Trace Id is missing
Перейти к основному контенту
Azure

Что такое большие языковые модели (LLM)?

Получите общее представление о том, как работают степени магистра права (LLM), и узнайте, как они используются для создания решений на базе ИИ.

Значение LLM

Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы ИИ, которые понимают и генерируют естественный язык или текст, подобный человеческому, используя данные, на которых они были обучены с помощью методов машинного обучения. Магистранты права могут автоматически генерировать текстовый контент, который можно применять в самых разных отраслях, что приводит к повышению эффективности и экономии средств для организаций по всему миру. 

Ключевые выводы

  • LLM — это передовые системы ИИ, которые могут понимать и генерировать естественный язык.
  • Магистранты права используют архитектуры глубокого обучения и методы машинного обучения для обработки и объединения информации из различных источников данных.
  • Степень магистра права (LLM) обеспечивает значительные преимущества, такие как создание и перевод языка, в самых разных областях.
  • Несмотря на свою новаторскую сущность, LLM сталкиваются с трудностями, которые могут включать вычислительные требования, этические проблемы и ограничения в понимании контекста.
  • Несмотря на эти проблемы, организации уже используют ряд генеративных предварительно обученных преобразователей (GPT) и двунаправленные кодирующие представления преобразователей (BERT) для таких задач, как создание контента, чат-ботов, перевод и анализ настроений.

Как работают LLM

Краткая история LLM

Степень магистра права (LLM) — это современное достижение, однако изучение обработки естественного языка (NLP) началось в 1950 году, когда Алан Тьюринг придумал тест Тьюринга для оценки интеллектуального поведения машин. В ходе теста судья-человек общается с компьютером, задавая ему ряд вопросов, и должен определить, общается ли он с машиной или с человеком.
К 1980-м и 1990-м годам НЛП отошло от логических экспериментов в сторону подхода, более ориентированного на данные. Благодаря своей способности предсказывать, какие слова в предложении, скорее всего, последуют следующими, на основе слов, стоящих перед ними, статистические языковые модели, такие как n-граммы, проложили путь к новой эре. К началу 2010-х годов новые нейронные сети еще больше расширили возможности этих языковых моделей, позволив им выйти за рамки определения порядка слов и перейти к более глубокому пониманию представления и значения слов.
Эти новые разработки привели к прорыву в 2018 году, когда восемь ученых Google написали и опубликовали "Внимание — это все, что вам нужно" — знаменательное исследование в области машинного обучения. В частности, в статье была представлена архитектура трансформатора — инновационная структура нейронной сети, которая может обрабатывать и понимать сложную текстовую информацию с большей точностью и масштабом. Трансформаторы в настоящее время являются основой некоторых из самых мощных современных LLM, включая серию GPT, а также BERT.

Базовая архитектура

Современные специалисты LLM используют архитектуры глубокого обучения , такие как трансформаторы и другие фреймворки глубоких нейронных сетей, для обработки информации из различных источников данных. Трансформаторы особенно эффективны при обработке последовательных данных, таких как текст, что позволяет им понимать и генерировать естественный язык для таких задач, как генерация языка и перевод. 
Трансформаторы состоят из двух основных компонентов: кодеров и декодеров. Эти компоненты часто работают вместе для обработки и генерации последовательностей. Кодер берет необработанные текстовые данные и преобразует их в дискретные элементы, которые может проанализировать модель. Затем декодер обрабатывает эти данные с помощью ряда слоев для получения конечного результата, который может, например, состоять из сгенерированного предложения. Трансформаторы также могут состоять только из кодеров или только из декодеров, в зависимости от типа модели или задачи.

Процесс обучения

Процесс обучения на степень магистра права состоит из трех основных этапов: сбор данных, обучение модели и тонкая настройка. 
На этапе сбора данных модель подвергается воздействию больших объемов текстовых данных из самых разных источников, включая интернет-ресурсы, книги, статьи и базы данных. Данные также очищаются, обрабатываются, стандартизируются и сохраняются в базе данных NoSQL , чтобы их можно было использовать для обучения модели на языковых шаблонах, грамматике, информации и контексте. 
На этапе предварительного обучения модель начинает формировать понимание языка данных. Это достигается посредством масштабных неконтролируемых задач, в ходе которых модель учится предсказывать текст на основе его контекста. Некоторые методы включают авторегрессионное моделирование, где модель учится предсказывать следующее слово в последовательности, а также моделирование замаскированного языка, где модель заполняет замаскированные слова, чтобы понять контекст. 
Наконец, на этапе тонкой настройки модель дополнительно обучается на меньшем, более специфичном для конкретной задачи наборе данных. Этот процесс уточняет знания модели и повышает ее эффективность для конкретных задач, таких как анализ настроений или перевод, благодаря чему ее можно использовать в различных приложениях.

