Trace Id is missing
Przejdź do głównej zawartości
Azure

Do czego służą duże modele językowe (LLM)?

Zapoznaj się z omówieniem sposobu działania modeli LLM i dowiedz się, jak są one używane do tworzenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Znaczenie modelu LLM

Duże modele językowe (LLM) to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które rozumieją i generują język naturalny lub tekst podobny do ludzkiej mowy, korzystając z danych, na których zostały wytrenowane przy użyciu technik uczenia maszynowego. Modele LLM mogą automatycznie generować zawartość opartą na tekście, która może być stosowana do wielu przypadków użycia w różnych branżach, co zapewnia większą wydajność i oszczędności dla organizacji na całym świecie. 

Kluczowe wnioski

  • Modele LLM to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które mogą rozumieć i generować język naturalny.
  • Modele LLM polegają na architekturach uczenia głębokiego i technikach uczenia maszynowego, aby przetwarzać i uwzględniać informacje z różnych źródeł danych.
  • Modele LLM wnoszą istotne korzyści, takie jak generowanie i tłumaczenie języka, do zróżnicowanego zestawu dziedzin.
  • Modele LLM, chociaż są przełomowe, muszą stawić czoła wyzwaniom, które mogą obejmować wymagania obliczeniowe, kwestie etyczne i ograniczenia w zrozumieniu kontekstu.
  • Pomimo tych wyzwań organizacje już używają serii generatywnych, wstępnie wytrenowanych transformatorów (GPT) i dwukierunkowych reprezentacji kodera z transformatorów (BERT) na potrzeby zadań, takich jak tworzenie zawartości, czatboty, tłumaczenie i analiza tonacji.

Jak działają modele LLM

Krótka historia modeli LLM

Modele LLM to nowoczesne rozwiązanie, ale badanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) datuje się na 1950 r., kiedy Alan Turing opracował test Turinga do mierzenia inteligentnego zachowania maszyn. W teście ludzki sędzia mówi do komputera przy użyciu zestawu pytań — i musi określić, czy rozmawia z maszyną, czy z człowiekiem.
W latach 80. i 90. XX w. przetwarzanie NLP odeszło od eksperymentów logicznych w kierunku podejścia opartego na większej ilości danych. Dzięki możliwości przewidywania, które słowa w zdaniu prawdopodobnie będą następne na podstawie słów występujących przed nimi, statystyczne modele językowe, takie jak n-gramy, torowały drogę do nowej ery. Na początku 2010 r. nowsze sieci neuronowe jeszcze bardziej rozszerzyły możliwości tych modeli językowych, pozwalając im na przejście poza określanie kolejności występowania słów w kierunku lepszego rozumowania reprezentacji i znaczenia słów.
Te nowe osiągnięcia skumulowały się punkcie zwrotnym w 2018 r., kiedy ośmiu naukowców z firmy Google napisało i opublikowało epokowe opracowanie naukowe zatytułowane „Attention is All You Need” (Potrzebna jest tylko uwaga) na temat uczenia maszynowego. W szczególności w dokumencie wprowadzono architekturę transformatora, innowacyjną strukturę sieci neuronowej, która umożliwiała zarządzanie złożonymi informacjami tekstowymi i ich zrozumienie z większą dokładnością i skalowalnością. Transformatory są teraz podstawą dla niektórych obecnie najbardziej zaawansowanych modeli LLM, w tym seria GPT, a także BERT.

Architektura podstawowa

Obecnie najnowocześniejsze modele LLM używają architektur Uczenie głębokie to typ uczenia maszynowego, które używa sztucznych sieci neuronowych, aby umożliwić systemom cyfrowym uczenie się i podejmowanie decyzji na podstawie danych bez struktury i etykiet.uczenia głębokiego, takich jak transformatory i inne głębokie struktury sieci neuronowych, do przetwarzania informacji z różnych źródeł danych. Transformatory są szczególnie efektywne w obsłudze danych sekwencyjnych, takich jak tekst, co pozwala im rozumieć i generować język naturalny dla zadań, takich jak generowanie i tłumaczenie języka. 
Transformatory składają się z dwóch podstawowych składników: koderów i dekoderów. Te składniki często współpracują ze sobą w celu przetwarzania i generowania sekwencji. Koder pobiera nieprzetworzone dane tekstowe i przekształca te dane wejściowe w odrębne elementy, które mogą być analizowane przez model. Dekoder następnie przetwarza te dane za pośrednictwem serii warstw w celu wygenerowania ostatecznych danych wyjściowych, które mogą na przykład składać się z wygenerowanego zdania. Transformatory mogą również składać się z tylko koderów lub dekoderów, w zależności od typu modelu lub zadania.

