Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Ένα κλασικό πρόβλημα στην τεχνητή νοημοσύνη είναι η αναζήτηση μιας μηχανής που μπορεί να καταλάβει την ανθρώπινη γλώσσα.
Για παράδειγμα, όταν κάνετε αναζήτηση για "κοντινά ιταλικά εστιατόρια" στην αγαπημένη σας μηχανή αναζήτησης, ένας αλγόριθμος πρέπει να αναλύει κάθε λέξη στο ερώτημά σας και να βγάλει τα σχετικά αποτελέσματα. Μια αξιοπρεπής εφαρμογή μετάφρασης θα πρέπει να κατανοεί το περιεχόμενο μιας συγκεκριμένης λέξης στα αγγλικά και να λαμβάνει υπόψη τις διαφορές στη γραμματική μεταξύ των γλωσσών.
Όλα αυτά τα καθήκοντα και πολλά άλλα εμπίπτουν στο υποπεδίο της επιστήμης των υπολογιστών που είναι γνωστό ως Επεξεργασία φυσικής γλώσσας ή NLP. Η πρόοδος στο NLP οδήγησε σε ένα ευρύ φάσμα πρακτικών εφαρμογών από εικονικούς βοηθούς όπως το Alexa της Amazon έως φίλτρα ανεπιθύμητης αλληλογραφίας που εντοπίζουν κακόβουλο email.
Η πιο πρόσφατη ανακάλυψη στο NLP είναι η ιδέα του α μεγάλο γλωσσικό μοντέλο ή LLM. Τα LLM όπως το GPT-3 έχουν γίνει τόσο ισχυρά που φαίνεται να πετυχαίνουν σχεδόν σε οποιαδήποτε εργασία ή περίπτωση χρήσης NLP.
Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε τι ακριβώς είναι τα LLM, πώς εκπαιδεύονται αυτά τα μοντέλα και τους τρέχοντες περιορισμούς που έχουν.
Τι είναι ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο;
Στον πυρήνα του, ένα γλωσσικό μοντέλο είναι απλώς ένας αλγόριθμος που γνωρίζει πόσο πιθανό μια ακολουθία λέξεων είναι μια έγκυρη πρόταση.
Ένα πολύ απλό μοντέλο γλώσσας εκπαιδευμένο σε μερικές εκατοντάδες βιβλία θα πρέπει να μπορεί να πει ότι το «Πήγε σπίτι» είναι πιο έγκυρο από το «Πήγε στο σπίτι».
Εάν αντικαταστήσουμε το σχετικά μικρό σύνολο δεδομένων με ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων που έχει αφαιρεθεί από το διαδίκτυο, αρχίζουμε να προσεγγίζουμε την ιδέα ενός μεγάλο γλωσσικό μοντέλο.
Χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα, οι ερευνητές μπορούν να εκπαιδεύσουν LLM σε μεγάλο όγκο δεδομένων κειμένου. Λόγω του όγκου των δεδομένων κειμένου που έχει δει το μοντέλο, το LLM γίνεται πολύ καλό στην πρόβλεψη της επόμενης λέξης σε μια σειρά.
Το μοντέλο γίνεται τόσο εξελιγμένο, που μπορεί να εκτελέσει πολλές εργασίες NLP. Αυτές οι εργασίες περιλαμβάνουν τη σύνοψη κειμένου, τη δημιουργία νέου περιεχομένου και ακόμη και την προσομοίωση συνομιλίας που μοιάζει με άνθρωπο.
Για παράδειγμα, το εξαιρετικά δημοφιλές μοντέλο γλώσσας GPT-3 εκπαιδεύεται με πάνω από 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους και θεωρείται το πιο προηγμένο γλωσσικό μοντέλο μέχρι στιγμής.
Είναι σε θέση να δημιουργήσει κώδικα εργασίας, να γράψει ολόκληρα άρθρα και να απαντήσει σε ερωτήσεις για οποιοδήποτε θέμα.
Πώς εκπαιδεύονται οι LLMs;
Έχουμε θίξει εν συντομία το γεγονός ότι τα LLM οφείλουν μεγάλη δύναμη στο μέγεθος των δεδομένων εκπαίδευσής τους. Υπάρχει ένας λόγος που τα ονομάζουμε «μεγάλα» γλωσσικά μοντέλα τελικά.
