ხელოვნური ინტელექტის კლასიკური პრობლემა არის მანქანის ძიება, რომელსაც შეუძლია ადამიანის ენის გაგება.
მაგალითად, თქვენს საყვარელ საძიებო სისტემაში „მახლობელი იტალიური რესტორნების“ ძიებისას, ალგორითმმა უნდა გააანალიზოს თითოეული სიტყვა თქვენს შეკითხვაში და გამოაქვეყნოს შესაბამისი შედეგები. ღირსეული მთარგმნელობითი აპლიკაცია უნდა გაიგოს კონკრეტული სიტყვის კონტექსტი ინგლისურად და როგორმე გაითვალისწინოს გრამატიკული განსხვავებები ენებს შორის.
ყველა ეს ამოცანა და მრავალი სხვა ექვემდებარება კომპიუტერული მეცნიერების ქვეველს, რომელიც ცნობილია როგორც ბუნებრივი ენის დამუშავება ან NLP. NLP-ში მიღწევებმა განაპირობა პრაქტიკული აპლიკაციების ფართო სპექტრი ვირტუალური ასისტენტებიდან, როგორიცაა Amazon-ის Alexa, სპამის ფილტრებამდე, რომელიც აღმოაჩენს მავნე ელ.წერილს.
NLP-ის უახლესი მიღწევაა ა დიდი ენის მოდელი ან LLM. LLM-ები, როგორიცაა GPT-3, იმდენად ძლიერი გახდა, რომ, როგორც ჩანს, წარმატებას მიაღწევენ თითქმის ნებისმიერ NLP ამოცანაში ან გამოყენების შემთხვევაში.
ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ კონკრეტულად რა არის LLM-ები, როგორ სწავლობენ ეს მოდელები და რა შეზღუდვები აქვთ მათ.
რა არის დიდი ენის მოდელი?
თავის არსში, ენის მოდელი უბრალოდ ალგორითმია, რომელმაც იცის, რამდენად სავარაუდოა სიტყვების თანმიმდევრობა სწორი წინადადება.
რამდენიმე ასეულ წიგნზე გაწვრთნილ ენაზე ძალიან მარტივ მოდელს უნდა შეეძლოს იმის თქმა, რომ „ის წავიდა სახლში“ უფრო მართებულია, ვიდრე „სახლში წავიდა“.
თუ ჩვენ შევცვლით შედარებით მცირე მონაცემთა ბაზას ინტერნეტიდან ამოღებული მასიური მონაცემთა ნაკრებით, ჩვენ დავიწყებთ იდეის მიახლოებას. დიდი ენის მოდელი.
გამოყენება ნეირონული ქსელები, მკვლევარებს შეუძლიათ LLM-ების მომზადება დიდი რაოდენობით ტექსტურ მონაცემებზე. მოდელმა ნანახი ტექსტური მონაცემების მოცულობის გამო, LLM ძალიან კარგად ხდება შემდეგი სიტყვის თანმიმდევრობით პროგნოზირება.
მოდელი ხდება იმდენად დახვეწილი, მას შეუძლია შეასრულოს მრავალი NLP ამოცანა. ეს ამოცანები მოიცავს ტექსტის შეჯამებას, ახალი შინაარსის შექმნას და ადამიანის მსგავსი საუბრის სიმულაციასაც კი.
მაგალითად, უაღრესად პოპულარული GPT-3 ენის მოდელი გაწვრთნილია 175 მილიარდზე მეტი პარამეტრით და ითვლება ყველაზე მოწინავე ენობრივ მოდელად ჯერჯერობით.
მას შეუძლია სამუშაო კოდის გენერირება, მთელი სტატიების დაწერა და შეუძლია ნებისმიერ თემაზე კითხვებზე პასუხის გაცემა.
როგორ სწავლობენ LLM-ები?
ჩვენ მოკლედ შევეხეთ იმ ფაქტს, რომ LLM-ები თავიანთი ძალაუფლების დიდ ნაწილს აკისრებენ თავიანთი ტრენინგის მონაცემების ზომას. არსებობს მიზეზი, თუ რატომ ვუწოდებთ მათ „დიდი“ ენის მოდელებს.
