Үлкен тілдік модельдер (LLM)

• Үлкен тілдік модельдер (LLM) - жаңа мазмұнды түсіну, жалпылау, құру және болжау үшін терең оқыту әдістері мен үлкен деректерді қолданатын жасанды интеллект алгоритмі.
• Генеративті ЖИ LLM-мен тығыз байланысты, олар мәтіндік мазмұнды жасау үшін арнайы жасалған.
• Тіл адами және технологиялық коммуникацияның барлық түрлерінің негізінде жатыр; онда идеялар мен тұжырымдамаларды жеткізуге қажетті сөздер, семантика және грамматика бар.
• Жасанды интеллект тілдік моделі қарым-қатынас пен жаңа тұжырымдамаларды құруға негіз бола отырып, ұқсас мақсатқа қызмет етеді.
• Элизаның тілдік моделі 1966 жылы MIT-те енгізілді және жасанды интеллектің тілдік моделінің алғашқы мысалдарының бірі болып табылады.
• Барлық тілдік модельдер алдымен мәліметтер жиынтығында оқытылады, содан кейін қатынастарды анықтау үшін әртүрлі әдістерді қолданады.
• Тілдік модельдер әдетте пайдаланушы нәтиже алу үшін табиғи тілде сұраныс енгізетін табиғи тілді өңдеу қосымшаларында қолданылады.
• Табиғи тілді өңдеу (NLP) мәтіндік және сөйлеу деректерін толық және тиімді талдау үшін өте маңызды.
• LLM - бұл ЖИ-тегі тілдік модель тұжырымдамасының эволюциясы, ол оқыту және логикалық қорытынды жасау үшін қолданылатын деректерді айтарлықтай кеңейтеді.
• LLM әдетте кем дегенде миллиард немесе одан да көп параметрлерге ие.
• Параметрлер - бұл жаңа мазмұнды шығару үшін пайдалануға болатын оқыту жүргізілген модельдегі айнымалыларға арналған машиналық оқыту термині.
• Қазіргі заманғы LLM 2017 жылы пайда болды және трансформаторлар деп аталатын нейрондық желілер болып табылатын трансформаторлық модельдерді қолданады.
• LLM дәл жауаптарды тез түсініп, жасай алды, бұл жасанды интеллект технологиясын көптеген салаларда кеңінен қолдануға мүмкіндік берді.
• LLM негізгі модельдер деп аталатын бұл термин Стэнфордтың адамға бағытталған жасанды интеллект институты 2021 жылы енгізген.
• Негізгі модель соншалықты ауқымды және тиімді, ол одан әрі оңтайландыру және нақты пайдалану жағдайлары үшін негіз болады.
• Кез-келген LLM-нің негізінде лингвистикалық білімнің осы деңгейіне жету үшін үйлесімді жұмыс істейтін бірнеше негізгі компоненттер жатыр, олардың әрқайсысы пайдаланушылардың қажеттіліктеріне сәйкес тілді өңдеуде, үйренуде және генерациялауда шешуші рөл атқарады.

Мәтінді құру және қорытындылау үшін LLM пайдалану

• Ең танымал LLM пайдаланудың бірі - анықтама немесе сұрақ алса, олар жауап ретінде мәтін жасай алады.
• Жалпыға қол жетімді LLM ChatGPT пайдаланушы енгізген деректерге жауап ретінде эссе, өлең және басқа мәтіндік формаларды жасай алады.
• LLM-ді оқыту үшін кез-келген үлкен және күрделі мәліметтер жиынтығын, соның ішінде бағдарламалау тілдерін қолдануға болады.
• Кейбір LLM бағдарламашыларға код жазуға көмектесе алады.
• LLM-ді келесілер үшін де қолдануға болады: көңіл-күйді талдау, ДНҚ зерттеу, клиенттерге қызмет көрсету, чатботтар, онлайн іздеу.
• Нақты LLM мысалдарына ChatGPT (Openai), Bard (Google), Llama (Meta) және Bing Chat (Microsoft) жатады.
• GitHub-тың Copilot-тағы бір мысал, бірақ табиғи адам тілінің орнына кодтау үшін.
• Үлкен тілдік модельдердің дамуы (LLM) табиғи тілді өңдеу саласындағы парадигманың өзгеруіне әкелді (NLP).
• LLM контекстік оқыту тетіктерін қолдана отырып, жаңа тапсырмаларды орындауды игере алады.
• NLP мамандары модельдерді белгілі бір мәселелерді шешуге «үйрету» кезінде олардың параметрлерін жаңартпайды.
• Мамандар үлгілердің қалаған әрекетін көрсететін және нұсқауларды немесе бірнеше дайын мысалдарды қамтитын LLM-ге нұсқау жазады.
• Бұл өндірістер модельдерге кіріс контексті ретінде беріледі (сондықтан оны «контексттік оқыту» деп атайды), ал модельдер ұқсас сұрақтарға жауап беру үшін өндірістерден алынған ақпаратты пайдаланады.