Προεκπαίδευση με Αρχιτεκτονική Transformer
Κατά τη διάρκεια του προεκπαιδευτικού σταδίου, οι LLM εισάγονται στα υπάρχοντα δεδομένα κειμένου για να μάθουν τη γενική δομή και τους κανόνες μιας γλώσσας.
Τα τελευταία χρόνια, οι LLMs έχουν προεκπαιδευτεί σε σύνολα δεδομένων που καλύπτουν σημαντικό μέρος του δημόσιου διαδικτύου. Για παράδειγμα, το μοντέλο γλώσσας του GPT-3 εκπαιδεύτηκε σε δεδομένα από το Κοινή ανίχνευση σύνολο δεδομένων, ένα σύνολο από αναρτήσεις ιστού, ιστοσελίδες και ψηφιοποιημένα βιβλία από πάνω από 50 εκατομμύρια τομείς.
Το τεράστιο σύνολο δεδομένων στη συνέχεια τροφοδοτείται σε ένα μοντέλο γνωστό ως α μετασχηματιστής. Οι μετασχηματιστές είναι ένας τύπος βαθύ νευρωνικό δίκτυο που λειτουργεί καλύτερα για διαδοχικά δεδομένα.
Οι μετασχηματιστές χρησιμοποιούν ένα αρχιτεκτονική κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή για χειρισμό εισόδου και εξόδου. Ουσιαστικά, ο μετασχηματιστής περιέχει δύο νευρωνικά δίκτυα: έναν κωδικοποιητή και έναν αποκωδικοποιητή. Ο κωδικοποιητής μπορεί να εξάγει το νόημα του κειμένου εισόδου και να το αποθηκεύσει ως διάνυσμα. Στη συνέχεια, ο αποκωδικοποιητής λαμβάνει το διάνυσμα και παράγει την ερμηνεία του κειμένου.
Ωστόσο, η βασική ιδέα που επέτρεψε στην αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή να λειτουργεί τόσο καλά είναι η προσθήκη του α μηχανισμός αυτοπροσοχής. Η έννοια της αυτοπροσοχής επέτρεψε στο μοντέλο να δώσει προσοχή στις πιο σημαντικές λέξεις σε μια δεδομένη πρόταση. Ο μηχανισμός εξετάζει ακόμη και τα βάρη μεταξύ λέξεων που απέχουν πολύ διαδοχικά.
Ένα άλλο πλεονέκτημα της αυτοπροσοχής είναι ότι η διαδικασία μπορεί να παραλληλιστεί. Αντί να επεξεργάζονται διαδοχικά δεδομένα με τη σειρά, τα μοντέλα μετασχηματιστών μπορούν να επεξεργαστούν όλες τις εισόδους ταυτόχρονα. Αυτό επιτρέπει στους μετασχηματιστές να εκπαιδεύονται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων σχετικά γρήγορα σε σύγκριση με άλλες μεθόδους.
Βελτιστοποίηση
Μετά το στάδιο της προεκπαίδευσης, μπορείτε να επιλέξετε να εισαγάγετε νέο κείμενο για το βασικό LLM για εκπαίδευση. Αυτή τη διαδικασία την ονομάζουμε τελειοποίηση και χρησιμοποιείται συχνά για περαιτέρω βελτίωση της απόδοσης του LLM σε μια συγκεκριμένη εργασία.
Για παράδειγμα, μπορεί να θέλετε να χρησιμοποιήσετε ένα LLM για να δημιουργήσετε περιεχόμενο για τον λογαριασμό σας στο Twitter. Μπορούμε να παρέχουμε στο μοντέλο πολλά παραδείγματα προηγούμενων tweet σας για να του δώσουμε μια ιδέα για το επιθυμητό αποτέλεσμα.
Υπάρχουν μερικοί διαφορετικοί τύποι μικρορύθμισης.
Λίγες εκμάθηση αναφέρεται στη διαδικασία παροχής ενός μικρού αριθμού παραδειγμάτων σε ένα μοντέλο με την προσδοκία ότι το γλωσσικό μοντέλο θα καταλάβει πώς να δημιουργήσει παρόμοια αποτελέσματα. Εκμάθηση μιας βολής είναι μια παρόμοια διαδικασία εκτός από ένα μόνο παράδειγμα που παρέχεται.
