Үлкен тілдік модельдер (LLM)

Үлкен тілдік модельдер (LLM)

• LLM (Large Language Model) - жаңа мазмұнды түсіну, құру және болжау үшін терең оқыту әдістерін қолданатын ЖИ алгоритмінің бір түрі.
• Генеративті ЖИ LLM-мен тығыз байланысты және мәтіндік мазмұнды жасау үшін қолданылады.
• Тіл идеялар мен тұжырымдамаларды жеткізуге қажетті сөздер, семантика және грамматиканы қамтитын коммуникацияның негізі болып табылады.
• Тілдік модельдер жасанды интеллектіде қарым-қатынас және жаңа тұжырымдамаларды құруда қолданылады.
• Элизаның тілдік моделі (1966 ж.) жасанды интеллектінің алғашқы тілдік модельдерінің бірі болып саналады.
• Барлық тілдік модельдер алдымен мәліметтер жиынтығында оқытылады, содан кейін қатынастарды анықтауға қолданылады.
• Тілдік модельдер әдетте NLP (Natural Language Processing) қосымшаларында пайдаланушының табиғи тілдегі сұранысын енгізуге мүмкіндік береді.
• NLP мәтіндік және сөйлеу деректерін талдау үшін маңызды, диалектілердегі және грамматикалық айырмашылықтарды жеңуге көмектеседі.
• LLM - ЖИ-дегі тілдік модель тұжырымдамасының эволюциясы, логикалық қорытынды жасау үшін деректерді кеңейтеді.
• LLM әдетте кем дегенде миллиард параметрге ие, параметрлер - оқыту жүргізілген модельдегі айнымалылар.
• Қазіргі заманғы LLM 2017 жылы пайда болды және трансформаторлық модельдерді қолданады, LLM дәл жауаптарды тез түсініп жасай алады.
• LLM терминін Стэнфордтың адамға бағытталған жасанды интеллект институты 2021 жылы енгізген.
• LLM контекстке сәйкес келетін жауаптарды жасай алатын үлкен деректерді өңдей алады.
• LLM-нің негізінде лингвистикалық білімге жету үшін үйлесімді жұмыс істейтін бірнеше негізгі компоненттер бар.

LLM пайдалану

• LLM анықтама немесе сұрақ алса, жауап ретінде мәтін жасай алады.
• LLM ChatGPT пайдаланушы енгізген деректерге жауап ретінде эссе, өлең жасай алады.
• LLM-ді оқыту үшін үлкен мәліметтер жиынтығын қолдануға болады.
• Кейбір LLM бағдарламашыларға код жазуға, функцияларды жазуға көмектеседі.
• LLM көңіл-күйді талдау, ДНҚ зерттеу, клиенттерге қызмет көрсету және чатботтар үшін қолданылуы мүмкін.
• Нақты LLM мысалдары: ChatGPT, Bard, Llama және Bing Chat.
• LLM контекстік оқыту тетіктерін қолдана отырып, жаңа тапсырмаларды орындауды игере алады.
• NLP мамандары модельдерді белгілі бір мәселелерді шешуге «үйрету» кезінде олардың параметрлерін жаңартпайды.
• LLM-ге үлгілердің қалаған әрекетін көрсететін нұсқаулар жазылады, бұл өндірістер модельдерге кіріс контексті ретінде беріледі.

LLM-нің қалай жұмыс істейтіні

• LLM бірнеше құрамдастарды қамтитын күрделі тәсілді пайдаланады.
• LLM әдетте петабайттарды құрайтын деректердің үлкен көлеміне үйренуі керек.
• Оқыту әдетте бақылаусыз оқыту тәсілінен басталатын бірнеше кезеңде болуы мүмкін, ол құрылымдалмаған деректерге үйретіледі.
• Таңбаланбаған деректерден үйренудің артықшылығы жиі қол жетімді деректер әлдеқайда көп болуында.
• Модель әртүрлі сөздер мен ұғымдар арасындағы байланыстарды қорытындылай бастайды.
• Кейбір LLM үшін өзін-өзі бақылайтын оқыту түрі арқылы оқыту және дәл баптау келесі қадам болып табылады.
• Модельге әртүрлі ұғымдарды дәлірек анықтауға көмектесу үшін деректер таңбаланады.
• LLM трансформаторлық нейрондық желі процесінен өтіп, терең оқытуды жүзеге асырады.
• LLM өзіне-өзі назар аудару механизмі арқылы сөздер мен ұғымдар арасындағы байланыстарды түсінеді.

