Үлкен тіл үлгілері (LLM)

Үлкен тіл үлгілері (LLM)

• LLM - Large Language Model (Үлкен тілдік үлгі) терең оқыту әдістері мен үлкен деректер массивтерін қолданатын жасанды интеллект алгоритмінің бір түрі
• LLM жаңа мазмұнды түсінуге, жалпылауға, құруға және болжауға арналған
• «Генеративті ЖИ» термині LLM-мен тығыз байланысты, көбінесе мәтіндік мазмұнды жасау үшін қолданылады
• Тіл адами және технологиялық коммуникацияның негізі болып табылады, идеялар мен тұжырымдамаларды жеткізуге қажетті сөздері, семантикасы мен грамматикасы бар
• Тілдік модель жасанды интеллект әлемінде қарым-қатынас пен жаңа тұжырымдамаларды құруға көмектеседі
• Жасанды интеллектің алғашқы тілдік модельдерінің бірі - 1966 жылы MIT-те енгізілген Элиза моделі

Тілдік Модельдерді Оқыту және Қолдану

• Тілдік модельдер алдымен мәліметтер жиынтығында оқытылады
• Содан кейін оқытылған мәліметтер негізінде жаңа мазмұн жасау үшін әртүрлі әдістер қолданылады
• Тілдік модельдер табиғи тілді өңдеу (NLP) қосымшаларында қолданылады, пайдаланушы табиғи тілде сұраныс енгізеді
• NLP мәтіндік және сөйлеу деректерін талдау үшін қолданылады
• Мұндай модельдер диалектілердегі, жаргондардағы және грамматикалық бұзылулардағы айырмашылықтарды жеңуге көмектеседі

LLM Эволюциясы және Құрылымы

• LLM - бұл жасанды интеллектің тілдік модель тұжырымдамасының эволюциясы, оқыту және логикалық қорытынды жасау үшін қолданылатын деректерді кеңейтеді
• LLM әдетте кем дегенде миллиард параметрлерге ие
• Параметрлер - оқыту жүргізілген модельдегі айнымалыларға арналған машиналық оқыту термині
• Қазіргі заманғы LLM 2017 жылы пайда болды және трансформациялық модельдерді қолданады
• LLM дәл жауаптарды тез түсініп, жасайды, осылайша жасанды интеллектіні көптеген салаларда қолдануға мүмкіндік береді
• LLM терминін Стэнфордтың Адамға Бағытталған Жасанды Интеллект Институты 2021 жылы енгізді
• Негізгі модель соншалықты ауқымды және тиімді, ол одан дамытуға және нақты пайдалануға бейім

LLM Функциялары

• LLM пайдаланудың ең танымал тәсілі - оларды генеративті ЖИ ретінде қолдану және сұраққа жауап ретінде мәтін жасау
• ChatGPT пайдаланушы енгізген деректерге жауап ретінде эссе, өлең, код және басқа мәтіндік формаларды жасайды
• LLM-ді оқыту үшін кез-келген үлкен және күрделі мәліметтер жиынтығын, соның ішінде бағдарламалау тілдерін қолдануға болады
• Кейбір LLM бағдарламашыларға код жазуға көмектесе алады, функцияларды жазады немесе бастапқы кодтары бар бағдарламаны жазуды аяқтай алады

LLM Қолданылуы

• LLM көңіл-күйді талдау үшін пайдаланылады
• LLM ДНҚ зерттеу үшін қолданылады
• LLM клиенттерге қызмет көрсету үшін қоладнылады
• LLM чатботтар үшін пайдаланылады
• LLM онлайн іздеу үшін қоладнылады
• Нақты LLM мысалдары: ChatGPT (Openai), Bard (Google), Llama (Meta) және Bing Chat (Microsoft)

LLM және NLP

• LLM табиғи тілді өңдеу (NLP) саласындағы парадигманың өзгеруіне әкелді
• LLM контекстік оқыту механизмін қолдана отырып, жаңа тапсырмаларды орындауды үйренеді
• NLP мамандары модельдерді үйрету кезінде параметрлерін жаңартпайды, бірақ қажетті әрекетті көрсететін LLM-ге нұсқаулар жазады
• Модельдер ұқсас сұрақтарға жауап беру үшін кіріс контексті ретінде берілген нұсқаулардан ақпаратты пайдаланады

LLM Жұмыс Істеу Тәртібі

• LLM әдетте петабайттық деректерді қ collectionамтитын күрделі тәсілді пайдаланады
• Үйрену әдетте бақылаусыз оқыту тәсілінен басталатын бірнеше кезеңді қамтиды

LLM Трансформаторлық Архитектурасы

• Кейбір LLM үшін келесі қадам - өзін-өзі бақылайтын оқыту түрі арқылы оқыту
• LLM трансформациялық нейрондық желі процесінен терең оқытуды жүзеге асырады
• Трансформатор моделінің архитектурасы LLM-ге өзіне-өзі назар аудару механизмі арқылы сөздер мен ұғымдар арасындағы байланыстарды түсінуге және тануға мүмкіндік береді

