Sun'iy intellektdagi klassik muammo - bu inson tilini tushuna oladigan mashinaga intilish.
Misol uchun, sevimli qidiruv tizimida "yaqin atrofdagi italyan restoranlari" ni qidirayotganda, algoritm so'rovingizdagi har bir so'zni tahlil qilishi va tegishli natijalarni chiqarishi kerak. Yaxshi tarjima ilovasi ingliz tilidagi ma'lum bir so'zning kontekstini tushunishi va qandaydir tarzda tillar o'rtasidagi grammatikadagi farqlarni hisobga olishi kerak.
Bu vazifalarning barchasi va yana ko'p narsalar kompyuter fanining kichik sohasiga kiradi Tabiiy Til ishlov berish yoki NLP. NLP-dagi yutuqlar Amazonning Alexa kabi virtual yordamchilaridan zararli elektron pochta xabarlarini aniqlaydigan spam-filtrlarga qadar keng ko'lamli amaliy ilovalarga olib keldi.
NLPdagi eng so'nggi yutuq bu g'oyadir katta til modeli yoki LLM. GPT-3 kabi LLMlar shunchalik kuchli bo'ldiki, ular deyarli har qanday NLP vazifasi yoki foydalanish holatlarida muvaffaqiyat qozonganga o'xshaydi.
Ushbu maqolada biz LLMlar nima ekanligini, ushbu modellar qanday o'qitilganligini va ulardagi mavjud cheklovlarni ko'rib chiqamiz.
Katta til modeli nima?
Asosiysi, til modeli shunchaki so'zlar ketma-ketligi to'g'ri gap ekanligini biladigan algoritmdir.
Bir necha yuz kitobda o'rgatilgan juda oddiy til modeli "U uyga ketdi" so'zi "Uyga ketdi"dan ko'ra ko'proq to'g'ri ekanligini ayta olishi kerak.
Agar biz nisbatan kichik ma'lumotlar to'plamini Internetdan olingan katta ma'lumotlar to'plami bilan almashtirsak, biz g'oyaga yaqinlasha boshlaymiz. katta til modeli.
foydalanish neyron tarmoqlari, tadqiqotchilar katta hajmdagi matn ma'lumotlari bo'yicha LLMlarni o'qitishlari mumkin. Model ko'rgan matnli ma'lumotlarning miqdori tufayli LLM ketma-ketlikda keyingi so'zni bashorat qilishda juda yaxshi bo'ladi.
Model shu qadar murakkablashadiki, u juda ko'p NLP vazifalarini bajara oladi. Bu vazifalar matnni umumlashtirish, yangi kontent yaratish va hatto odamga o'xshash suhbatni simulyatsiya qilishni o'z ichiga oladi.
Misol uchun, juda mashhur GPT-3 til modeli 175 milliarddan ortiq parametrlar bilan o'rganilgan va hozirgacha eng ilg'or til modeli hisoblanadi.
U ishchi kodni yaratishi, butun maqolalarni yozishi va har qanday mavzu bo'yicha savollarga javob berishga qodir.
LLMlar qanday o'qitiladi?
Biz LLMlar o'zlarining ta'lim ma'lumotlari hajmiga ko'p kuch berishlari haqida qisqacha to'xtalib o'tdik. Biz ularni "katta" til modellari deb atashning sababi bor.
Transformator arxitekturasi bilan oldindan tayyorgarlik
Treningdan oldingi bosqichda LLMlar tilning umumiy tuzilishi va qoidalarini o'rganish uchun mavjud matn ma'lumotlari bilan tanishtiriladi.
So'nggi bir necha yil ichida LLMlar umumiy internetning muhim qismini qamrab oluvchi ma'lumotlar to'plamlari bo'yicha oldindan o'qitildi. Misol uchun, GPT-3 ning til modeli ma'lumotlardan olingan Umumiy sudralib yurish ma'lumotlar to'plami, 50 milliondan ortiq domenlardan olingan veb-xabarlar, veb-sahifalar va raqamlashtirilgan kitoblar korpusi.
Keyinchalik katta ma'lumotlar to'plami a deb nomlanuvchi modelga kiritiladi transformator. Transformatorlar bir turi hisoblanadi chuqur neyron tarmog'i Bu ketma-ket ma'lumotlar uchun eng yaxshi ishlaydi.
Transformatorlar an'dan foydalanadi kodlovchi-dekoder arxitekturasi kirish va chiqish bilan ishlash uchun. Asosan, transformator ikkita neyron tarmoqni o'z ichiga oladi: kodlovchi va dekoder. Kodlovchi kiritilgan matnning ma'nosini ajratib olishi va uni vektor sifatida saqlashi mumkin. Keyin dekoder vektorni oladi va matnni o'z talqinini ishlab chiqaradi.
