Что такое LLM в нейросетях

Large Language Model — это большая языковая модель, обученная на огромных объёмах текстов для выполнения задач, связанных с пониманием и генерацией естественного языка. Такие модели работают на основе архитектуры трансформеров и имеют миллиарды параметров. Проще говоря, LLM — это продвинутый искусственный интеллект, специально обученный работать с человеческим языком.

Источник фото: rbc.ru

Архитектура и принципы работы LLM

Размер модели определяется числом параметров, количеством обучающих данных и объёмом вычислений. LLM, как правило, имеют от нескольких миллиардов до триллионов параметров, что позволяет им обрабатывать сложные языковые конструкции и сохранять контекст диалога. А чтобы понять, как функционирует LLM, важно разобраться в её архитектуре. В основе — трансформеры, токенизация и контекстное окно.

Архитектура трансформера

Архитектура трансформера — сложная система взаимосвязанных компонентов, которая лежит в основе современных языковых моделей. Трансформер — тип нейронной сети, разработанный специально для обработки последовательных данных, таких как текст. Ключевыми элементами архитектуры являются механизмы внимания, которые позволяют модели фокусироваться на наиболее важных частях текста, и многослойные структуры. Эти параметры обеспечивают глубокое понимание контекста.

Благодаря этим компонентам LLM способны улавливать сложные языковые паттерны и взаимосвязи между словами, что делает их эффективными инструментами для обработки естественного языка.

Токенизация и контекстное окно

Токенизация — это процесс разбиения текста на отдельные значимые элементы, то есть токены, которые обрабатывает модель. Каждый токен может быть словом, частью слова или символом. Контекстное окно определяет максимальное количество токенов, которые модель может обработать одновременно.

Архитектура NExT-GPT на основе LLM. Источник фото: NExT-GPT

Этапы обучения LLM

Обучение LLM делится на два ключевых этапа: предварительное обучение и тонкая настройка под конкретные задачи.

Предварительное обучение

На первом этапе модель проходит подготовку на огромных массивах текстовых данных без меток или разметки. Модель учится предсказывать пропущенные слова в предложениях и генерировать продолжение текста. Этот этап формирует базовые языковые навыки и создаёт основу для дальнейшего специализированного обучения.

Тонкая настройка и prompt engineering

На втором этапе модель адаптируют под конкретные задачи. LLM обучается выполнять специализированные функции, например:

• ведение диалогов с пользователями,
• генерация программного кода,
• анализ юридических документов,
• перевод текстов,
• создание контента.

Важную роль на этом этапе играет prompt engineering — искусство составления правильных запросов и подсказок для получения оптимальных результатов. Специалисты по промпт-инжинирингу разрабатывают эффективные способы взаимодействия с моделью, чтобы раскрыть её потенциал в решении разных задач.

Этапы обучения LLM. Источник фото: habr.com

Примеры популярных LLM

На рынке существует множество LLM от крупных технологических компаний. Вот некоторые из самых известных.

• ChatGPT от OpenAI: одна из самых продвинутых мультимодальных моделей, способную генерировать тексты, код и работать с изображениями.
• Claude от Anthropic: отличается особым вниманием к этическим аспектам и безопасности при работе с данными.
• YandexGPT: хорошо работает с русским языком и интегрируется с локальными сервисами.
• Llama 2 от Meta: отличается открытым исходным кодом и возможностью локальной установки.

Все эти модели постоянно совершенствуются и находят применение в различных сферах — от создания контента до автоматизации бизнес-процессов.

Чем отличается LLM от других моделей ИИ

LLM часто сравнивают с другими моделями ИИ, особенно в сфере обработки текста и визуальных данных. Но уникальность LLM заключается в том, что это более крупные и универсальные языковые модели. В отличие от классических NLP-инструментов, они справляются с большим числом задач без ручной настройки. LLM работают исключительно с текстами. Мультимодальные LLM комбинируют оба подхода.

