Trace Id is missing
Ugrás a tartalomtörzsre
Azure

Mik a nagy nyelvi modellek (LLM-ek)?

Áttekintést kaphat az LLM-ek működéséről – és megismerheti, hogyan használják őket AI-alapú megoldások létrehozásához.

Az LLM jelentése

A nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) olyan fejlett AI-rendszerek, amelyek természetes nyelvet vagy emberszerű szöveget értelmeznek és hoznak létre az általuk gépi tanulási technikákkal betanított adatok felhasználásával. Az LLM-ek automatikusan létrehozhatnak szövegalapú tartalmakat, amelyek számos különféle felhasználási esetre alkalmazhatók, ami nagyobb hatékonyságot és költségmegtakarítást eredményez a szervezetek számára világszerte. 

Legfontosabb tanulságok

  • Az LLM-ek olyan fejlett AI-rendszerek, amelyek képesek megérteni és létrehozni a természetes nyelvet.
  • Az LLM-ek a mélytanulási architektúrákra és a gépi tanulási technikákra támaszkodnak a különböző adatforrásokból származó információk feldolgozásához és beépítéséhez.
  • Az LLM-ek jelentős előnyökkel járnak, mint például a nyelvi generálás és fordítás, a legkülönbözőbb területeken.
  • Bár az LLM-ek úttörő jellegűek, mégis kihívásokkal szembesülnek, amelyek közé tartozhatnak a számítási követelmények, etikai aggályok és a kontextus megértésének korlátai.
  • E kihívások ellenére a szervezetek már használják a generatív előre betanított transzformátorok (GPT) sorozatát és a transzformátorokból származó kétirányú kódoló reprezentációkat (BERT) olyan feladatokra, mint a tartalomkészítés, csevegőrobotok, fordítás és hangulatelemzés.

Az LLM-ek működése

Az LLM-ek rövid története

Az LLM-ek modern fejleménynek számítanak, de a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) tanulmányozása 1950-re nyúlik vissza, amikor Alan Turing elindította a Turing-tesztet, hogy felmérje a gépek intelligens viselkedését. A teszt során egy emberi bíró egy számítógéphez beszél egy kérdéssorozat segítségével, és meg kell állapítania, hogy egy géppel vagy egy emberrel beszél.
Az 1980-as és 1990-es évekre az NLP eltolódott a logikai kísérletektől az adatvezérelt megközelítés felé. A statisztikai nyelvi modellek, például az n-grammok, azzal a képességükkel, hogy az előttük lévő szavak alapján megjósolták, hogy egy mondatban mely szavak következnek, új korszakot nyitottak meg. A 2010-es évek elejére az újabb neurális hálózatok még tovább bővítették e nyelvi modellek képességeit, lehetővé téve, hogy a szavak sorrendjének meghatározásán túl a szavak ábrázolásának és jelentésének mélyebb megértése felé mozduljanak el.
Ezek az új fejlesztések 2018-ban áttörésben csúcsosodtak ki, amikor a Google nyolc tudósa megírta és közzétette a „Attention is All You Need” című, a gépi tanulásról szóló, mérföldkőnek számító tanulmányt. A tanulmányban bemutatták a transzformátor architektúrát, egy innovatív neurális hálózati keretrendszert, amely nagyobb pontossággal és méretarányosan képes kezelni és megérteni az összetett szöveges információkat. A transzformátorok ma már a legerősebb LLM-ek némelyikének alapját képezik, beleértve a GPT sorozatot és a BERT-et is.

Alapszintű architektúra

A mai legkorszerűbb LLM-ek mély tanulási architektúrákat, például transzformátorokat és más mély neurális hálózati keretrendszereket használnak a különböző adatforrásokból származó információk feldolgozására. A transzformátorok különösen hatékonyan kezelik a szekvenciális adatokat, például a szöveget, ami lehetővé teszi számukra a természetes nyelv megértését és létrehozását olyan feladatokhoz, mint a nyelvgenerálás és a fordítás. 
A transzformátorok két fő komponensből állnak: kódolókból és dekódolókból. Ezek az összetevők gyakran együtt dolgoznak a sorozatok feldolgozásában és generálásában. A kódoló nyers szöveges adatokat vesz fel, és a bemeneti adatokat a modell által elemezhető különálló elemekké alakítja. A dekóder ezután egy sor rétegen keresztül feldolgozza ezeket az adatokat, hogy létrehozza a végső kimenetet, amely például egy generált mondatból állhat. A transzformátorok a modell vagy a feladat típusától függően csak kódolókból vagy csak dekódolókból is állhatnak.