Proces trenowania

Proces trenowania modeli LLM składa się z trzech głównych etapów: zbierania danych, trenowania modelu i dostrajania. 
W fazie zbierania danych model jest uwidaczniany dla dużych ilości danych tekstowych z wielu różnych źródeł, w tym zasobów internetowych, książek, artykułów i baz danych. Dane są również czyszczone, przetwarzane, standaryzowane i przechowywane w bazie danych innej niż SQL, dzięki czemu można ich używać do trenowania modelu na podstawie wzorców językowych, gramatyki, informacji i kontekstu. 
W fazie wstępnego trenowania model zaczyna tworzyć wiedzę na temat języka w danych. Jest to realizowane za pomocą zadań nienadzorowanych na dużą skalę, w których model uczy się przewidywać tekst na podstawie kontekstu. Niektóre techniki obejmują modelowanie autoregresywne, w którym model uczy się przewidywać następne słowo w sekwencji, a także modelowanie języka maskowanego, gdzie model wypełnia zamaskowane słowa, aby zrozumieć kontekst. 
Na koniec w fazie dostrajania model jest dodatkowo trenowany na podstawie mniejszego, bardziej specyficznego dla zadania zestawu danych. Ten proces uściśla wiedzę na temat modelu i zwiększa jego wydajność w przypadku określonych zadań, takich jak analiza tonacji lub tłumaczenie, dzięki czemu może być używany w różnych aplikacjach.

Główne składniki

Model transformatora dzieli nieprzetworzony tekst na mniejsze, podstawowe jednostki tekstu nazywane tokenami. Tokeny mogą składać się ze słów, części słów, a nawet pojedynczych znaków, w zależności od przypadku użycia. Tokeny te są następnie konwertowane na gęste reprezentacje liczbowe, które przechwytują kolejność, znaczenie semantyczne i kontekst. Te reprezentacje, nazywane osadzaniami, są następnie przekazywane przez stos warstw składających się z dwóch warstw podrzędnych: mechanizmu uwagi i sieci neuronowych.
Chociaż obie warstwy pomagają w konwertowaniu tekstu na formularz, który model może efektywnie przetwarzać, mechanizm uwagi jest kluczowym składnikiem architektury transformatora. Mechanizm uwagi umożliwia modelowi przechowywanie w różnych częściach sekwencji tekstu i dynamiczne wyważanie wartości informacji względem innych tokenów w sekwencji, niezależnie od ich położenia. Ten mechanizm zapewnia również modelom LLM możliwość przechwytywania skomplikowanych zależności, relacji i kontekstowych złożonych elementów języka pisanego.

Korzyści oraz wyzwania

Korzyści

Modele LLM oferują wiele korzyści, które wpłynęły na znaczne postępy w pracy i w społeczeństwie.

Ulepszone generowanie i tłumaczenie języka

Ponieważ modele LLM mogą zrozumieć i przechwycić złożone relacje między słowami, doskonale sprawdzają się w tworzeniu naturalnego tekstu podobnego do ludzkiego, co poprawia generowanie języka. Mogą płynnie i spójnie generować kreatywne, odpowiednie kontekstowo odpowiedzi i mogą to robić w różnych formatach, np. opowiadania.
Ponieważ mogą kontekstować i znajdować subtelności w znaczeniu, modele LLM, które są trenowane na podstawie danych wielojęzycznych, mogą również wykonywać bardzo dokładne tłumaczenia. Trenowanie modelu na podstawie określonego zestawu języków może ułatwić dostrajanie ich zdolności do obsługi idiomów, wyrażeń i innych złożonych funkcji językowych, co skutkuje tłumaczeniami, które są organiczne i płynne.

Zastosowania w różnych dziedzinach

Modele LlM to uniwersalne narzędzia, które mają wiele zastosowań w wielu dziedzinach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach i obsłudze klienta.
 