Возможности и применение LLM

Большие языковые модели можно использовать в разных сферах. Они заменяют помогают создавать контент, оптимизируют рабочие процессы, повышают производительность в различных сферах деятельности.

Текстовый контент — основное поле деятельности LLM. Модели способны:

• Создавать статьи различной тематики и формата.
• Переводить тексты.
• Формировать резюме и сопроводительные письма.
• Писать сценарии для видео и презентаций.
• Генерировать электронные письма и деловые сообщения.
• Суммировать большие объёмы информации.

Помимо текстовых задач LLM могут:

• Отвечать на нетривиальные вопросы пользователей.
• Проводить аналитические исследования.
• Планировать проекты и задачи.
• Решать логические и математические задачи.
• Проводить анализ данных.
• Формулировать выводы и рекомендации.

Источник фото: ChatGPT

Примеры применения

Большие языковые модели применяют в различных сферах деятельности:

• Клиентский сервис: виртуальные ассистенты и системы автоматической обработки запросов обеспечивают круглосуточную поддержку пользователей, повышая качество обслуживания.
• Разработка ПО: инструменты генерации кода ускоряют процесс создания программного обеспечения и помогают разработчикам в решении технических задач.
• Аналитика данных: специализированные платформы позволяют обрабатывать и анализировать большие массивы информации для принятия обоснованных бизнес-решений.
• Автоматизация: системы оптимизации бизнес-процессов помогают автоматизировать рутинные операции и повысить производительность.
• Образование: персонализированные образовательные платформы адаптируют учебный процесс под потребности каждого пользователя.
• Маркетинг: инструменты создания контента помогают разрабатывать эффективные рекламные материалы и коммуникационные стратегии.

Проблемы и ограничения LLM

Несмотря на огромный потенциал, у LLM есть и свои недостатки: от искажений фактов до вопросов этики. К недостаткам можно отнести:

• Галлюцинации и неточность: модель может уверенно выдавать ложные факты — это называется «галлюцинацией».
• Этические, безопасность и приватность: модели могут содержать предвзятости, использовать несанкционированные данные и нарушать конфиденциальность.

Разновидности LLM

Существуют разные виды LLM: от универсальных до специализированных. Каждая из них имеет свои уникальные характеристики и области применения.

• Общие модели или General-Purpose LLM: универсальные, наиболее распространённые, работают с любыми текстами, не требуют специализированной настройки, подходят для решения базовых задач обработки естественного языка. Примеры: GPT-серия, Claude, Llama.
• Отраслевые модели: узкопрофильные языковые системы, разработаны для конкретных профессиональных сфер. В медицинской области анализируют записи пациентов, помогают в диагностике заболеваний, в юридической сфере обрабатывают правовые документы, проводят анализ законодательства, а в финансовой отрасли анализируют финансовые отчёты и прогнозируют рыночные тенденции. Пример: BloombergGPT.
• Open-source: гибкие в настройке модели, позволяют использовать программное обеспечение бесплатно, но требуют технических ресурсов и экспертных знаний для развёртывания и поддержки работоспособности системы. Примеры: BERT, StableLM.

Тенденции и будущее LLM

Технологии не стоят на месте. LLM постоянно совершенствуются, становятся более мощными, интеллектуальными и доступными для широкого круга пользователей. Ключевым направлением развития становится создание более эффективных и экономичных решений, которые смогут работать на менее мощном оборудовании при сохранении высокого качества обработки данных.

Основные векторы развития технологий:

• Развитие reasoning-LLM, моделей с улучшенной способностью к логическим рассуждениям и построению цепочек умозаключений.
• Мультимодальность позволяет моделям работать не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио.
• Оптимизация производительности и снижение энергозатрат делает их более экологичными и экономически выгодными для использования в реальных бизнес-приложениях.

Источник фото: ifaba.ru

Заключение

LLM стали революцией в области ИИ, предложив универсальный подход к решению языковых задач. Они применяются в бизнесе, образовании, программировании и других сферах. С ростом вычислительных мощностей и усовершенствованием алгоритмов LLM будут становиться всё более точными, безопасными и доступными.