Ключевые компоненты

Модель трансформатора разбивает необработанный текст на более мелкие базовые единицы текста, называемые токенами. Токены могут состоять из слов, частей слов или даже отдельных символов, в зависимости от варианта использования. Затем эти токены преобразуются в плотные числовые представления, которые отражают порядок, семантическое значение и контекст. Эти представления, называемые встраиваниями, затем пропускаются через стек слоев, состоящий из двух подслоев: внутреннего внимания и нейронных сетей.
Хотя оба слоя помогают преобразовывать текст в форму, которую модель может эффективно обрабатывать, механизм внутреннего внимания является ключевым компонентом архитектуры преобразователя. Механизм внутреннего внимания позволяет модели фокусироваться на различных частях текстовой последовательности и динамически взвешивать ценность информации относительно других токенов в последовательности, независимо от их положения. Этот механизм также дает обладателям степени магистра права возможность улавливать сложные зависимости, взаимосвязи и контекстуальные нюансы письменного языка.

Преимущества и сложности

Преимущества

Степень магистра права (LLM) предлагает множество преимуществ, которые способствовали значительному прогрессу в работе и обществе.

Улучшенная генерация языка и перевод

Поскольку LLM могут понимать и улавливать тонкие взаимосвязи между словами, они преуспевают в создании естественного, похожего на человеческий текст, что приводит к улучшению генерации языка. Они могут свободно и последовательно генерировать творческие, соответствующие контексту ответы, и делать это в различных форматах, включая романы.
Поскольку они умеют контекстуализировать и находить тонкости смысла, LLM, обученные на многоязычных данных, также могут выполнять высокоточные переводы. Обучение модели на определенном наборе языков может помочь им отточить свою способность обрабатывать идиомы, выражения и другие сложные лингвистические особенности, в результате чего переводы будут казаться естественными и плавными.

Применение в различных областях

Степень магистра права (LLM) — это универсальный инструмент, который имеет множество применений во многих областях, включая Здраво­охранение, финансы и обслуживание клиентов.
 
В здравоохранении магистры права могут:  
  • Анализировать истории болезни пациентов на предмет возможных заболеваний и ставить предварительные диагнозы. 
  • Создавайте истории болезни пациентов и выписки из больничных листов, что в свою очередь оптимизирует административные задачи. 
  • Предлагать индивидуальные планы лечения и медицинской помощи на основе истории болезни пациента.  
  В финансовом секторе обладатели степени LLM могут:
  • Выявляйте необычную активность в финансовых данных, которая может указывать на мошенничество. 
  • Оценивайте финансовые риски, анализируя рыночные тенденции и финансовые отчеты. 
  • Предлагайте персонализированные рекомендации, основанные на вашей уникальной финансовой истории и целях.  
  В сфере обслуживания клиентов обладатели степени магистра права могут:
  • Обеспечьте автоматизированную поддержку клиентов с помощью агентов и чат-ботов. 
  • Расширьте сферу услуг организации, предоставляя клиентам круглосуточную поддержку.
  • Помогите создать и обновить документацию, генерируя контент на основе распространенных вопросов.  

Сложности

Степень магистра права (LLM) дает важные преимущества, но она также сопряжена с трудностями, которые следует учитывать.

Требования к вычислениям и энергии

Хотя LLM являются мощными, для их работы требуются значительные объемы вычислительных ресурсов, памяти и энергопотребления. Во время обучения трансформаторы масштабируются в зависимости от длины входной последовательности, поэтому чем длиннее текст, тем больше памяти вам понадобится. Эти требования не только требуют больших затрат, но и приводят к значительному выбросу углерода в окружающую среду.
Платформы облачных вычислений могут поддерживать большую вычислительную нагрузку LLM, предоставляя гибкую масштабируемую инфраструктуру, что делает более доступным для организаций начало разработки собственных моделей. Тем не менее, воздействие LLM на окружающую среду представляет собой проблему и свидетельствует о необходимости более энергоэффективных моделей и методов.