LLM қалай жұмыс жасайды

• LLM бірнеше құрамдастарды қамтитын күрделі тәсілді пайдаланады.
• LLM-лер әдетте петабайттарды құрайтын деректердің үлкен көлеміне (кейде корпус деп аталады) үйренуі керек.
• Оқыту әдетте бақылаусыз оқыту тәсілінен басталатын бірнеше кезеңде болуы мүмкін.
• Бұл тәсілде модель құрылымдалмаған деректер мен таңбаланбаған деректерге үйретіледі.
• Таңбаланбаған деректерден үйренудің артықшылығы мынада: жиі қол жетімді деректер әлдеқайда көп.
• Модель әртүрлі сөздер мен ұғымдар арасындағы байланыстарды қорытындылай бастайды.
• Кейбір LLM үшін келесі қадам - өзін-өзі бақылайтын оқыту түрі арқылы оқыту және дәл баптау.
• Дәл осы жерде модельге әртүрлі ұғымдарды дәлірек анықтауға көмектесу үшін деректердің кейбір таңбалануы орын алады.
• LLM трансформаторлық нейрондық желі процесінен өту арқылы терең оқытуды жүзеге асырады.
• Трансформатор моделінің архитектурасы LLM-ге өзіне-өзі назар аудару механизмі арқылы сөздер мен ұғымдар арасындағы байланыстар мен қатынастарды түсінуге және тануға мүмкіндік береді.

Генеративті жасанды интеллект құралдары

• LLM үшін көптеген практикалық қосымшалар бар:

Копирайтинг

• GPT-3 және GPT-3, ChatGPT, Claude, Llama 2, Cohere Command және Jurassiccan көшірме жаза алады.
• AI21 Wordspice стилі мен дауысын жақсарту үшін түпнұсқа ұсыныстарға өзгерістер енгізуді ұсынады.

Білім қорындағы жауаптар

• Көбінесе ғылымды қажет ететін табиғи тілді өңдеу (KI-NLP) деп аталатын бұл әдіс цифрлық мұрағаттардағы анықтамалық ақпараттардағы нақты сұрақтарға жауап бере алатын LLM-ге қатысты.
• Мысал ретінде AI21 Studio ойын алаңының жалпы сұрақтарға жауап беру қабілетін келтіруге болады.

Мәтіннің жіктелуі

• Кластерлеуді қолдана отырып, LLM мәндері немесе мағынасы ұқсас мәтінді жіктей алады.
• Қолдану жағдайларына клиенттердің көңіл-күйін өлшеу, мәтіндер арасындағы байланысты анықтау және құжаттарды іздеу кіреді.

Кодты құру

• LLM табиғи тілдегі сұраныстарға негізделген кодты құруды жақсы біледі.
• Amazon Q Developer кодты Python, JavaScript, Ruby және басқа да бірнеше программалау тілдерінде жаза алады.
• Басқа программалау қосымшаларына SQL сұрауларын жасау, пәрмен жолы пәрмендерін жазу және веб-сайт дизайны кіреді.

Мәтін құру

• Кодты құру сияқты, мәтінді құру кезінде толық емес сөйлемдерді аяқтауға, өнімнің құжаттамасын жазуға немесе Alexa Create сияқты кішкентай балалар әңгімесін жазуға болады.
• GPT-3, OpenAI генеративті алдын ала дайындалған трансформаторы, 2020 жылдың маусымында іске қосылды, 175 миллиард параметрі бар сол кездегі AI тіл үлгілерінің дамуындағы серпіліс болды.
• GPT сериясының үшінші буыны табиғи тілді өңдеу мүмкіндіктерін бұрын-соңды болмаған деңгейге дейін кеңейтіп, мәтіндерді – эсселер мен кодтардан бастап поэзияға дейін – [кейде] адам өнімінен асып түсуге мүмкіндік берді.
• GPT-3-тен кейін OpenAI GPT-3.5-ті үздіксіз жақсартулар, өнімділікті жақсарту және қателерді азайту бөлігі ретінде енгізді.
• GPT-4, OpenAI генеративті алдын ала дайындалған трансформатор сериясының төртінші итерациясы 2023 жылдың наурызында шығарылды.
• Серия GPT-3 алдыңғы қатарлы жұмысына негізделе отырып, жасанды интеллекттің тіл үлгілері саласындағы елеулі секірісті білдіреді.
• GPT-4 модельдің адамға ұқсас мәтінді түсіну және жасау қабілетін одан әрі жақсартады.

