Yapay zekadaki klasik bir sorun, insan dilini anlayabilecek bir makinenin peşinde koşmaktır.
Örneğin, favori arama motorunuzda "yakındaki İtalyan restoranlarını" ararken, bir algoritmanın sorgunuzdaki her kelimeyi analiz etmesi ve ilgili sonuçları vermesi gerekir. İyi bir çeviri uygulaması, İngilizce'deki belirli bir kelimenin bağlamını anlamalı ve bir şekilde diller arasındaki gramer farklılıklarını hesaba katmalıdır.
Tüm bu görevler ve çok daha fazlası bilgisayar biliminin alt alanı olarak bilinen Doğal Dil İşleme veya NLP'dir. NLP'deki gelişmeler, Amazon'un Alexa'sı gibi sanal asistanlardan kötü niyetli e-postaları tespit eden spam filtrelerine kadar çok çeşitli pratik uygulamalara yol açtı.
NLP'deki en son buluş, bir büyük dil modeli veya LLM. GPT-3 gibi LLM'ler o kadar güçlü hale geldi ki neredeyse tüm NLP görevlerinde veya kullanım durumlarında başarılı görünüyorlar.
Bu yazıda LLM'lerin tam olarak ne olduğunu, bu modellerin nasıl eğitildiğini ve sahip oldukları mevcut sınırlamaları inceleyeceğiz.
Geniş dil modeli nedir?
Özünde, bir dil modeli, bir sözcük dizisinin geçerli bir cümle olma olasılığını bilen basit bir algoritmadır.
Birkaç yüz kitapla eğitilmiş çok basit bir dil modeli, “Eve gitti” ifadesinin “Eve gitti” ifadesinden daha geçerli olduğunu söyleyebilmelidir.
Nispeten küçük veri setini internetten kazınmış büyük bir veri setiyle değiştirirsek, bir veri seti fikrine yaklaşmaya başlarız. büyük dil modeli.
kullanma nöral ağlar, araştırmacılar LLM'leri büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitebilir. Modelin gördüğü metin verisi miktarı nedeniyle, LLM bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin etmede çok iyi hale gelir.
Model o kadar sofistike hale gelir ki birçok NLP görevini gerçekleştirebilir. Bu görevler, metni özetlemeyi, yeni içerik oluşturmayı ve hatta insan benzeri konuşmaları simüle etmeyi içerir.
Örneğin, oldukça popüler olan GPT-3 dil modeli, 175 milyarın üzerinde parametre ile eğitilmiştir ve şimdiye kadarki en gelişmiş dil modeli olarak kabul edilmektedir.
Çalışan kod üretebilir, tüm makaleleri yazabilir ve herhangi bir konuyla ilgili soruları yanıtlayabilir.
LLM'ler Nasıl Eğitilir?
LLM'lerin güçlerinin çoğunu eğitim verilerinin boyutuna borçlu oldukları gerçeğine kısaca değindik. Ne de olsa onlara "büyük" dil modelleri dememizin bir nedeni var.
Transformatör Mimarisi ile ön eğitim
Ön eğitim aşamasında, LLM'ler bir dilin genel yapısını ve kurallarını öğrenmek için mevcut metin verileriyle tanıştırılır.
Son birkaç yılda, LLM'ler, halka açık internetin önemli bir bölümünü kapsayan veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiştir. Örneğin, GPT-3'ün dil modeli, Ortak Tarama veri kümesi, 50 milyondan fazla alandan kazınmış bir web gönderileri, web sayfaları ve dijitalleştirilmiş kitap külliyatı.
Devasa veri kümesi daha sonra bir model olarak bilinen bir modele beslenir. transformatör. Transformatörler bir tür derin sinir ağı sıralı veriler için en iyi sonucu verir.
Transformatörler bir kodlayıcı-kod çözücü mimarisi giriş ve çıkışı işlemek için. Esasen, transformatör iki sinir ağı içerir: bir kodlayıcı ve bir kod çözücü. Kodlayıcı, giriş metninin anlamını çıkarabilir ve onu bir vektör olarak saklayabilir. Kod çözücü daha sonra vektörü alır ve metnin yorumunu üretir.
Ancak, trafo mimarisinin bu kadar iyi çalışmasına izin veren anahtar kavram, kendine dikkat mekanizması. Öz-dikkat kavramı, modelin belirli bir cümledeki en önemli kelimelere dikkat etmesini sağladı. Mekanizma, sırayla birbirinden uzak olan kelimeler arasındaki ağırlıkları bile dikkate alır.