Этические проблемы (например, предвзятость, дезинформация)

Степень магистра права определяется качеством данных, на которых он обучался. Если в обучающих данных присутствуют дискриминационные предубеждения в отношении определенных групп, то модель выделит эти установки. Выявление и устранение этих предубеждений с целью сохранения справедливости модели является постоянной задачей, требующей частого и последовательного человеческого контроля.
Магистр права также может предоставлять убедительную, но фактически вводящую в заблуждение информацию, что приводит к распространению дезинформации, фейковых новостей, фишинговых писем и других форм вредоносного контента. Правила модерации контента также могут различаться в разных регионах, что затрудняет их ориентацию. В результате многим организациям может быть сложно завоевать и поддерживать доверие своих пользователей при внедрении степеней LLM в свои бизнес-операции.

Ограничения в понимании контекста и нюансов

Хотя обладатели степени магистра права (LLM) преуспевают в выявлении закономерностей в языке, им все равно может быть трудно справляться с новыми или неизвестными контекстами, требующими более тонкого понимания. В результате этого магистры права, прошедшие обучение на конфиденциальных, защищенных авторским правом данных, могут случайно сгенерировать или раскрыть конфиденциальную информацию из своих учебных данных. 
Решение этой проблемы может стать серьезной проблемой, особенно с учетом того, что внутренняя работа LLM зачастую непрозрачна. Это может привести к общему отсутствию ответственности, а также к проблемам с построением доверия. 

Типы и варианты использования

Серия GPT

Серия GPT, впервые разработанная OpenAI в 2018 году, представила основополагающую концепцию сбора данных, предварительной подготовки и тонкой настройки для LLM. GPT-2, выпущенный в 2019 году, значительно расширил возможности модели и улучшил ее способность генерировать более контекстно релевантный язык. GPT-3 расширил возможности модели по обработке сложных подсказок и задач. Последняя версия, GPT-4, была выпущена в 2023 году и обеспечивает еще более точные и детализированные ответы на подсказки, а также решает некоторые из предыдущих проблем модели, включая предвзятость. 
Сегодня GPT продолжает расширять границы возможностей в области генерации естественного языка. Каждая модель серии является развитием предыдущей, продвигая инновации на базе ИИ. 

BERT и его варианты

Разработанная Google в 2018 году, BERT — это новаторская модель, которая задала стандарт возможностей для LLM. В отличие от серии GPT, которая обрабатывает текст однонаправленно (слева направо или справа налево), BERT использует двунаправленный подход. Двунаправленная модель обрабатывает контекст каждого слова с обоих направлений одновременно, что позволяет BERT выполнять моделирование маскированного языка в дополнение к прогнозированию следующего предложения. Исследователи также внесли свой вклад в дальнейшее развитие этой области, доработав BERT для таких задач, как анализ настроений, и в результате установив новые стандарты.  

Другие известные модели

Разработанный Facebook AI в 2019 году, надежно оптимизированный подход BERT (RoBERTa) представляет собой вариант модели BERT, который расширяет архитектуру двунаправленного преобразователя BERT за счет оптимизации процесса предварительного обучения. RoBERTa обучается с использованием большего набора данных и в течение более длительного времени. Он также фокусируется исключительно на моделировании замаскированного языка. Это позволяет RoBERTa продемонстрировать свою надежную способность улавливать контекст и нюансы. 
Еще одной известной степенью магистра права является преобразователь текста в текст (T5), изобретенный Google Research. Как и традиционные модели, T5 построена на архитектуре трансформатора и использует кодеры и декодеры для обработки текста на этапе предварительного обучения. В отличие от традиционных моделей, T5 обрабатывает входные и выходные данные как текстовые строки, что упрощает архитектуру и оптимизирует процесс обучения. Модели T5 представляют собой универсальные адаптируемые модели, способные выполнять широкий спектр задач.

Создание и обобщение контента

Магистранты права могут создавать интересный, информативный и соответствующий контексту контент в различных стилях и форматах. При необходимости они могут создавать статьи, отчеты, записи в блогах, электронные письма, маркетинговые тексты и даже фрагменты кода.   
Когда дело доходит до резюме, магистры права выделяются своей уникальной способностью извлекать из больших объемов текста краткие и точные сводки. Они могут представлять ключевые моменты, сохраняя при этом исходный контекст и смысл исходного содержания. Исследователи уже экономят время и повышают производительность, используя степени магистра права для резюмирования исследовательских работ, статей, презентаций и протоколов совещаний.

