LLM kalbos modeliai: kas jie yra ir kaip jie veikia

Los dideli kalbos modeliai arba LLMJie įsiskverbė į mūsų pokalbius lygiai taip pat, kaip išmanieji telefonai jų laikais: beveik nepastebimai, visiškai pakeisdami mūsų darbo, informacijos paieškos ir bendravimo su technologijomis būdą. Jie yra tokių įrankių kaip „ChatGPT“, „Gemini“, „Claude“ ir „Copilot“ pagrindas ir yra beveik kiekvieno šiuolaikinio išmaniojo asistento pagrindas.

Jei kada susimąstėte Kas tiksliai yra LLM ir kaip ji veikia viduje?Kuo jis skiriasi nuo klasikinių dirbtinio intelekto modelių arba kodėl tiek daug kalbama apie parametrus, žetonus, kontekstinį langą ar kvantizavimą? Čia rasite išsamų paaiškinimą, pateiktą aiškia ir prieinama kalba, neprarandant techninio tikslumo.

Kas yra LLM kalbos modelis?

Un LLM (didelės kalbos modelis) Tai dirbtinio intelekto modelis, pagrįstas giliuoju mokymusi, kuris yra apmokytas dirbti su didžiuliais teksto kiekiais, kad galėtų suprasti, generuoti ir transformuoti žmonių kalbą su sklandumu, kuris labai primena žmogaus kalbą.

Iš esmės, LLM yra sistema, kuri, gavusi įvesties tekstą, Numatykite, koks turėtų būti kitas teksto fragmentas. (tokenas), pagrįstas modeliais, kuriuos išmoko perskaitęs milijardus pavyzdžių: knygas, straipsnius, svetaines, techninę dokumentaciją, pokalbius, kodą ir kitus tekstinius išteklius.

Žodis „didelis“ (grande) Tai reiškia tiek mokymo duomenų kiekį, tiek parametrų skaičius kurį turi modelis: tai gali būti šimtai milijonų, milijardai ar net šimtai milijardų parametrų, kurie apibrėžia, kaip modelis reaguoja į kiekvieną įvestį.

Skirtingai nuo klasikinių taisyklėmis pagrįstų ar paprastų statistinių sistemų, LLM geba užfiksuoti gilius ryšius kalbojeJie supranta niuansus, kontekstą, tam tikru mastu ironiją, sudėtingas instrukcijas ir daug turtingesnes samprotavimo struktūras.

Nuo GPT ir Transformers iki šiuolaikinių LLM

Kai kalbame apie tokius modelius kaip GPT-4Klodas arba Lama, mes iš tikrųjų turime omenyje LLM, pagrįstos Transformer architektūra, pristatytas 2017 m. garsiajame straipsnyje „Dėmesys yra viskas, ko jums reikia“. Ši architektūra žymėjo lūžio tašką natūralios kalbos apdorojime.

Sutrumpinimas GPT Jie reiškia „Generative Pre-trened Transformer“: tai yra modelis generatyvinis (kuria naują turinį), iš anksto apmokytas (jis pirmiausia masiškai apmokomas su dideliais teksto korpusais) ir pagrįstas a transformatorius, neuroninių tinklų architektūra, leidžianti kurti šiuolaikines teisės magistro studijas (LLM).

Transformatoriai nuo senesnių modelių, tokių kaip pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN), skiriasi tuo, kad jie gali apdoroti visas teksto sekas lygiagrečiai Dėl dėmesio sutelkimo metodo, užuot ėjus žingsnis po žingsnio griežtai nuosekliai, mokymai tampa daug efektyvesni ir lengviau pritaikomi.

Šiuolaikiniai teisės magistro (LLM) specialistai šią idėją išplėtojo iki kraštutinumų: modeliai su milijardais parametrųapmokytas dirbti su milžiniškais teksto kiekiais, gebantis atlikti daugelį kalbos užduočių prilygti žmogaus našumui ir pranokti klasikines sistemas vertimo, santraukų kūrimo, kodo generavimo ar didelių teksto kiekių analizės srityse.

