větší přesností a v širším měřítku. Transformátory jsou teď základem některých z dnešních nejvýkonnějších modelů LLM, včetně řady GPT a modelu BERT.

Základní architektura

Dnešní nejmodernější modely LLM využívají ke zpracování informací z různých zdrojů dat architektury hlubokého učení, jako jsou transformátory a další architektury neurálních sítí s hlubokým učením. Transformátory jsou obzvláště efektivní při zpracování sekvenčních dat, jako je text, což jim umožňuje porozumět přirozenému jazyku a generovat ho pro úlohy, jako je generování a překlad jazyka. 
Transformátory se skládají ze dvou základních součástí: kodérů a dekodérů. Tyto součásti často spolupracují na zpracování a generování sekvencí. Kodér vezme nezpracovaná textová data a převede tento vstup na samostatné prvky, které pak model může analyzovat. Dekodér pak tato data zpracovává prostřednictvím řady vrstev a vytváří konečný výstup, který se může skládat například z vygenerované věty. Transformátory se také mohou v závislosti na typu modelu nebo úlohy skládat pouze z kodérů nebo dekodérů.

Proces trénování

Proces trénování pro modely LLM se skládá ze tří hlavních fází: shromažďování dat, trénování modelů a vyladění. 
Během fáze shromažďování dat je model vystaven velkému množství textových dat z nejrůznějších zdrojů, včetně internetových zdrojů, knih, článků a databází. Data jsou také čištěna, zpracovávána, standardizována a ukládána do databáze NoSQL, aby mohla být použita k trénování modelu na jazykových vzorcích, gramatice, informacích a kontextu. 
Ve fázi před trénováním začne model interpretovat jazyk v datech. Toho je docíleno pomocí rozsáhlých úloh bez dohledu, kdy se model učí předpovídat text na základě jeho kontextu. Mezi používané techniky patří autoregresní modelování, kdy se model učí předpovídat další slovo v sekvenci, a také modelování maskovaného jazyka, kdy model doplňuje maskovaná slova, aby porozuměl kontextu. 
Nakonec je model ve fázi dolaďování dále trénován na menší datové sadě, která je specifičtější pro danou úlohu. Tento proces zpřesňuje znalosti modelu a zvyšuje jeho výkonnost pro konkrétní úlohy, jako je analýza postoje nebo překlad, takže jej lze použít pro různé účely.

Klíčové komponenty

Model transformátoru rozdělí nezpracovaný text na menší základní jednotky textu nazývané tokeny. Tokeny se můžou v závislosti na případu použití skládat ze slov, částí slov nebo dokonce jednotlivých znaků. Tyto tokeny jsou pak převedeny na zhuštěné číselné reprezentace, které zachycují pořadí, sémantický význam a kontext. Tyto reprezentace, nazývané embedding, pak procházejí řadou vrstev, které se skládají ze dvou podvrstev: self-attention a neurálních sítí.
Zatímco obě vrstvy pomáhají převádět text do podoby, kterou model dokáže efektivně zpracovat, klíčovou součástí architektury transformátoru je mechanismus self-attention. Mechanismus self-attention je to, co modelu umožňuje zaměřit se na různé části textové sekvence a dynamicky zvažovat hodnotu informace ve vztahu k ostatním tokenům v sekvenci bez ohledu na jejich pozici. Tento mechanismus také umožňuje modelům LLM zachytit složité závislosti, vztahy a kontextové nuance psaného jazyka.

Výhody a výzvy

Výhody

Modely LLM nabízejí mnoho výhod, které přispěly k významnému pokroku v práci a ve společnosti.

Vylepšené generování a překlad jazyka

Vzhledem k tomu, že modely LLM dokážou pochopit a zachytit rozmanité vztahy mezi slovy, vynikají v generování přirozeného textu, který se velmi podobá textu psanému člověkem, což vede ke generování dokonalejšího jazykového výstupu. Dokážou plynule a konzistentně vytvářet kreativní, kontextuálně adekvátní odpovědi, a to v různých formátech, včetně románů.
Vzhledem k tomu, že dokážou kontextualizovat a odhalovat nuance ve významu, dokážou modely LLM, které jsou natrénované na vícejazyčných datech, také velmi přesně překládat. Trénování modelů na konkrétní sadě jazyků umožňuje vyladit jejich schopnost pracovat s idiomy, výrazy a dalšími komplikovanými jazykovými prvky, což vede k překladům, které jsou organické a souvislé.

