કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં ક્લાસિક સમસ્યા એ મશીનની શોધ છે જે માનવ ભાષાને સમજી શકે છે.
ઉદાહરણ તરીકે, તમારા મનપસંદ શોધ એંજીન પર "નજીકની ઇટાલિયન રેસ્ટોરન્ટ્સ" માટે શોધ કરતી વખતે, અલ્ગોરિધમને તમારી ક્વેરીમાંથી દરેક શબ્દનું વિશ્લેષણ કરવું અને સંબંધિત પરિણામોનું આઉટપુટ કરવું પડશે. એક યોગ્ય અનુવાદ એપ્લિકેશનને અંગ્રેજીમાં કોઈ ચોક્કસ શબ્દના સંદર્ભને સમજવો પડશે અને ભાષાઓ વચ્ચેના વ્યાકરણના તફાવતો માટે કોઈક રીતે એકાઉન્ટ કરવું પડશે.
આ તમામ કાર્યો અને ઘણું બધું કોમ્પ્યુટર સાયન્સના પેટાક્ષેત્ર હેઠળ આવે છે જે તરીકે ઓળખાય છે કુદરતી ભાષા પ્રોસેસીંગ અથવા NLP. એનએલપીમાં એડવાન્સિસને કારણે એમેઝોનના એલેક્સા જેવા વર્ચ્યુઅલ આસિસ્ટન્ટથી લઈને દૂષિત ઈમેઈલ શોધતા સ્પામ ફિલ્ટર્સ સુધીની વ્યવહારુ એપ્લિકેશન્સની વિશાળ શ્રેણી થઈ છે.
એનએલપીમાં સૌથી તાજેતરની સફળતા એ એનો વિચાર છે વિશાળ ભાષા મોડેલ અથવા એલએલએમ. GPT-3 જેવા LLM એટલા શક્તિશાળી બની ગયા છે કે તેઓ લગભગ કોઈપણ NLP કાર્ય અથવા ઉપયોગના કેસમાં સફળ થયા હોય તેવું લાગે છે.
આ લેખમાં, અમે LLMs બરાબર શું છે, આ મોડેલોને કેવી રીતે પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવે છે અને તેમની વર્તમાન મર્યાદાઓ પર ધ્યાન આપીશું.
વિશાળ ભાષા મોડેલ શું છે?
તેના મૂળમાં, ભાષાનું મોડેલ એ ફક્ત એક અલ્ગોરિધમ છે જે જાણે છે કે શબ્દોનો ક્રમ માન્ય વાક્ય છે.
થોડાક સો પુસ્તકો પર પ્રશિક્ષિત ભાષાનું ખૂબ જ સરળ મોડેલ એ કહેવા માટે સક્ષમ હોવું જોઈએ કે "તે ઘરે ગયો" તે "ઘરે ગયો" કરતાં વધુ માન્ય છે.
જો આપણે પ્રમાણમાં નાના ડેટાસેટને ઈન્ટરનેટ પરથી સ્ક્રેપ કરેલા મોટા ડેટાસેટ સાથે બદલીએ, તો અમે એકના વિચારનો સંપર્ક કરવાનું શરૂ કરીએ છીએ વિશાળ ભાષા મોડેલ.
મદદથી ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, સંશોધકો LLM ને મોટા પ્રમાણમાં ટેક્સ્ટ ડેટા પર તાલીમ આપી શકે છે. મોડેલે જોયેલા ટેક્સ્ટ ડેટાના જથ્થાને કારણે, LLM અનુક્રમમાં આગળના શબ્દની આગાહી કરવામાં ખૂબ જ સારી બને છે.
મોડલ એટલું સુસંસ્કૃત બની જાય છે, તે ઘણા બધા NLP કાર્યો કરી શકે છે. આ કાર્યોમાં ટેક્સ્ટનો સારાંશ, નવલકથા સામગ્રી બનાવવા અને માનવ જેવી વાતચીતનું અનુકરણ કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, અત્યંત લોકપ્રિય GPT-3 ભાષા મોડેલ 175 બિલિયનથી વધુ પરિમાણો સાથે પ્રશિક્ષિત છે અને તે અત્યાર સુધીનું સૌથી અદ્યતન ભાષા મોડેલ માનવામાં આવે છે.
તે વર્કિંગ કોડ જનરેટ કરવામાં, આખા લેખો લખવા અને કોઈપણ વિષય વિશેના પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે સક્ષમ છે.
એલએલએમ કેવી રીતે પ્રશિક્ષિત છે?
અમે એ હકીકત પર સંક્ષિપ્તમાં સ્પર્શ કર્યો છે કે LLM એ તેમના તાલીમ ડેટાના કદ માટે તેમની ઘણી શક્તિઓ બાકી છે. એક કારણ છે કે શા માટે આપણે તેમને "મોટા" ભાષા મોડલ કહીએ છીએ.