Žetonai: mažiausias vienetas, kurį „mato“ LLM

LLM atveju tekstas tvarkomas ne kaip atskiros raidės ir nebūtinai kaip ištisiniai žodžiai, o kaip žetonų, kurie yra maži teksto vienetai, galintys būti trumpas žodis, žodžio dalis, skyrybos ženklas ar net tarpas.

Pavyzdžiui, žodis „braškė“ galima suskirstyti į žetonus „šiaudas“ y „uoga“Modelis nemato atskirų raidžių ir neskaičiuoja, kiek yra „r“ raidžių: jis mato tik tuos du blokus. Todėl paklausus, kiek „r“ yra žodyje „braškė“, jis gali suklysti; esmė ne ta, kad jis „negali skaičiuoti“, o ta, kad Jis veikia ne raidžių, o žetonų lygmeniu..

Išankstinio apdorojimo metu visas mokymo tekstas suskaidomas į žetonus, o kiekvienas žetonas yra vaizduojamas kaip skaitinis identifikatoriusModelis veikia su šių identifikatorių sekomis, o ne su neapdorotu tekstu, todėl sistemingai gali dirbti su bet kokia kalba ar kalbų mišiniu.

Įterpimai ir vektoriniai atvaizdavimai

Kai tekstas padalintas į žetonus, kiekvienas žetonas paverčiamas skaitmeniniu vektoriumi, vadinamu įterpimaskuris yra matematinis jo reikšmės ir naudojimo skirtinguose kontekstuose vaizdavimas.

Šie įterpimai yra daugiamačiai vektoriai, kuriuose kiekvienas komponentas fiksuoja tam tikrą semantinį arba sintaksinį aspektą: žetonai, kurie rodomi panašiuose kontekstuose Galiausiai jos toje vektorinėje erdvėje turi panašius atvaizdavimus. Taigi, tokios sąvokos kaip „šuo“ ir „žievė“ bus daug artimesnės viena kitai nei „žievė“ ir „medis“, kai kontekste kalbama apie augintinius.

Be prasmės reprezentavimo, modeliai prideda poziciniai kodavimaikurie nurodo kiekvieno žetonų buvimo vietą sekoje. Tokiu būdu modelis ne tik žino, kuris žetonas yra, bet ir kur pasirodo ir kaip jis susijęs su kitais sakinio elementais.

Vidinis variklis: transformatorinė architektūra ir savęs priežiūra

Šiuolaikinio LLM pagrindas yra transformatorių tinklas, kuris yra pastatytas su keli dirbtinių neuronų sluoksniaiKiekviename sluoksnyje įvesties įterpimai yra transformuojami, generuojant vis sodresnius ir kontekstualesnius teksto atvaizdavimus.

Svarbiausias elementas yra mechanizmas savęs dėmesysTai leidžia modeliui „nuspręsti“, į kurias teksto dalis atkreipti daugiau dėmesio apdorojant kiekvieną žetoną. Tai atliekama projektuojant kiekvieną įterpimą į tris vektorius: užklausa, raktas ir reikšmė, gauta naudojant treniruočių metu išmoktas svorio matricas.

Užklausa nurodo, ko ieško prieigos raktas, raktas fiksuoja informaciją, kurią siūlo kiekvienas prieigos raktas, o reikšmė yra reprezentacija, kuri bus sujungta svertiniu būdu. Modelis apskaičiuoja užklausų ir raktų panašumo balai siekiant nustatyti, kurie žetonai yra svarbūs kiekvienai pozicijai.

Šie balai normalizuojami, kad būtų gauta dėmesio pesaiTai rodo, kiek informacijos iš kiekvieno žetono (per jo vertę) prisideda prie galutinio faktinio žetono atvaizdavimo. Taigi, modelis gali sutelkti dėmesį į atitinkamus raktinius žodžius ir „ignoruoti“ arba suteikti mažiau svorio mažiau svarbiems terminams, pvz., determinantams ar neutraliems jungiamiesiems elementams.