წინასწარი ტრენინგი ტრანსფორმატორის არქიტექტურით
წინასწარი ტრენინგის ეტაპზე LLM-ები ეცნობიან არსებულ ტექსტურ მონაცემებს ენის ზოგადი სტრუქტურისა და წესების შესასწავლად.
ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში, LLM-ებმა წინასწარ გაიარეს ტრენინგი მონაცემთა ნაკრების შესახებ, რომელიც მოიცავს საჯარო ინტერნეტის მნიშვნელოვან ნაწილს. მაგალითად, GPT-3-ის ენობრივი მოდელი იყო მომზადებული მონაცემების საფუძველზე ჩვეულებრივი სეირნობა მონაცემთა ნაკრები, ვებ პოსტების კორპუსი, ვებ გვერდები და ციფრული წიგნები, რომლებიც ამოღებული იყო 50 მილიონზე მეტი დომენიდან.
მასიური მონაცემთა ნაკრები შემდეგ იკვებება მოდელში, რომელიც ცნობილია როგორც a სატრანსფორმატორო. ტრანსფორმატორების ტიპია ღრმა ნერვული ქსელი რომელიც საუკეთესოდ მუშაობს თანმიმდევრული მონაცემებისთვის.
ტრანსფორმატორები იყენებენ ა კოდირ-დეკოდერის არქიტექტურა შეყვანისა და გამომავალი მართვისთვის. არსებითად, ტრანსფორმატორი შეიცავს ორ ნერვულ ქსელს: კოდირს და დეკოდერს. შიფრატორს შეუძლია ამოიღოს შეყვანილი ტექსტის მნიშვნელობა და შეინახოს იგი ვექტორად. შემდეგ დეკოდერი იღებს ვექტორს და აწარმოებს ტექსტის მის ინტერპრეტაციას.
თუმცა, მთავარი კონცეფცია, რომელიც საშუალებას აძლევდა ტრანსფორმატორის არქიტექტურას ასე კარგად იმუშაოს, არის ა თავის ყურადღების მექანიზმი. თვითყურადღების კონცეფცია საშუალებას აძლევდა მოდელს მიექცია ყურადღება მოცემულ წინადადებაში ყველაზე მნიშვნელოვან სიტყვებზე. მექანიზმი განიხილავს წონებს სიტყვებს შორის, რომლებიც ერთმანეთისგან შორს არიან თანმიმდევრულად.
საკუთარი ყურადღების კიდევ ერთი უპირატესობა ის არის, რომ პროცესის პარალელიზება შესაძლებელია. თანმიმდევრული მონაცემების თანმიმდევრობით დამუშავების ნაცვლად, ტრანსფორმატორის მოდელებს შეუძლიათ ერთდროულად დაამუშავონ ყველა შეყვანა. ეს საშუალებას აძლევს ტრანსფორმატორებს ივარჯიშონ უზარმაზარ რაოდენობაზე შედარებით სწრაფად სხვა მეთოდებთან შედარებით.
სრულყოფილად მორგება
წინასწარი ტრენინგის ეტაპის შემდეგ, შეგიძლიათ აირჩიოთ ახალი ტექსტის შემოღება საბაზო LLM-ისთვის, რომლებზეც ივარჯიშოთ. ჩვენ ამ პროცესს ვუწოდებთ სრულყოფილად მორგება და ხშირად გამოიყენება LLM-ის შედეგის შემდგომი გასაუმჯობესებლად კონკრეტულ დავალებაზე.
მაგალითად, შეგიძლიათ გამოიყენოთ LLM თქვენი Twitter ანგარიშის კონტენტის გენერირებისთვის. ჩვენ შეგვიძლია მივაწოდოთ მოდელს თქვენი წინა ტვიტების რამდენიმე მაგალითი, რათა მას წარმოდგენა მივცეთ სასურველი შედეგის შესახებ.
არსებობს რამდენიმე განსხვავებული ტიპის დახვეწა.
რამდენიმე დარტყმის სწავლა ეხება მოდელს მცირე რაოდენობის მაგალითების მიცემის პროცესს იმ მოლოდინით, რომ ენის მოდელი გაერკვია, როგორ გააკეთოს მსგავსი შედეგი. ერთჯერადი სწავლა მსგავსი პროცესია, გარდა მხოლოდ ერთი მაგალითის მოყვანისა.