Google/Gemini

• Google компаниясының ЖИ инновациялық саяхаты миллиардтаған адамдардың цифрлық ақпаратпен өзара әрекеттесу тәсілін күрт жақсартқан маңызды кезеңдерімен ерекшеленеді.
• Google компаниясының адам тілін түсінуде төңкеріс жасаған алғашқы трансформаторлық моделі BERT пайда болғаннан бастап, көп тілді түсінуге және бейне мазмұнды талдауға қабілетті неғұрлым қуатты нейрондық желі MUM дамуына дейін.
• 2023 жылдың ақпанында жарияланған Бард интернеттен алынған ауқымды білімді Google-дың үлкен тіл үлгілерінің күшімен біріктіруге арналған.
• Google-ды Bard-ты ЖИ-тің неғұрлым күрделі үлгісіне жаңартуға шақырды.
• Неғұрлым жетілдірілген жүйені жасау қажеттілігін мойындай отырып, Google 2023 жылдың мамырында Google I/O-да PaLM 2-ні енгізді, бұл Gemini-дің басталуын белгіледі.
• Бардтың 2024 жылдың ақпанында Gemini-ге ребрендинг жасауы Google-дың алдыңғы қатарлы LLM технологиясын пайдалануына айтарлықтай өзгеріс әкелді.
• Google компаниясының Gemini жасанды интеллект технологиясы эволюциясындағы монументалды қадам болып табылады.
• Gemini бүгінгі күнге дейін ең күрделі және жан-жақты үлкен тіл үлгісі (LLM) болып табылады.

Табиғи тілді өңдеу (NLP) құралдары

• NLP міндеті - компьютердің адам сөйлеуінің мағынасын түсінуіне жағдай жасау.
• Жалпы мағынада NLP технологияларының міндеттері деңгейлерге бөлінеді:
  • Сигнал деңгейінде нейрондық желілік жүйелер ауызша және жазбаша сөйлеуді танып, синтездей алады – әңгімелерді автоматты түрде жазу, транскрипция, сөйлеу аналитикасы.
  • Сөз деңгейінде оны морфологиялық тұрғыдан талдап, нормаға сәйкестендіру – автоматты түзету, грамматиканы тексеру.
  • Сөз тіркестерімен жұмыс істегенде, NLP субъектілерді, жеке сөздерді бөлектеуге және сөйлеу бөліктерін белгілеуге мүмкіндік береді.
  • Сөйлемдерде жасанды интеллект нүктелерді дәл анықтап, сөйлемнің соңын сөздің аббревиатурасынан ажыратады.
  • Абзацты талдау кезінде алгоритм тілді, эмоционалдық бояуды таниды, семантикалық бірліктердің арасындағы байланыстарды анықтайды.
  • Көлемді құжаттарда жүйе тақырыпты анықтайды, аннотация немесе түйіндеме құрастырады және мағынасын жоғалтпай мәтінді басқа сөздермен қайта жазады.
  • Мәтін кластерімен жұмыс істегенде, NLP тегтердің көмегімен көшірмелерді жояды және қажетті ақпаратты табады.
• NLP бизнесте, ғылымда және басқа салаларда әртүрлі мәселелерді шешу үшін қолданылады: клиенттердің мақсатты санаттарын сегменттеу және сәйкестендіру, шығарма туралы пікірлер мен пікірлерді іздеу, санаттарға бөлу, кіріс сұраныстарды мазмұны бойынша жіктеу алгоритмдері, клиенттермен өзара әрекеттесуді автоматтандыру, нейрондық желінің маңыздысын бөліп көрсете отырып, кез келген мәтіннің қысқаша түйіндемелерін жасау мүмкіндігі.
• Natural Language Processing (NLP) құралдары – компьютерлерге адам тілін талдауға, түсінуге және жасауға мүмкіндік беретін бағдарламалар мен кітапханалар.
• NLTK (табиғи тіл құралдары жинағы) - Python тілінде табиғи тілді өңдеуге арналған ең танымал құралдардың бірі.
• spaCy - бірнеше тілде мәтінді өңдеуге қолдау көрсететін NLP кітапханасы.
• Gensim - Мәтіндер арасындағы мағыналық ұқсастықты талдау және модельдеуге арналған кітапхана.
• Стэнфорд NLP - Стэнфорд университеті әзірлеген табиғи тілді өңдеу құралдарының жиынтығы.
• OpenNLP - Сөйлеу бөлігін белгілеу, сөйлемдерді талдау, таңбалау және мәтінді жіктеу сияқты негізгі NLP тапсырмаларын орындауға арналған Java құралдар жинағы.
• CoreNLP - Мәтінді талдау үшін қосымша мүмкіндіктері бар Stanford NLP бағдарламасының кеңейтілген нұсқасы.
• Hugging Face Transformers - BERT, GPT, T5 және т.б. сияқты трансформатор үлгілерімен жұмыс істеуге арналған платформа және кітапхана.
• TextBlob - Негізгі NLP тапсырмаларын орындау үшін жеңілдетілген синтаксисі бар NLTK және Pattern негізінде жасалған кітапхана.
• FastText - Сөздер мен мәтіндерді көрсетуге арналған жылдам және дәл үлгілерді жасауға арналған Facebook AI құралы.
• Polyglot - Жалпы NLP тапсырмаларын орындау үшін көп тілді қолдауы бар кітапхана.

NLP құралдарымен шешілетін мәселелер

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