Použití v různých oblastech

Modely LLM jsou všestranné nástroje, které mají široké uplatnění v mnoha oblastech, včetně zdravotnictví, financí a služeb zákazníkům.
 
V oblasti zdravotnictví modely LLM umožňují: 
  • Analyzovat záznamy pacientů z hlediska možných stavů a stanovit předběžnou diagnózu 
  • Generovat poznámky o pacientech a propouštěcí zprávy, a tím zefektivnit administrativní činnosti 
  • Navrhovat individuální léčebné plány a lékařskou péči na základě anamnézy pacienta  
  Ve finančním sektoru modely LLM umožňují:
  • Identifikovat neobvyklé aktivity ve finančních datech, které mohou poukazovat na podvod 
  • Posuzovat finanční rizika analýzou tržních trendů a finančních zpráv 
  • Navrhovat personalizovaná doporučení na základě vaší jedinečné finanční historie a cílů  
  V oblasti služeb zákazníkům modely LLM umožňují:
  • Automatizovat zákaznickou podporu prostřednictvím konverzačních agentů a chatbotů 
  • Rozšiřovat rozsah služeb organizace poskytováním podpory zákazníkům nepřetržitě po celý den
  • Pomáhat vytvářet a aktualizovat dokumentaci generováním obsahu na základě běžných otázek  

Výzvy

Modely LLM nabízejí zásadní výhody, ale jsou s nimi spojeny i problémy, které je třeba vzít v úvahu.

Výpočetní a energetická náročnost

Modely LLM jsou sice výkonné, ale jejich provoz je náročný z hlediska výpočetních prostředků, úložiště a spotřeby energie. Při trénování se transformátory škálují podle délky vstupní sekvence, takže čím je text delší, tím více paměti budete potřebovat. Tyto požadavky představují nejen vysoké náklady, ale zároveň způsobují značné vypouštění oxidu uhličitého do životního prostředí.
Platformy cloud computingu dokážou zvládnout velkou výpočetní zátěž modelů LLM tím, že poskytují flexibilní a škálovatelnou infrastrukturu, díky níž mohou organizace začít vyvíjet své vlastní modely. Přesto je dopad LLM na životní prostředí výzvou a ukazuje na potřebu energeticky účinnějších modelů a technik.

Etické problémy (např. zaujatost, dezinformace)

Modely LLM jsou tak kvalitní, jak kvalitní jsou data, na kterých jsou natrénovány. Pokud se v trénovacích datech objeví diskriminační podjatost vůči určitým skupinám, model na tyto postoje upozorní. Identifikace a zmírňování těchto předpojatostí tak, aby model zůstal nestranný, je trvalým úkolem, který vyžaduje časté a důsledné sledování ze strany člověka.
Modely LLM mohou také vytvářet přesvědčivé, ale fakticky zavádějící informace, což může vést k šíření dezinformací, nepravdivých zpráv, phishingových e-mailů a dalších forem škodlivého obsahu. Pokyny pro moderování obsahu se navíc mohou v různých zemích a oblastech lišit, a proto není jednoduché se v nich orientovat. V důsledku toho může být pro mnoho organizací náročné budovat si a udržovat důvěru uživatelů při zavádění modelů LLM do provozních činností firmy.

Omezení při porozumění kontextu a nuance

Modely LLM sice vynikají v rozpoznávání jazykových vzorců, ale stále mohou mít potíže s novými nebo neznámými kontexty, které vyžadují porozumění s většími nuancemi. V důsledku toho mohou modely LLM, které jsou natrénované na citlivých, proprietárních datech, náhodně vygenerovat nebo odhalit důvěrné informace ze svých trénovacích dat. 
Řešení tohoto problému nemusí být vůbec jednoduché, a to zejména proto, že vnitřní fungování modelu LLM je často netransparentní. To může přispívat k celkovému nedostatku odpovědnosti a k problémům s budováním důvěry. 