Betanítási folyamat

Az LLM-ek betanítási folyamata három fő szakaszból áll: adatgyűjtés, modellbetanítás és finomhangolás. 
Az adatgyűjtési fázisban a modell nagy mennyiségű szöveges adatnak van kitéve a legkülönbözőbb forrásokból, többek között internetes forrásokból, könyvekből, cikkekből és adatbázisokból. Az adatokat megtisztítják, feldolgozzák, szabványosítják és egy NoSQL-adatbázisban tárolják, hogy a modell nyelvi mintákon, nyelvtanon, információkon és kontextuson való betanítására használhatók legyenek. 
A betanítás előtti fázisban a modell elkezdi felépíteni az adatokban lévő nyelv megértését. Ez nagyszabású, felügyelet nélküli feladatokon keresztül valósul meg, ahol a modell a szövegkörnyezet alapján tanulja meg a szöveg előrejelzését. Egyes technikák közé tartozik az autoregresszív modellezés, ahol a modell megtanulja megjósolni a következő szót egy sorozatban, valamint a maszkolt nyelvi modellezés, ahol a modell kitölti a maszkolt szavakat, hogy megértse a kontextust. 
Végül a finomhangolási fázisban a modellt egy kisebb, feladatspecifikusabb adathalmazon képzik tovább. Ez a folyamat pontosítja a modell tudását, és növeli a teljesítményét bizonyos feladatokra, például hangulatelemzésre vagy fordításra, így a modell számos alkalmazásban használható.

A legfontosabb összetevők

Az átalakító modell a nyers szöveget kisebb, alapvető szövegegységekre, úgynevezett tokenekre bontja. A tokenek a használati esettől függően szavakból, szórészletekből vagy akár egyedi karakterekből is állhatnak. Ezeket a tokeneket ezután sűrű numerikus reprezentációkká alakítják, amelyek rögzítik a sorrendet, a szemantikai jelentést és a kontextust. Ezek a beágyazásoknak nevezett reprezentációk ezután egy két alrétegből álló rétegvermen mennek keresztül: az önfigyelésen és a neurális hálózatokon.
Bár mindkét réteg segít a szövegnek a modell által hatékonyan feldolgozható formába való átalakításában, az önfigyelési mechanizmus a transzformátorarchitektúra kulcsfontosságú eleme. Az önfigyelési mechanizmus teszi lehetővé, hogy a modell a szövegsorozat különböző részeire összpontosítson, és dinamikusan mérlegelje az információ értékét a szövegben lévő többi tokenhez képest, függetlenül azok pozíciójától. Ez a mechanizmus az, ami az LLM-eknek azt a képességet is biztosítja, hogy megragadják az írott nyelv bonyolult függőségeit, kapcsolatait és kontextuális árnyalatait.

Előnyök és kihívások

Előnyök

Az LLM számos előnyt kínál, amelyek hozzájárultak a munka és a társadalom jelentős fejlődéséhez.

Továbbfejlesztett nyelvlétrehozás és fordítás

Mivel az LLM-ek képesek megérteni és megragadni a szavak közötti árnyalt kapcsolatokat, kiválóan alkalmasak természetes, emberhez hasonló szövegek létrehozására, ami jobb nyelvgenerálást eredményez. Folyékonyan és következetesen tudnak kreatív, a kontextusnak megfelelő válaszokat adni, és ezt különböző formákban, többek között regényekben is meg tudják tenni.
Mivel képesek kontextualizálni és megtalálni a jelentés finomságait, a többnyelvű adatokon képzett LLM-ek nagyon pontos fordításokat is végezhetnek. A modellek adott nyelvekre való betanítása segíthet nekik finomhangolni az idiómák, kifejezések és más összetett nyelvi jellemzők kezelésének képességét, ami olyan fordításokat eredményez, amelyek természetesnek és gördülékenynek tűnnek.

Alkalmazások különböző területeken

Az LLM-ek sokoldalú eszközök, amelyek számos területen, többek között az egészségügyben, a pénzügyekben és az ügyfélszolgálatban is sokféleképpen alkalmazhatók.
 