Biroq, transformator arxitekturasining juda yaxshi ishlashiga imkon beruvchi asosiy tushuncha a qo'shilishidir o'z-o'ziga e'tibor mexanizmi. O'z-o'ziga e'tibor tushunchasi modelga berilgan jumladagi eng muhim so'zlarga e'tibor berishga imkon berdi. Mexanizm hatto bir-biridan uzoqda joylashgan so'zlar orasidagi og'irliklarni ham ko'rib chiqadi.
O'z-o'ziga e'tibor berishning yana bir afzalligi shundaki, jarayon parallel ravishda amalga oshirilishi mumkin. Ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlash o'rniga, transformator modellari bir vaqtning o'zida barcha kirishlarni qayta ishlashlari mumkin. Bu transformatorlarga boshqa usullarga nisbatan katta hajmdagi ma'lumotlarni nisbatan tez o'rgatish imkonini beradi.
Puxta sozlash
Treningdan oldingi bosqichdan so'ng siz o'qitish uchun asosiy LLM uchun yangi matn kiritishni tanlashingiz mumkin. Biz bu jarayonni chaqiramiz puxta sozlash va ko'pincha ma'lum bir vazifa bo'yicha LLM natijalarini yanada yaxshilash uchun ishlatiladi.
Misol uchun, siz Twitter hisobingiz uchun kontent yaratish uchun LLM dan foydalanishingiz mumkin. Biz modelga oldingi tvitlaringizning bir nechta misollarini taqdim etishimiz mumkin, bu unga kerakli natija haqida tasavvur beradi.
Nozik sozlashning bir necha xil turlari mavjud.
Bir necha marta o'rganish Til modeli shunga o'xshash natijani qanday qilishni aniqlaydi, degan umidda modelga oz sonli misollar berish jarayoniga ishora qiladi. Bir martalik o'rganish faqat bitta misol keltirilmagan holda shunga o'xshash jarayon.
Katta til modellarining cheklovlari
GPT-3 kabi LLMlar juda ko'p sonli foydalanish holatlarini hatto nozik sozlashsiz ham bajarishga qodir. Biroq, bu modellar hali ham o'z cheklovlariga ega.
Dunyoning semantik tushunchasining etishmasligi
Yuzaki ko'rinishda LLMlar aql-idrokni aks ettiradi. Biroq, bu modellar xuddi shunday ishlamaydi inson miyasi qiladi. LLMlar mahsulot ishlab chiqarish uchun faqat statistik hisob-kitoblarga tayanadi. Ular g'oyalar va tushunchalarni mustaqil ravishda mulohaza yuritish qobiliyatiga ega emaslar.
Shu sababli, LLM ma'nosiz javoblarni berishi mumkin, chunki so'zlar ma'lum bir tartibda joylashtirilganda "to'g'ri" yoki "statistik jihatdan ehtimol" ko'rinadi.
Halüsinasyonlar
GPT-3 kabi modellar ham noto'g'ri javoblardan aziyat chekadi. LLMlar deb nomlanuvchi hodisadan aziyat chekishi mumkin gallyutsinatsiya Bu erda modellar javob haqiqatda hech qanday asosga ega emasligini bilmasdan, haqiqatan ham noto'g'ri javob beradi.
Misol uchun, foydalanuvchi modeldan Stiv Jobsning so'nggi iPhone haqidagi fikrlarini tushuntirishni so'rashi mumkin. Model o'quv ma'lumotlari asosida nozik havodan kotirovka yaratishi mumkin.
Xayolparastlik va cheklangan bilim
Ko'pgina boshqa algoritmlar singari, katta til modellari ham o'quv ma'lumotlarida mavjud bo'lgan noaniqliklarni meros qilib olishga moyil. Ma'lumot olish uchun LLMlarga ko'proq tayanishni boshlaganimiz sababli, ushbu modellarni ishlab chiquvchilar noxolis javoblarning potentsial zararli ta'sirini yumshatish yo'llarini topishlari kerak.
Xuddi shunday quvvatda, modelning o'quv ma'lumotlarining ko'r nuqtalari ham modelning o'ziga to'sqinlik qiladi. Hozirda katta til modellarini tayyorlash uchun bir necha oy ketadi. Ushbu modellar, shuningdek, cheklangan ma'lumotlar to'plamiga tayanadi. Shuning uchun ChatGPT faqat 2021-yilda sodir bo'lgan voqealar haqida cheklangan ma'lumotga ega.
Xulosa
Katta til modellari bizning texnologiya va umuman bizning dunyomiz bilan o'zaro munosabatimizni chinakam o'zgartirish imkoniyatiga ega.
Internetda mavjud bo'lgan katta miqdordagi ma'lumotlar tadqiqotchilarga tilning murakkabligini modellashtirish yo'lini berdi. Biroq, yo'lda, bu til modellari dunyoni insonga o'xshash tushunishni o'zlashtirgan ko'rinadi.
Jamoatchilik ushbu til modellariga aniq natija berish uchun ishonishni boshlaganligi sababli, tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar texnologiya axloqiy bo'lib qolishi uchun to'siqlarni qo'shish yo'llarini allaqachon topishmoqda.
Sizningcha, LLMlarning kelajagi qanday?
Leave a Reply