Typy a případy použití

Řada GPT

Řada modelů GPT, které vyvinula společnost OpenAI v roce 2018, přinesla základní koncept shromažďování dat, předběžného natrénování a jemného doladění modelů LLM. Model GPT-2, vydaný v roce 2019, výrazně rozšířil možnosti modelu a zlepšil jeho schopnost generovat kontextově relevantnější jazykový výstup. Verze GPT-3 rozšířila schopnost modelu zpracovávat složité výzvy a úkoly. Nejnovější verze GPT-4 byla vydána v roce 2023 a poskytuje ještě přesnější a diferencovanější odpovědi na zadávané výzvy – a zároveň řeší některé z předchozích problémů modelu, včetně zaujatosti. 
GPT pokračuje v posouvání hranic možností v oblasti generování přirozeného jazyka. Každý model této řady navazuje na předchozí verzi a posouvá tak AI inovace stále kupředu. 

Model BERT a jeho varianty

BERT, vyvinutý společností Google v roce 2018, je převratný model, který nastavil standard pro to, co všechno modely LLM dokážou. Na rozdíl od modelů řady GPT, které zpracovávají text jednosměrně (zleva doprava nebo zprava doleva), používá model BERT obousměrný přístup. Obousměrný model BERT zpracovává kontext každého slova z obou směrů současně, což mu umožňuje kromě předpovídání další věty provádět i maskované modelování jazyka. Výzkumníci také přispěli k dalšímu pokroku v této oblasti tím, že model BERT vyladili na úlohy, jako je analýza postoje, a stanovili tak nová měřítka.  

Další významné modely

Model RoBERTa (Robustly optimized BERT approach), vyvinutý společností Facebook AI v roce 2019, je variantou modelu BERT, která rozšiřuje architekturu obousměrného transformátoru BERT o optimalizaci procesu předtrénování. Model RoBERTa se trénuje s větší datovou sadou a delší dobu. Zaměřuje se také výhradně na modelování maskovaného jazyka. To modelu RoBERTa umožňuje prokázat jeho spolehlivou schopnost zachytit kontext a nuance. 
Dalším významným modelem LLM je Text-To-Text Transfer Transformer (T5), který byl vyvinut společností Google Research. Stejně jako tradiční modely je i model T5 postaven na architektuře transformátoru a ke zpracování textu v předtrénovací fázi používá kodéry a dekodéry. Na rozdíl od tradičních modelů T5 zpracovává vstupy i výstupy jako textové řetězce, což zjednodušuje architekturu a zefektivňuje proces trénování. Modely T5 jsou přizpůsobivé univerzální modely, které dokážou zvládat všestrannou škálu úloh.

Vytvoření a shrnutí obsahu

Modely LLM dokážou vytvářet poutavý, informativní a kontextuálně vhodný obsah v různých stylech a formátech. Na základě výzvy dokážou generovat články, zprávy, příspěvky na blogu, e-maily, marketingové texty a dokonce i fragmenty kódu.   
Pokud jde o shrnutí, modely LLM vynikají jedinečnou schopností převést velké množství textu na stručné a přesné snímky. Dokážou prezentovat klíčové body a zároveň zachovat původní kontext a význam původního obsahu. Výzkumní pracovníci již nyní šetří čas a dosahují vyšší produktivity, když používají modely LLM ke shrnutí výzkumných prací, článků, prezentací a poznámek ze schůzek.

Konverzační agenti a chatboti

Konverzační agenti a chatboti při vytváření interakcí podobných lidským využívají pokročilé schopnosti zpracování přirozeného jazyka modelů LLM. Interpretují uživatelské vstupy a reagují souvislým, přirozeným a kontextově relevantním způsobem. Dokážou nejen odpovídat na otázky, ale také vést dlouhé a složité dialogy. 
Díky chatbotům a virtuálním asistentům mohou nyní firmy poskytovat svým zákazníkům nepřetržitou podporu, což přispívá k rozšíření dostupnosti služeb, zlepšení doby odezvy a zvýšení celkové spokojenosti zákazníků.