Генеративті Жасанды Интеллект Құралдары

• LLM үшін көптеген практикалық қосымшалар бар: копирайтинг, білім қорындағы жауаптар, мәтінді жіктеу және кодты құру, мәтін құру

OpenAI/GPT-3

• GPT-3 2020 жылы іске қосылды және ол кездегі AI тіл үлгілерінің дамуындағы серпіліс болды, 175 миллиард параметрі бар еді

GPT-3 Сериясы

• GPT сериясының үшінші буыны табиғи тілді өңдеу мүмкіндіктерін бұрын-соңды болмаған деңгейге дейін кеңейтті GPT-3.5-ті үздіксіз жақсартулар енгізілді

GPT-4

• GPT-4 (OpenAI генеративті алдын ала дайындалған трансформатор сериясының төртінші итерациясы) 2023 жылы шығарылды
• GPT-3-ке негізделіп, жасанды интеллектің тіл үлгілері саласындағы елеулі секірісті көрсетеді

Google/Gemini

• Google компаниясының ЖИ инновациялық саяхаты сандармен өзара әрекеттесу тәсілін жақсартты
• Google алғашқы трансформаторлық моделі BERT-тен бастап көп тілді түсінуге және бейне мазмұнды талдауға қабілетті нейрондық желі MUM дамуына дейін жетті

Google Bard

• Bard 2023 жылы Google-дың үлкен тіл үлгілерінің күшімен интернеттен алынған білімді біріктіруге арналды
• Алғашқы шығарылымындағы кемшіліктер Google-ды Bard-ты ЖИ-тің неғұрлым күрделі үлгісіне жаңартуға шақырды
• Google 2023 жылы Google I/O-да PaLM 2-ni енгізді, бұл Gemini-дің басталуын белгіледі

Google Gemini

• Бардтың 2024 жылы Gemini-ге ребрендингі жасауы LLM технологиясын пайдалануға айтарлықтай өзгеріс әкелді
• Genesis моделінің жетістіктеріне сәйкес келетін стратегиялық қадамды көрсетеді
• Gemini 2023 жылдың желтоқсанында ең қуатты нұсқаны шығарумен аяқталатын, тиімдірек, жоғары өнімді модельге көшу болды

Табиғи Тілді Өңдеу (NLP) Құралдары

• NLP - екі саланы біріктіреді: гуманитарлық лингвистика және혁신 жасанды интеллект технологиялары
• NLP міндеті - компьютердің адам тілінің мағынасын түсінуіне жағдай жасау

NLP Технологияларының Міндеттері

• Сигнал деңгейінде нейрондық желілік жүйелер сөйлеуді танып, синтездей алады
• Сөз деңгейінде оны морфологиялық тұрғыдан талдап, нормаға сәйкестендіріледі, автоматты түзету, грамматиканы тексеру жүргізіледі
• Сөз тіркестерімен жұмыс істегенде NLP субъектілерді бөлектейді, сөйлеу бөліктерін белгілейді
• Сөйлемдерде ЖИ нүктелерді анықтап, сөйлемнің соңын ажыратады
• Абзацты талдау кезінде алгоритм тілді, эмоциялық бояуды, семантикалық байланыстарды анықтайды
• Көлемді құжаттарда жүйе тақырыпты анықтайды және мағынасын жоғалтпай басқа сөздермен қайта жазады
• Мәтін кластерімен жұмыс істегенде NLP тегтермен көшірмелерді жояды

NLP Шешімдері

• NLP бизнесте, ғылымда және басқа салаларда қолданылады
• Клиенттердің мақсатты санаттарын сегменттеу және сәйкестендіруге жұмыс жасайды
• Шығарма туралы пікірлер мен көзқарастарды іздеуге көмектеседі
• Кіріс сұраныстарды жіктеуге қолданылады
• Клиенттермен өзара әрекеттесуді автоматтандырады
• Кез келген мәтіннің қысқаша түйінін жасайды

NLP Құралдары

• NLP құралдары — адам тілін талдауға, түсінуге және жасауға мүмкіндік беретін бағдарламалар мен кітапханалар
• Танымал құралдар: NLTK, spaCy, Gensim, Stanford NLP, OpenNLP, CoreNLP, Hugging Face Transformers, TextBlob, FastText және Polyglot

NLP Құралдарының Міндеттері

• Токенизация: Мәтінді жеке сөздерге немесе сөйлемдерге бөлу
• Лемматизация және түбірлеу: Сөздерді негізгі түріне келтіру
• Сөйлем мүшелерін белгілеу: Әрбір сөздің грамматикалық қызметін анықтау
• Сезімдерді талдау: Мәтіннің эмоционалдық бояуын анықтау
• Named Entity Recognition (NER): Мәтіннен нысандарды оқшаулау
• Мәтінді аудару: бір тілден екінші тілге аудару
• Мәтінді құру: Берілген деректер негізінде мәтінді жасау