Az egészségügyben az LLM-ek a következőkre képesek: 
  • A betegjelentések elemzése a lehetséges állapotok szempontjából és előzetes diagnózisok adása. 
  • Betegjegyzetek és elbocsátási összefoglalók létrehozása, ezzel egyszerűsítve az adminisztratív feladatokat. 
  • Személyre szabott kezelési tervek és orvosi ellátás ajánlása a páciens kórtörténete alapján.  
  A pénzügyi szektorban az LLM-ek a következőkre képesek:
  • Szokatlan tevékenységek azonosítása a pénzügyi adatokban, amelyek csalásra utalhatnak. 
  • A pénzügyi kockázatok értékelése a piaci trendek és pénzügyi jelentések elemzésével. 
  • Személyre szabott javaslatok létrehozása az Ön egyedi pénzügyi előzményei és céljai alapján.  
  Az ügyfélszolgálat területén az LLM-ek a következőkre képesek:
  • Automatizált ügyféltámogatás beszélgetési ügynökök és csevegőrobotok segítségével. 
  • A szervezet szolgáltatási körének bővítése azáltal, hogy egész napos támogatást nyújt az ügyfeleknek.
  • Segít a dokumentáció létrehozásában és frissítésében a gyakori kérdések alapján történő tartalomgenerálással.  

Kihívások

Az LLM-ek döntő előnyöket kínálnak, de kihívásokkal is járnak, amelyeket figyelembe kell venni.

Számítási és energiakövetelmények

Bár az LLM-ek hatékonyak, működésük jelentős mennyiségű számítási erőforrást, tárhelyet és energiafogyasztást igényel. A képzés során a transzformátorok a bemeneti szekvencia hosszával vannak skálázva, így minél hosszabb a szöveg, annál több memóriára lesz szükség. Ezek az igények nem csak drágák, de jelentős mennyiségű szenet is kibocsátanak a környezetbe.
A felhőalapú számítási platformok rugalmas, skálázható infrastruktúra biztosításával támogathatják az LLM-ek nagy számítási terhelését, így a szervezetek számára könnyebben elérhetővé válik, hogy elkezdjék saját modelljeik fejlesztését. Az LLM-ek környezeti hatása azonban kihívást jelent, és azt jelzi, hogy energiahatékonyabb modellekre és technikákra van szükség.

Etikai aggályok (pl. elfogultság, félretájékoztatás)

Az LLM-ek csak olyan jók, mint az adatok, amelyeken betanítják őket. Ha a betanítási adatokban bizonyos csoportokkal szemben diszkriminatív előítélet van, akkor a modell kiemeli ezeket az attitűdöket. Ezen torzítások azonosítása és mérséklése, hogy a modell tisztességes maradjon, folyamatos feladat, amely gyakori és következetes emberi ellenőrzést igényel.
Az LLM-ek meggyőző, de tényszerűen félrevezető információkat is előállíthatnak, ami félretájékoztatás, álhírek, adathalász e-mailek és egyéb káros tartalmak terjedését eredményezi. A tartalom moderálására vonatkozó irányelvek is eltérőek lehetnek az egyes régiókban, ami megnehezíti a navigációt. Ennek eredményeképpen sok szervezet számára kihívást jelenthet a felhasználók bizalmának kiépítése és fenntartása, amikor az LLM-eket bevezetik üzleti tevékenységeikbe.

Korlátozások a kontextus és az árnyalatok megértésében

Míg az LLM-ek kiválóak a nyelvi minták azonosításában, még mindig küzdhetnek az új vagy ismeretlen kontextusokkal, amelyek árnyaltabb megértést igényelnek. Ennek eredményeképpen a bizalmas, védett adatokon betanított LLM-ek véletlenül bizalmas információkat generálhatnak vagy fedhetnek fel a képzési adatokból. 
Ennek a kérdésnek a kezelése komoly kihívást jelenthet, különösen mivel az LLM-ek belső működése gyakran nem átlátható. Ez hozzájárulhat az elszámoltathatóság általános hiányához, valamint a bizalomépítéssel kapcsolatos problémákhoz. 

Típusok és használati esetek

GPT sorozat

Az OpenAI által először 2018-ban kifejlesztett GPT sorozat bevezette az adatgyűjtés, az előzetes betanítás és a finomhangolás alapkoncepcióját az LLM-ek számára. A 2019-ben kiadott GPT-2 jelentősen megnövelte a modell képességeit, és javította a kontextus szempontjából relevánsabb nyelvezet generálásának képességét. A GPT-3 továbbfejlesztette a modell képességét az összetett kérések és feladatok kezelésére. A GPT-4 legújabb iterációja 2023-ban jelent meg, és még pontosabb és árnyaltabb válaszokat ad a kérésekre, miközben a modell néhány korábbi kihívását, többek között az elfogultságot is kezeli. 
Ma a GPT a természetes nyelvi generálás területén feszegeti a lehetséges határokat. A sorozat minden egyes modellje az előzőre épül, továbbfejlesztve az AI-alapú innovációt. 