დიდი ენის მოდელების შეზღუდვები
LLM-ებს, როგორიცაა GPT-3, შეუძლიათ შეასრულონ გამოყენების შემთხვევების დიდი რაოდენობა დაზუსტების გარეშეც კი. თუმცა, ამ მოდელებს ჯერ კიდევ აქვთ საკუთარი შეზღუდვები.
სამყაროს სემანტიკური გაგების ნაკლებობა
ზედაპირზე, LLM-ები, როგორც ჩანს, აჩვენებენ ინტელექტს. თუმცა, ეს მოდელები არ მუშაობს ერთნაირად ადამიანის ტვინი აკეთებს. LLM-ები მხოლოდ სტატისტიკურ გამოთვლებს ეყრდნობიან გამომუშავების შესაქმნელად. მათ არ აქვთ უნარი დამოუკიდებლად მსჯელონ იდეები და ცნებები.
ამის გამო, LLM-ს შეუძლია გამოიტანოს უაზრო პასუხები მხოლოდ იმიტომ, რომ სიტყვები, როგორც ჩანს, "სწორია" ან "სტატისტიკურად სავარაუდოა", როდესაც მოთავსებულია ამ კონკრეტულ თანმიმდევრობაში.
ჰალუცინაციები
მოდელები, როგორიცაა GPT-3, ასევე განიცდიან არაზუსტ პასუხებს. LLM შეიძლება განიცდიან ფენომენს, რომელიც ცნობილია როგორც ჰალუცინაცია სადაც მოდელები აწარმოებენ ფაქტობრივად არასწორ პასუხს ყოველგვარი გაცნობიერების გარეშე, რომ პასუხს არ აქვს საფუძველი რეალობაში.
მაგალითად, მომხმარებელმა შეიძლება სთხოვოს მოდელს ახსნას სტივ ჯობსის აზრები უახლეს iPhone-ზე. მოდელმა შეიძლება შექმნას ციტატა ჰაერიდან, მისი სასწავლო მონაცემების საფუძველზე.
მიკერძოება და შეზღუდული ცოდნა
მრავალი სხვა ალგორითმის მსგავსად, დიდი ენობრივი მოდელები მიდრეკილნი არიან მემკვიდრეობით მიიღონ ტენდენციები, რომლებიც არსებობს ტრენინგის მონაცემებში. როდესაც ჩვენ ვიწყებთ უფრო მეტად LLM-ებზე დაყრდნობას ინფორმაციის მოსაპოვებლად, ამ მოდელების შემქმნელებმა უნდა მოძებნონ გზები მიკერძოებული პასუხების პოტენციურად მავნე ზემოქმედების შესამცირებლად.
ანალოგიურად, მოდელის ტრენინგის მონაცემების ბრმა წერტილები ასევე ხელს უშლის თავად მოდელს. ამჟამად, დიდი ენობრივი მოდელების მომზადებას თვეები სჭირდება. ეს მოდელები ასევე ეყრდნობა მონაცემთა ნაკრებებს, რომლებიც შეზღუდულია. სწორედ ამიტომ ChatGPT-ს აქვს მხოლოდ შეზღუდული ცოდნა 2021 წელს მომხდარი მოვლენების შესახებ.
დასკვნა
მსხვილ ენობრივ მოდელებს აქვთ პოტენციალი რეალურად შეცვალონ ჩვენი ურთიერთობა ტექნოლოგიასთან და ზოგადად ჩვენს სამყაროსთან.
ინტერნეტში არსებული მონაცემების დიდმა რაოდენობამ მკვლევარებს ენის სირთულეების მოდელირების საშუალება მისცა. თუმცა, გზაში, ამ ენობრივმა მოდელებმა, როგორც ჩანს, აითვისეს ადამიანის მსგავსი სამყაროს გაგება, როგორც ის არის.
მას შემდეგ, რაც საზოგადოება იწყებს ამ ენობრივი მოდელების ნდობას, რათა უზრუნველყოს ზუსტი შედეგი, მკვლევარები და დეველოპერები უკვე პოულობენ გზებს დამცავი მოაჯირების დასამატებლად, რათა ტექნოლოგია დარჩეს ეთიკური.
როგორ ფიქრობთ, რა არის LLM-ების მომავალი?
დატოვე პასუხი