Περιορισμοί μεγάλων γλωσσικών μοντέλων
Τα LLM όπως το GPT-3 είναι ικανά να εκτελούν μεγάλο αριθμό περιπτώσεων χρήσης ακόμη και χωρίς τελειοποίηση. Ωστόσο, αυτά τα μοντέλα εξακολουθούν να έχουν τους δικούς τους περιορισμούς.
Έλλειψη Σημασιολογικής Κατανόησης του Κόσμου
Στην επιφάνεια, τα LLMs φαίνεται να εμφανίζουν ευφυΐα. Ωστόσο, αυτά τα μοντέλα δεν λειτουργούν με τον ίδιο τρόπο ανθρώπινος εγκέφαλος κάνει. Τα LLM βασίζονται αποκλειστικά σε στατιστικούς υπολογισμούς για τη δημιουργία εξόδου. Δεν έχουν την ικανότητα να αιτιολογούν ιδέες και έννοιες από μόνα τους.
Εξαιτίας αυτού, ένα LLM μπορεί να δώσει παράλογες απαντήσεις απλώς και μόνο επειδή οι λέξεις φαίνονται «σωστές» ή «στατιστικά πιθανές» όταν τοποθετούνται σε αυτή τη συγκεκριμένη σειρά.
Ψευδαισθήσεις
Μοντέλα όπως το GPT-3 υποφέρουν επίσης από ανακριβείς απαντήσεις. Οι LLMs μπορεί να υποφέρουν από ένα φαινόμενο γνωστό ως παραίσθηση όπου τα μοντέλα εξάγουν μια πραγματικά εσφαλμένη απάντηση χωρίς καμία επίγνωση ότι η απάντηση δεν έχει καμία βάση στην πραγματικότητα.
Για παράδειγμα, ένας χρήστης μπορεί να ζητήσει από το μοντέλο να εξηγήσει τις σκέψεις του Steve Jobs για το πιο πρόσφατο iPhone. Το μοντέλο μπορεί να δημιουργήσει μια προσφορά από τον αέρα με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσής του.
Προκαταλήψεις και περιορισμένη γνώση
Όπως πολλοί άλλοι αλγόριθμοι, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι επιρρεπή να κληρονομήσουν τις προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Καθώς αρχίζουμε να βασιζόμαστε περισσότερο στα LLM για την ανάκτηση πληροφοριών, οι προγραμματιστές αυτών των μοντέλων θα πρέπει να βρουν τρόπους για να μετριάσουν τις δυνητικά επιβλαβείς επιπτώσεις των μεροληπτικών απαντήσεων.
Σε παρόμοια ιδιότητα, τα τυφλά σημεία των δεδομένων εκπαίδευσης του μοντέλου θα εμποδίσουν επίσης το ίδιο το μοντέλο. Επί του παρόντος, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα χρειάζονται μήνες για να εκπαιδευτούν. Αυτά τα μοντέλα βασίζονται επίσης σε σύνολα δεδομένων που έχουν περιορισμένο εύρος. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο το ChatGPT έχει περιορισμένη γνώση των γεγονότων που συνέβησαν μετά το 2021.
Συμπέρασμα
Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν πραγματικά τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία και τον κόσμο μας γενικότερα.
Ο τεράστιος όγκος δεδομένων που είναι διαθέσιμα στο Διαδίκτυο έχει δώσει στους ερευνητές έναν τρόπο να μοντελοποιήσουν την πολυπλοκότητα της γλώσσας. Ωστόσο, στην πορεία, αυτά τα γλωσσικά μοντέλα φαίνεται να έχουν αποκτήσει μια ανθρώπινη κατανόηση του κόσμου όπως είναι.
Καθώς το κοινό αρχίζει να εμπιστεύεται αυτά τα γλωσσικά μοντέλα για την παροχή ακριβών αποτελεσμάτων, ερευνητές και προγραμματιστές βρίσκουν ήδη τρόπους για να προσθέσουν προστατευτικά κιγκλιδώματα, ώστε η τεχνολογία να παραμείνει ηθική.
Ποιο πιστεύετε ότι είναι το μέλλον των LLMs;
Αφήστε μια απάντηση