BERT és a változatai

A Google által 2018-ban kifejlesztett BERT egy úttörő modell, amely megszabta a mércét az LLM-ekkel lehetséges dolgok tekintetében. A GPT-sorozattal ellentétben, amely egyirányú módon (balról jobbra vagy jobbról balra) dolgozza fel a szöveget, a BERT kétirányú megközelítést alkalmaz. A kétirányú modell mindkét irányból egyszerre dolgozza fel az egyes szavak kontextusát, ami lehetővé teszi, hogy a BERT a következő mondat előrejelzése mellett maszkolt nyelvi modellezést is végezzen. A kutatók a BERT finomhangolásával hozzájárultak a terület további fejlődéséhez olyan feladatokban, mint például a hangulatelemzés, és ennek eredményeképpen új mércéket állítottak fel.  

Egyéb jelentős modellek

A Facebook AI által 2019-ben kifejlesztett, robusztusan optimalizált BERT-megközelítés (RoBERTa) a BERT-modell egy olyan változata, amely a BERT kétirányú transzformátor-architektúráját az előtanítási folyamat optimalizálásával bővíti. A RoBERTa nagyobb adathalmazzal és hosszabb ideig van betanítva. Ezenkívül kizárólag a maszkolt nyelvi modellezésre összpontosít. Ez lehetővé teszi a RoBERTa számára, hogy bizonyítsa a kontextus és az árnyalatok megragadásának képességét. 
A szöveg-szöveg átviteli transzformátor (T5), amelyet a Google Research talált fel, egy másik figyelemre méltó LLM. A hagyományos modellekhez hasonlóan a T5 is a transzformátor architektúrára épül, és kódolókat és dekódolókat használ a szöveg feldolgozására az előtanítási fázisban. A hagyományos modellekkel ellentétben a T5 a bemeneteket és a kimeneteket is szöveges sztringként kezeli, ami egyszerűsíti az architektúrát és a betanítási folyamatot. A T5 modellek adaptálható, általános célú modellek, amelyek sokféle feladatot képesek ellátni.

Tartalomkészítés és -összegzés

Az LLM-ek különböző stílusokban és formátumokban képesek megragadó, informatív és a kontextusnak megfelelő tartalmakat létrehozni. Kérésre cikkeket, jelentéseket, blogbejegyzéseket, e-maileket, marketingszövegeket és akár kódrészleteket is létrehozhatnak.   
Amikor összefoglalókról van szó, az LLM-ek egyedülálló képességükkel tűnnek ki, amellyel nagy mennyiségű szöveget tömör és pontos pillanatképekké alakíthatnak. Úgy tudják bemutatni a legfontosabb pontokat, hogy közben megőrzik az eredeti tartalom eredeti kontextusát és jelentését. A kutatók már most is időt takarítanak meg és növelik a termelékenységet azzal, hogy LLM-eket használnak kutatási dokumentumok, cikkek, bemutatók és értekezleti jegyzetek összefoglalására.

Társalgási ügynökök és csevegőrobotok

A társalgási ügynökök és csevegőrobotok az LLM-ek fejlett természetes nyelvi feldolgozási képességeire támaszkodnak az emberihez hasonló interakciók létrehozásához. Értelmezik a felhasználói bemeneteket, és gördülékenyen, természetesen és a kontextusnak megfelelően reagálnak. Nemcsak kérdésekre tudnak válaszolni, hanem hosszú és összetett párbeszédet is tudnak folytatni. 
A csevegőrobotok és virtuális asszisztensek segítségével a vállalkozások mostantól éjjel-nappal támogatást nyújthatnak ügyfeleiknek, így bővítve szolgáltatásaik elérhetőségét, javítva a válaszidőt és növelve az általános ügyfél-elégedettséget.