Šis mechanizmas sukuria tinklą svertiniai santykiai tarp visų žetonų sekos, ir tai daro lygiagrečiai, todėl architektūra yra labai efektyvi, palyginti su tradiciniais pasikartojančiais tinklais.

Modelio parametrai, svoriai ir talpa

LLM sudaro daugybė svoriai arba parametraiTai vidiniai kintamieji, kurie koreguojami mokymo metu ir kurie lemia, kaip informacija transformuojama kiekviename sluoksnyje.

Modelis su 7 milijardais parametrų (7.000B) LLM pasaulyje laikomas santykinai mažu, tuo tarpu modelis su 70 milijardų (70.000B) jau patenka į didelių modelių kategoriją, o modeliai, turintys daugiau nei 400.000 milijardų parametrų, yra tikri milžinai, kuriems reikia duomenų centro aparatinės įrangos infrastruktūra.

Praktiškai parametrų skaičius yra apytikslis matas. modelio „intelektiniai pajėgumai“Kuo daugiau parametrų, tuo sudėtingesnius kalbos modelius jis gali išmokti ir tuo įmantresnis gali būti jo samprotavimas. Tačiau didesnis ne visada yra geresnis visais atvejais: duomenų kokybė, architektūra ir tikslus derinimas taip pat vaidina svarbų vaidmenį.

Mažesni modeliai, vadinamieji mažas LLMJie idealiai tinka veikti įrenginiuose su ribotais ištekliais arba vietinėje aplinkoje, aukojant dalį loginio mąstymo galimybių. lengvumas ir privatumas.

Kaip apmokyti LLM

LLM mokymai apima didžiulių teksto kiekių skaitymą ir mokymąsi nuspėti kitą žetoną iš sekos, paremtos ankstesnėmis. Šio proceso metu modelis susiduria su milijonais ar milijardais pavyzdžių, ištrauktų iš jo mokymo korpuso.

Kiekviename žingsnyje modelis sugeneruoja kito žetono prognozę; tada ta prognozė palyginama su tikruoju žetonu ir a praradimo funkcija kuris kiekybiškai įvertina paklaidą. Tada modelio svoriai atnaujinami naudojant atgalinis sklidimas ir gradientinis nusileidimas, šiek tiek pakoreguojant kiekvieną parametrą, siekiant sumažinti tą paklaidą.

Ši kilpa numatyti, išmatuoti klaidą ir ją koreguoti Tai kartojama masiškai, kol modelis konverguoja link svorių rinkinio, leidžiančio generuoti nuoseklų tekstą su taisyklinga gramatika, tam tikrais samprotavimo gebėjimais ir iš duomenų išmoktomis faktinėmis žiniomis.

Tokiuose modeliuose kaip GPT-4 ir vėlesniuose modeliuose prie šio masinio mokymo pridedama fazė. Pastiprinimo mokymasis naudojant žmonių grįžtamąjį ryšį, kuriame žmonės (o kartais ir kiti modeliai) vertina reakcijas ir padeda koreguoti elgesį, kad jis geriau atitiktų žmonių pageidavimus, kiek įmanoma vengiant toksiškų, neteisingų ar netinkamų reakcijų.

Generavimo procesas: kaip rašo LLM

Kai bendraujate su teisės magistro (LLM) specialistu (pavyzdžiui, įvedate užklausą į pokalbių robotą), vidinis procesas yra savotiškas Padidintas automatinis užpildymasJūsų parašytas tekstas yra tokenizuojamas, konvertuojamas į įterpimus ir perduodamas per transformatoriaus sluoksnius.

Sluoksnis po sluoksnio modelis koreguoja šiuos įterpimus, atsižvelgdamas į kontekstą ir ryšius tarp žetonų, pasitelkdamas savęs stebėjimą. Galiausiai jis sukuria tikimybių skirstinys apie visus galimus žetonus, kurie galėtų atsirasti toliau.

Remdamasi šiuo pasiskirstymu, sistema parenka kitą žetoną po atrankos strategija kuris gali būti daugiau ar mažiau deterministinis. Jei temperatūra Jei jis nustatytas į 0.0, modelis beveik visada pasirinks labiausiai tikėtiną raktą, pateikdamas labai stabilius ir nekūrybiškus atsakymus, idealiai tinkančius kodo ar skaitmeninėms užduotims.