ટ્રાન્સફોર્મર આર્કિટેક્ચર સાથે પૂર્વ-તાલીમ
તાલીમ પૂર્વેના તબક્કા દરમિયાન, ભાષાની સામાન્ય રચના અને નિયમો શીખવા માટે LLM ને હાલના ટેક્સ્ટ ડેટા સાથે રજૂ કરવામાં આવે છે.
છેલ્લાં કેટલાંક વર્ષોમાં, LLM ને ડેટાસેટ્સ પર પૂર્વ પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવ્યા છે જે જાહેર ઇન્ટરનેટના નોંધપાત્ર ભાગને આવરી લે છે. ઉદાહરણ તરીકે, GPT-3 ના ભાષા મોડેલને ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવી હતી સામાન્ય ક્રોલ ડેટાસેટ, 50 મિલિયનથી વધુ ડોમેન્સમાંથી સ્ક્રેપ કરાયેલ વેબ પોસ્ટ્સ, વેબ પૃષ્ઠો અને ડિજિટાઇઝ્ડ પુસ્તકોનો સંગ્રહ.
મોટા ડેટાસેટને પછી એ તરીકે ઓળખાતા મોડેલમાં ખવડાવવામાં આવે છે ટ્રાન્સફોર્મર. ટ્રાન્સફોર્મર્સ એક પ્રકાર છે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક જે ક્રમિક ડેટા માટે શ્રેષ્ઠ કામ કરે છે.
ટ્રાન્સફોર્મર્સનો ઉપયોગ કરે છે એન્કોડર-ડીકોડર આર્કિટેક્ચર ઇનપુટ અને આઉટપુટ હેન્ડલ કરવા માટે. આવશ્યકપણે, ટ્રાન્સફોર્મરમાં બે ન્યુરલ નેટવર્ક હોય છે: એક એન્કોડર અને ડીકોડર. એન્કોડર ઇનપુટ ટેક્સ્ટનો અર્થ કાઢી શકે છે અને તેને વેક્ટર તરીકે સંગ્રહિત કરી શકે છે. ડીકોડર પછી વેક્ટર મેળવે છે અને ટેક્સ્ટનું તેનું અર્થઘટન બનાવે છે.
જો કે, મુખ્ય ખ્યાલ કે જેણે ટ્રાન્સફોર્મર આર્કિટેક્ચરને એટલી સારી રીતે કામ કરવાની મંજૂરી આપી તે એ એનો ઉમેરો છે સ્વ-ધ્યાન મિકેનિઝમ. સ્વ-ધ્યાનનો ખ્યાલ મોડેલને આપેલ વાક્યમાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ શબ્દો પર ધ્યાન આપવાની મંજૂરી આપે છે. મિકેનિઝમ એવા શબ્દો વચ્ચેના વજનને પણ ધ્યાનમાં લે છે જે ક્રમિક રીતે દૂર હોય છે.
સ્વ-ધ્યાનનો બીજો ફાયદો એ છે કે પ્રક્રિયાને સમાંતર કરી શકાય છે. ક્રમિક ડેટાને ક્રમમાં પ્રોસેસ કરવાને બદલે, ટ્રાન્સફોર્મર મોડલ એક જ સમયે તમામ ઇનપુટ્સ પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે. આ ટ્રાન્સફોર્મર્સને અન્ય પદ્ધતિઓની તુલનામાં પ્રમાણમાં ઝડપથી ડેટાની વિશાળ માત્રા પર તાલીમ આપવા સક્ષમ બનાવે છે.
સરસ તાલમેલ
પ્રી-ટ્રેનિંગ સ્ટેજ પછી, તમે બેઝ એલએલએમ માટે ટ્રેનિંગ માટે નવું લખાણ રજૂ કરવાનું પસંદ કરી શકો છો. અમે આ પ્રક્રિયાને કૉલ કરીએ છીએ સરસ તાલમેલ અને ઘણીવાર ચોક્કસ કાર્ય પર LLM ના આઉટપુટને વધુ સુધારવા માટે વપરાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, તમે તમારા Twitter એકાઉન્ટ માટે સામગ્રી જનરેટ કરવા માટે LLM નો ઉપયોગ કરી શકો છો. અમે તેને ઇચ્છિત આઉટપુટનો ખ્યાલ આપવા માટે તમારી અગાઉની ટ્વીટ્સના ઘણા ઉદાહરણો સાથે મોડેલ પ્રદાન કરી શકીએ છીએ.
ફાઇન-ટ્યુનિંગના કેટલાક વિવિધ પ્રકારો છે.
થોડા-શૉટ લર્નિંગ ભાષા મોડેલ સમાન આઉટપુટ કેવી રીતે બનાવવું તે આકૃતિ કરશે તેવી અપેક્ષા સાથે મોડેલને થોડા ઉદાહરણો આપવાની પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપે છે. વન-શોટ લર્નિંગ એક સમાન પ્રક્રિયા છે સિવાય કે માત્ર એક ઉદાહરણ પૂરું પાડવામાં આવ્યું છે.