Nyelvi fordítás és hangulatelemzés

A többnyelvű adathalmazokon széles körben képzett LLM-ek nagy pontosságú fordításokat készítenek különböző nyelveken. A hagyományos modellekkel ellentétben az LLM-ek képesek megragadni a nyelv finomságait és összetettségét, például az idiomatikus kifejezéseket, ami folyékony és a kontextusnak megfelelő fordításokat eredményez. 
Az LLM-ek képesek hangulatelemzésre is, amely a szöveg mögöttes érzelmi hangvételét elemzi. A nyelvi finomságok feldolgozásával és értelmezésével az LLM-ek pontosabb és szemléletesebb hangulatértékeléseket biztosítanak. Még az árnyaltabb érzelmeket, például a szarkazmust is felismerik. 

Személyre szabott javaslatok

Az LLM-ek képesek elemezni a felhasználói adatokat, beleértve a felhasználói előzményeket és beállításokat, és személyre szabott, testre szabott ajánlásokat generálni, amelyek tükrözik a felhasználó érdeklődését és igényeit, ezzel javítva az általános felhasználói élményt. 
Ezt a képességet széles körben használják az e-kereskedelemben, a tartalomstreamelésben és a közösségi médiában, ahol a személyre szabott javaslatok tartalmasabb interakciókat eredményez. Az LLM-ek oktatási eszközként is felhasználhatók, mivel személyre szabott tanulási tapasztalatokat nyújtanak a hallgatóknak.

Mi a következő lépés

Ahogy a kutatók tovább javítják a megértésüket, hatékonyságukat és skálázhatóságukat, az LLM-ek várhatóan még alkalmasabbak lesznek az összetett nyelvi feladatok kezelésére. Az LLM-ek egyre nagyobb arányú elfogadásával egyre több szervezetnél tapasztalható lesz az egyszerűsített automatizálás, a nagyobb személyre szabottság és az összességében jobb döntéshozatali folyamatok. 
A kutatók továbbra is kutatják az elfogultság kezelésének új módjait, ami folyamatos probléma. Ezek közé tartoznak a betanítás során az elfogultságot kezelő debiasing algoritmusok, a szintetikus adatok beépítése, amelyek az adathalmazokat a méltányosság tükrözése érdekében egyensúlyozzák ki, a modell döntéseinek jobb megértését szolgáló magyarázhatósági eszközök, valamint az elfogultság pontosabb azonosítását és számszerűsítését segítő észlelési referenciaértékek. 
A multimodális modellek, amelyek szöveges, képi, hang- és videoadatokat dolgoznak fel, szintén egyre kifinomultabbak. Míg az LLM-ek a szöveges adatokat a szintaxis és a jelentés értékelésével dolgozzák fel, addig a multimodális modellek a vizuális adatokat számítógépes vizuális technikákkal, valamint a hangadatokat időbeli feldolgozással elemzik.Űrlap teteje A multimodális modellek javítják a mai technológiákat, miközben a jövő innovációinak is utat törnek.
FORRÁSOK

További információ az Azure AI-ról

Egy számítógép előtt ülő nő
Források

Fejlesztői források tanulóknak

Használja ki azokat a tananyagokat és programokat, amelyek segítenek karrierje beindításában.
Emberek csoportja ül egy körben
Források

Azure-erőforrások

Hozzáférés az összes szükséges Azure-erőforráshoz, beleértve az oktatóanyagokat, tanulmányokat és kódmintákat.
Egy számítógépre mosolygó személy
Források

Azure képzési központ

Fejlessze AI-készségeit a szerepkörére vagy az adott technológiákra szabott képzéssel.
GYIK

Gyakori kérdések

  • Az LLM a nagy nyelvi modell rövidítése.
  • Az AI széles terület, amely a nyelv mellett az alkalmazások széles skáláját öleli fel. Ide tartozik minden olyan technológia, amelynek célja az emberi intelligencia utánzása. Az AI-modellek egy sajátos típusaként az LLM-ek a szélesebb értelemben vett AI egy részhalmazát alkotják, amely a természetes nyelvi szövegek feldolgozására és generálására összpontosít.
  • A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a nyelvfeldolgozásra összpontosító átfogó területet jelenti, míg a nagy nyelvi modellek (LLM) az NLP területén belül egy speciális, fejlett modelltípus, amely mély tanulási technikákat használ a nyelvi feladatok kezelésére.
  • A generatív előre betanított transzformátor (GPT) az OpenAI által kifejlesztett nagy nyelvi modellek (LLM) egy speciális sorozatára utal. Ez az LLM egy fajtája, amely kifejezetten a nyelvi generálásra összpontosít.