Разговорные агенты и чат-боты

Разговорные агенты и чат-боты используют передовые возможности обработки естественного языка LLM для создания взаимодействий, подобных человеческим. Они интерпретируют вводимые пользователем данные и реагируют на них бегло, естественно и с учетом контекста. Они не только могут отвечать на вопросы, но и участвовать в длительном и сложном диалоге. 
Благодаря использованию чат-ботов и виртуальных помощников компании теперь могут оказывать своим клиентам круглосуточную поддержку, тем самым расширяя доступность своих услуг, сокращая время реагирования и повышая общую удовлетворенность клиентов.

Перевод языка и анализ настроений

Магистры права, прошедшие обширную подготовку по работе с многоязычными наборами данных, выполняют высокоточные переводы на различные языки. В отличие от традиционных моделей, LLM могут улавливать тонкости и сложности языка, такие как идиоматические выражения, что позволяет создавать переводы, которые одновременно являются беглыми и соответствуют контексту. 
Магистранты также умеют проводить анализ настроений, то есть анализировать эмоциональный тон текста. Обрабатывая и интерпретируя тонкости языка, магистры права предоставляют более точные и глубокие оценки настроений. Они даже могут распознавать более тонкие оттенки чувств, такие как сарказм. 

Персонализированные рекомендации

Магистранты права могут анализировать пользовательские данные, включая историю и предпочтения пользователя, и генерировать персонализированные, адаптированные рекомендации, которые отражают интересы и потребности пользователя, тем самым улучшая общий пользовательский опыт. 
Эта возможность широко используется в электронной коммерции, потоковой передаче контента и социальных сетях, где предоставление персонализированных рекомендаций способствует более содержательному взаимодействию. Степень магистра права также может использоваться в качестве образовательного инструмента, предоставляя студентам персонализированный опыт обучения.

Что дальше

По мере того, как исследователи продолжают совершенствовать свои знания, эффективность и масштабируемость, ожидается, что обладатели степени LLM станут еще более искусными в решении сложных языковых задач. С ростом популярности программ LLM все больше организаций будут использовать оптимизированную автоматизацию, большую персонализацию и более эффективные процессы принятия решений в целом. 
Исследователи продолжают искать новые способы решения проблемы предвзятости, которая остается актуальной проблемой. К ним относятся алгоритмы устранения предвзятости, которые устраняют предвзятость во время обучения, включение синтетических данных, которые могут повторно сбалансировать наборы данных для обеспечения справедливости, инструменты объяснимости для лучшего понимания решений, принимаемых моделью, и контрольные показатели обнаружения, которые помогают более точно выявлять и количественно оценивать предвзятость. 
Мультимодальные модели, обрабатывающие текстовые, графические, аудио- и видеоданные, также становятся все более сложными. В то время как LLM обрабатывают текстовые данные, оценивая синтаксис и значение, мультимодальные модели анализируют визуальные данные с помощью методов компьютерного зрения , а также аудиоданные с помощью временной обработки. Лучшие мультимодальные модели совершенствуют сегодняшние технологии, а также прокладывают путь для инноваций завтрашнего дня.
РЕСУРСЫ

Узнайте больше об ИИ Azure

Человек сидит перед компьютером
Ресурсы

Ресурсы для студентов-разработчиков

Воспользуйтесь учебными материалами и программами, которые помогут вам дать толчок вашей карьере.
Группа людей сидит в кругу
Ресурсы

Ресурсы Azure

Получите доступ ко всем необходимым ресурсам Azure, включая учебные пособия, технические документы и примеры кода.
Человек сидит за компьютером и улыбается
Ресурсы

Центр обучения Azure

Развивайте свои навыки работы с ИИ с помощью обучения, адаптированного под вашу роль или конкретные технологии.
Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

  • LLM означает большую языковую модель.
  • ИИ — это обширная область, охватывающая широкий спектр приложений, выходящих за рамки только языка. Он включает в себя все технологии, направленные на воспроизведение человеческого интеллекта. Как особый тип модели ИИ, LLM являются подмножеством более широкого ландшафта ИИ, который фокусируется на обработке и генерации текста на естественном языке.
  • Обработка естественного языка (NLP) относится к всеобъемлющей области, ориентированной на обработку языка, в то время как большие языковые модели (LLM) представляют собой особый, продвинутый тип модели в области NLP, которая использует методы глубокого обучения для решения языковых задач.
  • Генеративный предобученный трансформатор (GPT) относится к определенной серии больших языковых моделей (LLM), разработанных OpenAI. Это своего рода степень магистра права, уделяющая особое внимание созданию языка.