W opiece zdrowotnej modele LLM mogą: 
  • Analizować raporty dotyczące pacjentów pod kątem możliwych stanów i przeprowadzać wstępną diagnostykę. 
  • Generować notatki dotyczące pacjentów i podsumowania wypisów, co z kolei usprawnia zadania administracyjne. 
  • Proponować spersonalizowane plany leczenia i opiekę medyczną na podstawie historii pacjentów.  
  W sektorze finansów modele LLM mogą:
  • Identyfikować nietypową aktywność w danych finansowych, która może wskazywać na oszustwa. 
  • Oceniać ryzyko finansowe, analizując trendy rynkowe i raporty finansowe. 
  • Proponować spersonalizowane rekomendacje na podstawie unikatowej historii finansowej i celów.  
  W ramach obsługi klienta modele LLM mogą:
  • Wspomagać zautomatyzowaną obsługę klienta za pośrednictwem agentów konwersacyjnych i czatbotów. 
  • Rozszerzać zakres obsługi organizacji, zapewniając klientom całodobową pomoc techniczną.
  • Pomagać tworzyć i aktualizować dokumentację, generując zawartość na podstawie typowych pytań.  

Wyzwania

Modele LLM oferują kluczowe korzyści, ale również napotykają wyzwania wymagające rozważenia.

Wymagania dotyczące obliczeń i energii

Chociaż modele LLM są zaawansowane, wymagają znacznych ilości zasobów obliczeniowych, magazynu i zużycia energii do działania. Podczas trenowania transformatory są skalowane wraz z długością sekwencji wejściowej, dlatego im tekst jest dłuższy, tym więcej pamięci będziesz potrzebować. Te wymagania nie tylko są kosztowne, ale także emitują znaczną ilość dwutlenku węgla do środowiska.
Platformy Przetwarzanie w chmurze to dostarczanie usług obliczeniowych — w szczególności serwerów, magazynu, baz danych, sieci, oprogramowania, analiz i inteligencjiprzetwarzanie w chmurze mogą obsługiwać duże ładunki obliczeniowe modeli LLM, zapewniając elastyczną, skalowalną infrastrukturę, dzięki czemu organizacje mogą łatwiej tworzyć własne modele. Mimo to wpływ modeli LLM na środowisko stanowi wyzwanie i wskazuje na potrzebę bardziej wydajnych energetycznie modeli i technik.

Kwestie etyczne (np. stronniczość, dezinformacja)

Modele LLM są wyłącznie dobre, jeśli dobre są dane, na których są trenowane. Jeśli dane szkoleniowe zawierają dyskryminacyjne odchylenia względem niektórych grup, model wyróżni te zachowania. Identyfikowanie i eliminowanie tych odchyleń, aby model pozostał uczciwy, jest stałym zadaniem, które wymaga częstego i spójnego monitorowania przez człowieka.
Modele LLM mogą również generować atrakcyjne, ale niezgodne z faktami informacje, co powoduje rozprzestrzenianie się dezinformacji, fałszywych wiadomości, wiadomości e-mail wyłudzających informacje i innych rodzajów szkodliwej zawartości. Wskazówki dotyczące moderowania zawartości mogą również różnić się w różnych regionach, co utrudnia poruszanie się po nich. W związku z tym wiele organizacji może mieć problemy z tworzeniem i utrzymywaniem zaufania do użytkowników podczas wprowadzania modeli LLM do działalności operacyjnej w swojej firmie.

Ograniczenia w zrozumieniu kontekstu i złożonych elementów

Chociaż modele LLM doskonale sprawdzają się w identyfikowaniu wzorców w języku, nadal mogą mieć problemy z nowymi lub nieznanymi kontekstami, które wymagają bardziej złożonego zrozumienia. W związku z tym modele LLM wytrenowane na poufnych, zastrzeżonych danych mogą przypadkowo generować lub ujawniać poufne informacje na podstawie swoich danych szkoleniowych. 
Rozwiązanie tego problemu może stanowić poważne wyzwanie, zwłaszcza że wewnętrzne działania modeli LLM często są pozbawione przejrzystości. Może to przyczynić się do ogólnego braku odpowiedzialności, a także problemów związanych z budowaniem zaufania. 