Kişisel dikkatin bir başka yararı da sürecin paralel hale getirilebilmesidir. Sıralı verileri sırayla işlemek yerine, trafo modelleri tüm girişleri bir kerede işleyebilir. Bu, transformatörlerin diğer yöntemlere kıyasla çok büyük miktarda veri üzerinde nispeten hızlı bir şekilde eğitilmelerini sağlar.
İnce ayar
Eğitim öncesi aşamadan sonra, temel LLM'nin üzerinde çalışılacağı yeni metinler sunmayı seçebilirsiniz. Biz bu sürece ince ayar ve genellikle belirli bir görevde LLM'nin çıktısını daha da geliştirmek için kullanılır.
Örneğin, Twitter hesabınız için içerik oluşturmak üzere bir LLM kullanmak isteyebilirsiniz. Modele, istenen çıktı hakkında bir fikir vermesi için önceki tweet'lerinizden birkaç örnek sağlayabiliriz.
Birkaç farklı ince ayar türü vardır.
Birkaç vuruşla öğrenme dil modelinin benzer çıktıların nasıl üretileceğini anlayacağı beklentisiyle bir modele az sayıda örnek verme sürecini ifade eder. Tek seferde öğrenme sadece tek bir örnek verilmesi dışında benzer bir süreçtir.
Büyük Dil Modellerinin Sınırlamaları
GPT-3 gibi LLM'ler, ince ayar yapmadan bile çok sayıda kullanım durumunu gerçekleştirebilir. Bununla birlikte, bu modellerin hala kendi sınırlamaları vardır.
Anlamsal Bir Dünya Anlayışının Eksikliği
Yüzeyde, LLM'ler zeka sergiliyor gibi görünüyor. Ancak, bu modeller aynı şekilde çalışmaz. insan beyni yapmak. LLM'ler, çıktı oluşturmak için yalnızca istatistiksel hesaplamalara güvenir. Fikirleri ve kavramları kendi başlarına akıl yürütme kapasiteleri yoktur.
Bu nedenle, bir LLM, kelimeler belirli bir sıraya yerleştirildiğinde "doğru" veya "istatistiksel olarak olası" göründüğü için anlamsız cevaplar verebilir.
halüsinasyonlar
GPT-3 gibi modeller de yanlış yanıtlardan muzdariptir. LLM'ler, bilinen bir fenomenden muzdarip olabilir. sanrı modellerin, yanıtın gerçekte hiçbir temeli olmadığına dair herhangi bir farkındalık olmaksızın olgulara dayalı olarak yanlış bir yanıt ürettiği yer.
Örneğin, bir kullanıcı modelden Steve Jobs'un en son iPhone hakkındaki düşüncelerini açıklamasını isteyebilir. Model, eğitim verilerine dayalı olarak hiç yoktan bir fiyat teklifi oluşturabilir.
Önyargılar ve Sınırlı Bilgi
Diğer birçok algoritma gibi, büyük dil modelleri de eğitim verilerinde bulunan önyargıları devralmaya eğilimlidir. Bilgi almak için LLM'lere daha fazla güvenmeye başladığımızda, bu modellerin geliştiricileri, önyargılı yanıtların potansiyel olarak zararlı etkilerini azaltmanın yollarını bulmalıdır.
Benzer bir kapasitede, modelin eğitim verilerinin kör noktaları da modelin kendisini engelleyecektir. Şu anda, büyük dil modellerinin eğitilmesi aylar sürüyor. Bu modeller ayrıca kapsamı sınırlı veri kümelerine de dayanır. Bu nedenle ChatGPT, 2021'den sonra meydana gelen olaylar hakkında yalnızca sınırlı bilgiye sahiptir.
Sonuç
Büyük dil modelleri, teknolojiyle ve genel olarak dünyamızla etkileşim biçimimizi gerçekten değiştirme potansiyeline sahiptir.
İnternette bulunan çok miktarda veri, araştırmacılara dilin karmaşıklığını modellemek için bir yol verdi. Bununla birlikte, yol boyunca, bu dil modelleri, dünyayı olduğu gibi insan benzeri bir anlayışla ele almış görünüyor.
Halk, doğru çıktı sağlamak için bu dil modellerine güvenmeye başladığında, araştırmacılar ve geliştiriciler, teknolojinin etik kalmasını sağlamak için zaten korkuluk eklemenin yollarını buluyorlar.
Sizce LLM'lerin geleceği nedir?
Yorum bırak