Esant aukštesnei temperatūrai (0,8–1,0), pasirinkimas tampa rizikingesnis: modelis Tyrinėkite mažiau tikėtinus, bet įvairesnius žetonusTai sukuria kūrybiškesnius atsakymus, naudingus idėjų generavimui, pasakojimų rašymui ar reklamai. Jei temperatūra pakyla per aukštai (virš ~1,5), rezultatas gali tapti nerišlus, su „plepalais“ ar beprasmėmis frazėmis.

Šis procesas kartojamas žetonas po žetono: kiekvienas naujas žetonas pridedamas prie įvesties sekos, o modelis perskaičiuoja išvestį, kol pasiekiamas maksimalus ilgis arba specialus užbaigimo žetonas.

Konteksto langas: modelio trumpalaikė atmintis

Svarbus LLM patirties aspektas yra jo konteksto langastai yra maksimalus žetonų skaičius, kurį jis gali atsižvelgti vienu „žvilgsniu“. Praktiškai tai yra jo trumpalaikė atmintis.

Ankstyvieji modeliai veikė su maždaug 4.000 žetonų kontekstiniais langais, kurie maždaug atitiko 3.000 teksto žodžių. Turėdamas tokią talpą, modelis galėjo apdoroti gana trumpus pokalbius arba vidutinio ilgio dokumentus, tačiau prarasdavo galimybę atlikti ilgas analizes.

Naujausi aukštos klasės modeliai jau susidoroja su šimtai tūkstančių ar net milijonai žetonųTai leidžia įkelti ištisas knygas, išsamią techninę dokumentaciją ir dideles žinių bazes, todėl LLM gali veikti kaip savo dokumentų analitikas nepaliekant to paties konteksto.

Konteksto langas nėra nuolatinė atmintis: kai jis viršijamas, teksto dalis reikia apibendrinti arba iškirpti. Tačiau neviršijant šios ribos, gebėjimas išlaikyti nuoseklumą ir prisiminti, kas buvo pasakyta anksčiau, yra vienas iš veiksnių, labiausiai lemiančių sąveikos kokybę.

Modelių tipai: uždari, atviri ir nišiniai

LLM ekosistema yra suskaidyta į keletą modelių tipų, turinčių labai skirtingas filosofijas. Viena vertus, yra uždari arba patentuoti modeliai, pavyzdžiui, GPT, Gemini ar Claude, kurias kuria didelės įmonės ir siūlo kaip debesijos paslaugas.

Šie modeliai paprastai yra galingiausi mąstymo gebėjimų, dydžio ir konteksto lango atžvilgiu, ir jie veikia superkompiuteriai su specializuotais GPUSavo ruožtu jie veikia kaip „juodosios dėžės“: tiksli jų architektūra nežinoma, jų mokymo duomenų detalės nežinomos ir nėra jokios visiškos jūsų siunčiamų duomenų naudojimo kontrolės.

Kitame kraštutinume yra modeliai atviri svoriaiKaip Lama 3„Mistral“ arba „Qwen“ yra pavyzdžiai, kai kūrėjai skelbia modelio svorius, kad kiekvienas galėtų juos atsisiųsti ir paleisti savo aparatinėje įrangoje. Paprastai jie neapima mokymo kodo ar originalių duomenų, tačiau leidžia vietinis ir privatus naudojimas labai lankstus.

Taip pat yra tikrai projektų atviro kodo, pavyzdžiui, OLMo, kurie dalijasi ne tik svoriais, bet ir kodu bei, jei įmanoma, duomenų detalėmis. Šie modeliai yra ypač vertingi moksliniams tyrimams, skaidrumui ir auditui.

Galiausiai yra nišiniai modeliaiJie yra apmokyti arba tiksliai pritaikyti konkrečioms sritims, tokioms kaip medicina, teisė, programavimas ar finansai. Nors jie gali būti daug mažesni nei universalūs gigantai, savo konkrečioje srityje jie gali pranoksta daug didesnius modelius tikslumu ir naudingumu.