Typy i przypadki użycia

Seria GPT

Po raz pierwszy opracowana przez firmę OpenAI w 2018 r. seria GPT wprowadziła fundamentalną koncepcję zbierania danych, wstępnego trenowania i dostrajania w modelach LLM. Model GPT-2, wydany w 2019 r., znacznie zwiększył możliwości modelu i poprawił jego zdolność do generowania bardziej odpowiedniego kontekstowo języka. Model GPT-3 poprawił wydajność modelu do obsługi złożonych poleceń i zadań. Najnowsza iteracja, GPT-4, została wydana w 2023 r. i zapewnia jeszcze dokładniejsze i bardziej szczegółowe odpowiedzi na polecenia — jednocześnie rozwiązując niektóre z poprzednich wyzwań modelu, w tym odchylenia. 
Obecnie modele GPT nadal przesuwa granice tego, co jest możliwe w dziedzinie generowania języka naturalnego. Każdy model w serii opiera się na poprzednim modelu, co zwiększa innowacyjność opartą na sztucznej inteligencji. 

BERT i jego warianty

BERT, opracowany przez firmę Google w 2018 r., to przełomowy model, który ustawił standard dla tego, co jest możliwe dzięki modelom LLM. W przeciwieństwie do serii GPT, która przetwarza tekst w sposób jednokierunkowy (od lewej do prawej lub od prawej do lewej), BERT przyjmuje dwukierunkowe podejście. Model dwukierunkowy przetwarza kontekst każdego słowa w obu kierunkach jednocześnie, co umożliwia wykonywanie modelowania zamaskowanego języka oprócz przewidywań następnych zdań. Badacze przyczynili się również do dalszych postępów w tej dziedzinie, dostrajając modele BERT do zadań, takich jak analiza tonacji, ustawiając w wyniku tego nowe testy porównawcze.  

Inne znakomite modele

Opracowana przez firmę Facebook AI w 2019 r. niezawodnie zoptymalizowane podejście BERT (RoBERTa), to wariant modelu, który rozszerza architekturę dwukierunkowego transformatora BERT, optymalizując proces wstępnego trenowania. RoBERTa jest trenowana przy użyciu większego zestawu danych i przez dłuższy czas. Koncentruje się również wyłącznie na modelowaniu języka maskowanego. Dzięki temu model RoBERTa może zademonstrować swoją niezawodną zdolność do przechwytywania kontekstu i złożonych elementów. 
Transformator transferu tekstu na tekst (T5), który został wynaleziony przez firmę Google Research, jest kolejnym istotnym modelem LLM. Podobnie jak w przypadku tradycyjnych modeli, model T5 jest oparty na architekturze transformatora i używa koderów i dekoderów do przetwarzania tekstu w fazie wstępnego trenowania. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, T5 traktuje zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe jako ciągi tekstowe, upraszczając architekturę i usprawniając proces trenowania. Modele T5 to dostosowywalne modele ogólnego przeznaczenia, które mogą obsługiwać wszechstronny zakres zadań.

Tworzenie zawartości i jej podsumowywanie

Modele LLM mogą generować interesującą, pouczającą i kontekstową zawartość w różnych stylach i formatach. Po przekazaniu polecenia mogą generować artykuły, raporty, wpisy w blogu, wiadomości e-mail, kopie marketingowe, a nawet fragmenty kodu.   
Jeśli chodzi o podsumowania, modele LLM wyróżniają się unikatową możliwością wyodrębnienia dużych ilości tekstu w zwięzłe i dokładne migawki. Mogą prezentować kluczowe punkty przy zachowaniu oryginalnego kontekstu i znaczenia oryginalnej zawartości. Badacze oszczędzają już czas i zwiększają produktywność, używając modeli LLM do podsumowania prac badawczych, artykułów, prezentacji i notatek ze spotkań.

Agenci konwersacji i czatboty

Agenci konwersacyjnie i czatboty polegają na zaawansowanych możliwościach przetwarzania języka naturalnego modeli LLM w celu generowania interakcji podobnych do ludzkich. Interpretują one dane wejściowe użytkownika i reagują w płynny, naturalny i kontekstowy sposób. Mogą nie tylko odpowiadać na pytania, ale także angażować się w długie i złożone dialogi. 
Dzięki dodaniu czatbotów i asystentów wirtualnych firmy mogą teraz zapewniać klientom całodobową pomoc techniczną, z kolei zwiększając dostępność usług, skracając czas odpowiedzi i zwiększając ogólną satysfakcję klientów.