મોટી ભાષાના મોડલ્સની મર્યાદાઓ
GPT-3 જેવા LLM ફાઇન-ટ્યુનિંગ વિના પણ મોટી સંખ્યામાં ઉપયોગના કેસ કરવા સક્ષમ છે. જો કે, આ મોડલ હજુ પણ તેમની પોતાની મર્યાદાઓના સેટ સાથે આવે છે.
વિશ્વની અર્થપૂર્ણ સમજનો અભાવ
સપાટી પર, LLM બુદ્ધિ દર્શાવતા દેખાય છે. જો કે, આ મોડેલો એ જ રીતે કામ કરતા નથી માનવ મગજ કરે છે. LLM આઉટપુટ જનરેટ કરવા માટે માત્ર આંકડાકીય ગણતરીઓ પર આધાર રાખે છે. તેમની પાસે પોતાના વિચારો અને વિભાવનાઓને તર્ક કરવાની ક્ષમતા નથી.
આને કારણે, LLM એ અર્થહીન જવાબો આઉટપુટ કરી શકે છે કારણ કે જ્યારે તે ચોક્કસ ક્રમમાં મૂકવામાં આવે ત્યારે શબ્દો "સાચા" અથવા "આંકડાકીય રીતે સંભવિત" લાગે છે.
ભ્રામકતા
GPT-3 જેવા મોડલ પણ અચોક્કસ પ્રતિભાવોથી પીડાય છે. એલએલએમ તરીકે ઓળખાતી ઘટનાથી પીડાઈ શકે છે ભ્રાંતિ જ્યાં મોડેલો કોઈ પણ જાગૃતિ વિના હકીકતમાં ખોટો પ્રતિભાવ આઉટપુટ કરે છે કે પ્રતિભાવનો વાસ્તવિકતામાં કોઈ આધાર નથી.
ઉદાહરણ તરીકે, વપરાશકર્તા મોડલને નવીનતમ iPhone પર સ્ટીવ જોબ્સના વિચારો સમજાવવા માટે કહી શકે છે. મોડેલ તેના તાલીમ ડેટાના આધારે પાતળી હવામાંથી ક્વોટ જનરેટ કરી શકે છે.
પૂર્વગ્રહો અને મર્યાદિત જ્ઞાન
અન્ય ઘણા અલ્ગોરિધમ્સની જેમ, મોટા ભાષાના મોડેલો તાલીમ ડેટામાં હાજર પૂર્વગ્રહોને વારસામાં લેવાનું જોખમ ધરાવે છે. જેમ જેમ આપણે માહિતી પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે LLMs પર વધુ આધાર રાખવાનું શરૂ કરીએ છીએ, આ મોડેલોના વિકાસકર્તાઓએ પક્ષપાતી પ્રતિભાવોની સંભવિત હાનિકારક અસરોને ઘટાડવાના માર્ગો શોધવા જોઈએ.
સમાન ક્ષમતામાં, મોડેલના પ્રશિક્ષણ ડેટાના બ્લાઇન્ડસ્પોટ્સ પણ મોડેલને જ અવરોધે છે. હાલમાં, મોટા ભાષાના મોડલને તાલીમ આપવામાં મહિનાઓ લાગે છે. આ મોડેલો ડેટાસેટ્સ પર પણ આધાર રાખે છે જે અવકાશમાં મર્યાદિત છે. આ જ કારણે ChatGPT પાસે 2021માં બનેલી ઘટનાઓની માત્ર મર્યાદિત જાણકારી છે.
ઉપસંહાર
મોટા ભાષાના મૉડલ્સમાં આપણે સામાન્ય રીતે ટેક્નોલોજી અને આપણા વિશ્વ સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરીએ છીએ તે ખરેખર બદલવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
ઇન્ટરનેટ પર ઉપલબ્ધ ડેટાની વિશાળ માત્રાએ સંશોધકોને ભાષાની જટિલતાઓને મોડેલ કરવાની રીત આપી છે. જો કે, રસ્તામાં, આ ભાષા મોડેલોએ વિશ્વની જેમ માનવ જેવી સમજણ મેળવી લીધી હોય તેવું લાગે છે.
જેમ જેમ લોકો સચોટ આઉટપુટ પ્રદાન કરવા માટે આ ભાષા મોડેલો પર વિશ્વાસ કરવાનું શરૂ કરે છે, સંશોધકો અને વિકાસકર્તાઓ પહેલાથી જ રક્ષકો ઉમેરવાની રીતો શોધી રહ્યા છે જેથી ટેક્નોલોજી નૈતિક રહે.
તમને શું લાગે છે કે એલએલએમનું ભવિષ્ય શું છે?
એક જવાબ છોડો