В чём суть LLM
Аббревиатура LLM сложилась из трёх английских слов — Large Language Model. В переводе это большие языковые модели. Именно они лежат в основе современных нейронок, способных выдавать максимально точные ответы на запросы пользователя.
LLM относятся к типам искусственного интеллекта, который анализирует и генерирует текст. Достичь этого позволяет обучение нейронок на огромном массиве данных, чем и объясняет слово large в названии.
Большие языковые модели — широкое понятие, включающее в себя чаты GPT (Generative Pre-trained Transformer) производства разных IT-гигантов (Яндекс, Google, Microsoft и т. д.). LLM создают связные, будто осмысленные человеком, словесные конструкции. Однако не все подобные нейронки генерируют привычный нам текст. Некоторые базируются на языках программирования, помогая разработчику писать код.
Свойства LLM
Одна из важных особенностей LLM — высокая производительность. Закрывая с помощью нейронки непростые задачи, пользователи существенно экономят время. Большим языковым моделям требуется 10-15 секунд на то, на что у человека уходит несколько минут и даже часов. Правда, конечный продукт может быть далёк от идеала, о чём мы ещё поговорим отдельно.
Универсальность и гибкость LLM делают их прекрасными помощниками в решении повседневных задач бизнеса. Нейронка способна одновременно отвечать на различные запросы множества пользователей — придумать варианты заголовков для статьи, набросать план сценария видеоролика, проанализировать договор, начать составлять отчёт или просто собрать релевантную информацию по теме.
Такой широкий спектр возможностей основан на доступности данных, которые постоянно пополняются. Чем больше расширяется база, тем точнее становятся ответы нейронок. Обучаемость LLM говорит о перспективности направления и больших возможностях для бизнеса.
Доработка существующих больших языковых моделей позволяет создавать нейронки под индивидуальные потребности конкретных компаний. Причём наряду с обучаемостью LLM обладают адаптивностью и масштабируемостью. То есть готовые модели легко встроить в приложения, сервисы и другие продукты бизнеса, наладить для решения определённых задач, а по мере необходимости расширять возможности.
Последние тенденции делают применение LLM привлекательнее для компаний. В открытом доступе всё больше больших языковых моделей, которые достаточно скачать, установить на собственные или арендованные мощности, дообучить и начать использовать в целях развития своего бизнеса.
Какие задачи решает LLM
Способность LLM работать с контекстом поражает: они с лёгкостью поддерживают диалог и выдают полноценные развёрнутые ответы. Большие языковые модели хранят в памяти недавние реплики, классифицируют запросы, извлекают сущности. Соответственно, область применения достаточно широкая:
Клиентский сервис: автоматизируют рутинные задачи, отвечают на типичные вопросы, знакомят с компанией, рассказывают об услугах и даже подводят к покупке вместо менеджера службы поддержки.
Маркетинг: помогают в создании контента, генерации идей, SWOT-анализ.
Управление и аналитика: помогают оптимизировать рабочие, обрабатывают входящий объём данных, делают выводы, составляют отчёты, бизнес-планы и т. д.
IT: генерируют код, ускоряя процесс разработки.
Это лишь несколько примеров применения LLM. Языковой помощник может переводить тексты, вести улучшенное повествование в виртуальных средах и видеоиграх, решать личные задачи (при разработке персонального ассистента) и многое другое.
Как работают LLM-модели
В основе многих современных LLM — архитектура Transformer. Благодаря ей, модели распознают отдельные части текста и устанавливают связи между ними. Процесс генерации ответов, в свою очередь, основан на статистических вероятностях и математических моделях. Задача LLM — предугадать каждое последующее слово. Чтобы лучше понять принцип работы больших языковых моделей, разберём, что собой представляют этапы машинного обучения.
Как происходит обучение LLM
Обучение LLM можно условно разделить на несколько этапов. Сначала в модель загружают огромный массив данных (книги, статьи или машинный код), который разбивается на токены (минимальные осмысленные единицы, или слова, а также отдельные буквы, их сочетания и знаки препинания), чтобы LLM могла усвоить множество связей между словами.
Этот процесс неконтролируемый: накопленная человеком информация не структурируется и не маркируется. Модель самостоятельно пополняет базу языковых паттернов, которые классифицируются как более или менее употребляемые, выводит взаимосвязи между словами, концепциями, тезисами. Вместе с грамматикой и синтаксисом большая языковая модель постигает множество фактов, а также статистистику.
Следующий шаг — более тонкая настройка с использованием маркировки данных. Самоконтролируемое обучение делает модель более точной.
В дальнейшую доработку включается трансформер, который с помощью механизма самовнимания добавляет модели релевантных факторов при выборе предпочтительных связей между словами и концепциями. Каждому токену присваивается вес, который становится определяющим при обработке данных и формировании ответа на запрос пользователя.
Дообучение предполагает адаптацию большой языковой модели под узкоспециализированные задачи. На этом этапе LLM также усваивает различные паттерны в предметных областях. Например, обучается пересказывать технически сложные статьи, переводить или выполнять функции службы клиентской поддержки.
Тут выделяют два принципиально разных подхода:
-
модель анализирует множество разных задач с готовыми правильными ответами;
-
к процессу подключаются люди, которые дают обратную связь, делая модель точнее.
Работа по дообучению всегда большая и объёмная. Она требует серьёзной подготовки — от создания регламентов, инструкций, техзаданий и до пополнения базы знаний с помощью ответов менеджеров компании (операторов колл-центров, сотрудников службы поддержки клиентов).
Что требуется для обучения
Разработка и техническая поддержка LLM требует мощных ресурсов. Большие языковые модели важно не просто создать — их необходимо дообучать и обслуживать. Требуются:
Вычислительные мощности обеспечивают современные GPU, количество которых будет зависеть от масштаба проекта.
Объём памяти. Только для средних моделей нужны гигибайты оперативки (до 128 RAM), а для объём для крупных исчисляется уже терабайтами. Под массив данных для обучения необходимо хранилище (+ десятки ТБ), также к данным нужно обеспечить быстрый доступ.
Разветвлённая сеть машин. Организация разработки подразумевает развитую инфраструктуру, которая позволяет грамотно распределить задачи по обучению и ускорить создание LLM.
Создание собственных вычислительных ресурсов для разработки LLM — затратное и не всегда целесообразное мероприятие. Чаще бизнес выбирает комплексное решение под ключ — аренда инфраструктуры у специализированной компании, которая соберёт все элементы инфраструктуры под конкретную задачу заказчика. LLM-платформа Cloud4Y c новейшими GPU станет отличной площадкой для обучения больших языковых моделей.
Проблемы и ограничения LLM
Не исключены и «галлюцинации». Если при обучении модели не хватило чётких понятных паттернов, она может запросто «додумывать» информацию, выдавая её за достоверные факты.
Заключение
LLM открывают большие возможности, и бизнес рано или поздно приходит к необходимости использования машинной обработки человеческого языка. Эта сфера остаётся достаточно новой, поэтому в ней полно сложных вопросов и проблем. Но при грамотном подходе всё решаемо. И пока одни только думают о применении большой языковой модели, другие уже успешно внедрили её в свой бизнес.