Tłumaczenie języka i analiza tonacji

Modele LLM, które są intensywnie wytrenowane na wielojęzycznych zestawach danych, generują bardzo dokładne tłumaczenia w różnych językach. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli modele LLM mogą przechwytywać subtelności i złożoność języka, takie jak wyrażenia idiomatyczne, co skutkuje tłumaczeniami, które są zarówno płynne, jak i kontekstowo precyzyjne. 
Modele LLM mogą również przeprowadzać analizę tonacji, która analizuje podstawowy ton emocjonalny tekstu. Dzięki przetwarzaniu i interpretowaniu subtelności języka, modele LLM zapewniają bardziej precyzyjne i szczegółowe oceny tonacji. Mogą nawet wykrywać bardziej złożone tonacje, takie jak sarkazm. 

Spersonalizowane rekomendacje

Użytkownicy modeli LLM mogą analizować dane użytkowników, w tym historię i preferencje użytkownika, oraz generować spersonalizowane, dostosowane rekomendacje, które odzwierciedlają zainteresowania i potrzeby użytkownika, z kolei zwiększając ogólne środowisko użytkownika. 
Ta funkcja jest powszechnie używana w handlu elektronicznym, przesyłaniu strumieniowemu zawartości i mediach społecznościowych, gdzie dostarczanie dostosowanych rekomendacji powoduje bardziej znaczące interakcje. Modele LLM mogą być również używane jako narzędzie edukacyjne, zapewniając uczniom spersonalizowane środowiska edukacyjne.

Co dalej

W miarę jak badacze nadal poprawiają swoje rozumowanie, wydajność i skalowalność, oczekuje się, że modele LLM będą jeszcze bardziej sprawne w obsłudze złożonych zadań językowych. Wraz z rozwojem wdrażania modeli LLM coraz więcej organizacji będzie doświadczać usprawnionej automatyzacji, większej personalizacji i lepszych procesów podejmowania decyzji. 
Badacze kontynuują badanie nowych sposobów rozwiązywania problemów z odchyleniami, stale utrzymujący się problem. Obejmują one algorytmy debiasingu, które rozwiązują odchylenia podczas trenowania, dołączanie danych syntetycznych, które mogą ponownie równoważyć zestawy danych w celu odzwierciedlenia sprawiedliwości, narzędzia objaśniające, aby lepiej zrozumieć decyzje modelu, oraz testy porównawcze wykrywania, które pomagają dokładniej identyfikować i określać odchylenia. 
Modele wielomodalne, które przetwarzają dane dotyczące tekstu, obrazu, audio i wideo, również stają się coraz bardziej zaawansowane. Podczas gdy modele LLM przetwarzają dane tekstowe przez ocenę składni i znaczenia, modele wielomodalne analizują dane wizualne za pomocą technik przetwarzania obrazów, a także danych audio za pośrednictwem przetwarzania danych czasowych. Modele wielomodalne formularzy są ulepszane w obecnych technologiach, jednocześnie torując drogę do innowacji jutra.
ZASOBY

Dowiedz się więcej na temat platformy Azure AI

Osoba siedząca przed komputerem
Zasoby

Zasoby dla studentów-deweloperów

Skorzystaj z materiałów i programów edukacyjnych, które pomogą Ci szybko rozpocząć karierę.
Grupa osób siedzących w okręgu
Zasoby

Zasoby platformy Azure

Uzyskaj dostęp do wszystkich potrzebnych zasobów platformy Azure, w tym samouczków, oficjalnych dokumentów i próbek kodu.
Uśmiechająca się osoba przy komputerze
Zasoby

Centrum edukacyjne sztucznej inteligencji

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji dzięki szkoleniom dostosowanym do Twojej roli lub konkretnych technologii.
Często zadawane pytania

Często zadawane pytania

  • LLM jest skrótem od dużego modelu językowego.
  • Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina, która obejmuje szeroką gamę zastosowań spoza samego języka. Obejmuje wszystkie technologie, które mają na celu replikację ludzkiej inteligencji. Jako konkretny typ modelu sztucznej inteligencji modele LLM są podzbiorem szerszego krajobrazu sztucznej inteligencji, który koncentruje się na przetwarzaniu i generowaniu tekstu w języku naturalnym.
  • Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) odnosi się do nadrzędnej dziedziny skoncentrowanej na przetwarzaniu języka, podczas gdy duże modele językowe (LLM) są konkretnym, zaawansowanym typem modelu w obszarze NLP, który używa technik uczenia głębokiego do obsługi zadań językowych.
  • Wygenerowany, wstępnie wytrenowany transformator (GPT) odnosi się do określonej serii dużych modeli językowych (LLM) opracowanych przez firmę OpenAI. Są one typem modelu LLM, ze szczególnym uwzględnieniem generowania języka.