Генеративті жасанды интеллект құралдары

• LLM үшін көптеген қосымшалар бар.
• GPT-3 және ChatGPT, Claude, Llama 2, Cohere Command және Jurassiccan көшірме жаза алады.
• AI21 Wordspice стилі мен дауысын жақсарту үшін өзгерістер енгізуді ұсынады.
• KI-NLP (ғылымды қажет ететін табиғи тілді өңдеу) цифрлық мұрағаттардағы нақты сұрақтарға жауап бере алатын LLM-ге қатысты.
• LLM мәндері немесе мағынасы ұқсас мәтінді жіктей алады, мысалы: клиенттердің көңіл-күйін өлшеу.
• LLM сұраныстарға негізделген кодты құруды жақсы біледі, мысалы Amazon Q Developer Python, JavaScript және Ruby тілдерінде код жаза алады.
• Alexa Create сияқты кішкентай балалар әңгімесін жазуға болады.
• OpenAI/GPT 3 2020 жылдың маусымында іске қосылды, 175 миллиард параметрі болды.
• GPT сериясының үшінші буыны табиғи тілді өңдеу мүмкіндіктерін кеңейтті.
• OpenAI GPT-3.5-ті үздіксіз жақсартулар енгізді, GPT-4 2023 жылдың наурызында шығарылды.
• GPT-4 модельдің адамға ұқсас мәтінді түсіну және жасау қабілетін жақсартады.
• Google/Gemini компаниясының ЖИ инновациялық саяхаты цифрлық ақпаратпен өзара әрекеттесу тәсілін жақсартқан кезеңдерімен ерекшеленеді.
• Google компаниясының алғашқы трансформаторлық моделі BERT-тен бастап көп тілді түсінуге және бейне мазмұнды талдауға қабілетті нейрондық желі MUM-ға дейін дамыды.
• Google-дың Bard деп аталатын сөйлесу ЖИ қызметі Google-дың үлкен тіл үлгілерімен біріктірілген, бірақ алғашқы шығарылымында кемшіліктер анықталды.
• Gemini Google I/O-да PaLM 2-ні енгізді, бұл 2024 жылдың ақпанында Gemini-ге ребрендинг жасауға әкелді.
• Gemini оны Gemini моделінің жетістіктеріне сәйкес келтіру үшін жасалды және 2023 жылы қ қуатты нұсқасын шығарумен аяқталды.
• Gemini бүгінгі күнге дейін ең күрделі LLM болып табылады.

Табиғи тілді өңдеу (NLP) құралдары

• NLP – гуманитарлық лингвистика және ЖИ технологияларын біріктіретін ғылым, оның міндеті – компьютердің адам сөйлеуін түсінуіне жағдай жасау.
• NLP технологияларының міндеттері деңгейлерге бөлінеді: сигнал, сөз, тіркес және мәтін деңгейлері.
• Нейрондық желілік жүйелер ауызша және жазбаша сөйлеуді танып, синтездей алады.
• NLP бизнес, ғылым және өзге салаларда қолданылады.
• Клиенттерді сегменттеу, пікірлерді іздеу, сұраныстарды жіктеу, клиенттермен әрекеттесуді автоматтандыру.
• Мәтіннің қысқаша түйіндемелерін жасау мүмкіндігі бар.

NLP құралдардың әдістері

• Natural Language Processing (NLP) құралдары адам тілін талдауға мүмкіндік беретін бағдарламалар мен кітапханалар.
• NLTK (табиғи тілдік құралдар жинағы) – Python тілінде табиғи тілді өңдеуге арналған негізгі құралдардың бірі.
• Ол токенизация, түбірлеу, грамматикалық талдау функцияларын қамтамасыз етеді және шағын жобаларды оқыту үшін қолданылады.
• spaCy бірнеше тілде мәтінді өңдеуге қолдау береді және коммерциялық шешімдер үшін танымал.
• Ол нысанды шығару және семантикалық талдау сияқты әртүрлі тапсырмалар үшін қолданылады.
• Gensim мәтіндер арасындағы мағыналық ұқсастықты талдау және модельдеуге арналған.
• Ол тақырыпты модельдеу, мағынаны талдау және мәтінді кластерлеу үшін қолданылады.
• Стэнфорд NLP табиғи тілді өңдеу құралдарының морфологиялық, синтаксистік талдауды қолдайды және көптілді жобаларға арналған.
• OpenNLP Java құралдар жинағы сөйлеу бөлігін белгілеу, сөйлемдерді талдау, таңбалайды және мәтінді жіктейді.
• 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.
• TextBlob жеңілдетілген синтаксисі бар NLTK және Pattern негізінде жасалған.
• FastText сөздер мен мәтіндерді көрсетуге арналған Facebook AI құралы.
• Polyglot көп тілді қолдауы бар кітапхана және токенизацияға арналған.
• Токенизация мәтінді жеке сөздерге немесе сөйлемдерге бөледі.
• Лемматизация сөздерді негізгі түріне келтіреді.
• Сөйлем мүшелерін белгілеу әрбір сөздің сөйлемдегі қызметін анықтайды және сезімдерді талдайды.
• NER мәтіннен нысандарды оқшаулайды, мәтінді аударады және мәтінді құрады.