Překlad jazyka a analýza postoje

Modely LLM, které jsou intenzivně natrénovány na vícejazyčných datových sadách, poskytují velmi přesné překlady mezi různými jazyky. Na rozdíl od tradičních modelů dokážou modely LLM zachytit jemné nuance a komplexitu jazyka, například idiomatické výrazy. Výsledkem jsou pak souvislé a kontextově vhodné překlady. 
Modely LLM jsou také schopny provádět analýzu postoje, která analyzuje skrytý emocionální tón textu. Díky zpracování a interpretaci jemných nuancí jazyka poskytují modely LLM přesnější a výstižnější hodnocení postoje. Dokážou dokonce rozpoznat i jemnější nuance, jako je sarkasmus. 

Individuální doporučení

Modely LLM dokážou analyzovat uživatelská data, včetně historie a preferencí uživatelů, a generovat personalizovaná doporučení na míru, která odrážejí zájmy a potřeby uživatelů, a tím zlepšují celkovou uživatelskou zkušenost. 
Tato schopnost je široce využívána v oblasti elektronického obchodování, streamování obsahu a sociálních médií, kde poskytování doporučení na míru vede ke smysluplnějším interakcím. Modely LLM lze využít také jako vzdělávací nástroj, protože studentům poskytují personalizovanou vzdělávací zkušenost.

Co bude dál

Vzhledem k tomu, že výzkumníci nadále zlepšují porozumění, efektivitu a škálovatelnost modelů LLM, očekává se, že budou tyto modely v budoucnu zvládat složité jazykové úlohy ještě daleko lépe. S rostoucím využíváním modelů LLM bude stále více organizací dosahovat zefektivnění automatizace, větší personalizace a celkového zlepšení rozhodovacích procesů. 
Výzkumní pracovníci pokračují ve zkoumání nových způsobů, jak se vypořádat s předpojatostí, která je stále aktuálním problémem. Jde například o algoritmy pro odstranění zaujatosti během trénování, začlenění syntetických dat, které mohou změnit vyváženost datových sad tak, aby byly spravedlivé, nástroje pro vysvětlení, které umožňují lépe pochopit rozhodnutí modelu, a měřítka detekce, která pomáhají přesněji identifikovat a kvantifikovat zaujatost. 
Stále dokonalejší jsou také multimodální modely, které zpracovávají textová, obrazová, zvuková a video data. Zatímco modely LLM zpracovávají textová data vyhodnocováním syntaxe a významu, multimodální modely analyzují vizuální data pomocí technik počítačového zpracování obrazu a zvuková data pomocí časového zpracování. Špičkové multimodální modely vylepšují dnešní technologie a zároveň připravují půdu pro budoucí inovace.
ZDROJE INFORMACÍ

Další informace o Azure AI

Osoba sedící před počítačem
Zdroje informací

Materiály pro studenty vývojáře

Využijte výukové materiály a programy, které vám pomůžou nastartovat kariéru.
Skupina lidí sedících v kruhu
Zdroje informací

Zdroje informací o Azure

Získejte přístup ke všem potřebným zdrojům informací o Azure, včetně výukových materiálů, dokumentů white paper a ukázek kódu.
Osoba usmívající se na počítač
Zdroje informací

Výukové centrum Azure

Rozvíjejte své dovednosti v oblasti AI s využitím školení přizpůsobených vaší roli nebo konkrétním technologiím.
Nejčastější dotazy

Nejčastější dotazy

  • LLM je zkratka z anglického Large Language Model (velký jazykový model).
  • Umělá inteligence (AI) je rozsáhlý obor, který zahrnuje širokou škálu možných uplatnění, nejen v oblasti jazyka. Zahrnuje všechny technologie, jejichž cílem je napodobit lidskou inteligenci. Modely LLM jsou specifickým typem AI modelů a představují podmnožinu širší oblasti AI, která se zaměřuje na zpracování a generování textu v přirozeném jazyce.
  • Zpracování přirozeného jazyka (NLP – Natural Language Processing) označuje zastřešující obor zaměřený na zpracování jazyka, zatímco velké jazykové modely (LLM – Large Language Model) jsou specifickým, pokročilým typem modelu v rámci NLP, který ke zpracování jazykových úloh využívá techniky hlubokého učení.
  • GPT (Generative pre-trained transformer) označuje specifickou řadu velkých jazykových modelů (LLM) vyvinutých společností OpenAI. Jedná se o typ LLM se specifickým zaměřením na generování jazyka.