Kaip interpretuoti modelio „pavadinimą“

Jei naršysite saugyklose, tokiose kaip „Hugging Face“, pamatysite modelių pavadinimus, kurie atrodo kaip branduoliniai raktai, pavyzdžiui: Llama-3-70b-Instruct-v1-GGUF-q4_k_mKiekviena pavadinimo dalis suteikia naudingos informacijos apie modelį.

Pirmoji dalis, Lama-3, žymi šeimos ir bazinę architektūrą, šiuo atveju – „Meta“ „Llama 3“ modelį. Skaičius 70b Tai rodo dydį: 70.000 milijardų parametrų, kurie suteikia jums supratimą apie reikalinga aparatinė įranga (labai aukštos klasės vaizdo plokštės arba serveriai su daug atminties).

Etiketė Nurodykite rodo, kad modelis buvo tiksliai suderintas vykdykite nurodymus ir bendraukite Žinoma. Jei norite naudoti teisės magistro laipsnį turintį specialistą kaip asistentą, būtina, kad pavadinime būtų „Instruct“ arba lygiavertis žodis; kitaip modelis gali veikti kaip bendrinis teksto užpildymo įrankis ir neatsakyti į jūsų klausimus tinkamai.

Fragmentas GGUF Tai failo formatas, ypač įprastas modeliams, veikiantiems procesoriuose arba „Apple“ įrenginiuose. Kiti formatai, pvz., EXL2, GPTQ arba AWQ, paprastai yra skirti NVIDIA GPU ir siūlo skirtingus našumo optimizavimus.

Galiausiai, q4_k_m Jame aprašomas kvantavimo lygis (šiuo atveju 4 bitai) ir konkretus metodas (K-kvantai), kurie turi įtakos disko dydžiui, reikalingai atminčiai ir nedideliam tikslumo praradimui, kuris yra priimtinas, kad modelis veiktų kuklesnėje aparatinėje įrangoje.

Kvantavimas: milžiniškų smegenų suspaudimas

Gali užimti moderniausius modelius originaliu formatu dešimtys ar šimtai gigabaitų ir reikalauja vaizdo atminties (VRAM) kiekio, viršijančio namų kompiuterio galimybes. Štai kur kvantavimas.

Pilnoje formoje LLM paprastai saugo savo svorius 16 bitų tikslumu (FP16), su daugybe dešimtainių vietų, kurios leidžia atlikti labai tikslius skaičiavimus. Kvantavimas sumažina šį bitų skaičių, pavyzdžiui, nuo 16 iki 4, suapvalindamas reikšmes taip, kad užima daug mažiau vietos ir reikalauja mažiau atminties, kad veiktų.

Stebina tai, kad daugelio pokalbių, rašymo ar apibendrinimo užduočių atveju perėjimas nuo 16 iki 4 bitų beveik neturi įtakos suvokiamai kokybei: naujausi tyrimai rodo, kad Q4 modelis gali išlaikyti apie 98 % jų praktinio mąstymo gebėjimų bendram naudojimui, svoris sumažėja iki 70 %.

Agresyvesnės kvantacijos, tokios kaip Q2 arba IQ2, leidžia sutalpinti didžiulius modelius į labai ribotą įrangą, tačiau kaina yra didelė: pastebimas koherencijos praradimas, ciklai, pasikartojimai ar klaidos sudėtingesnėse loginėse užduotyse, ypač matematikoje ir sudėtingame programavime.

Jei jūsų tikslas yra atlikti subtilias technines užduotis, patartina naudoti didžiausias jūsų aparatinės įrangos palaikomas kvantavimas (Q6, Q8 arba net nekvantifikuotas), o lengvesnėms užduotims, tokioms kaip rašymas ar minčių lietus, Q4 paprastai yra optimalus pasirinkimas daugumai vartotojų.

Aparatinė įranga ir vaizdo atmintis: kiek daug atminties gali parašyti jūsų kompiuteris?

Norėdami sužinoti, ar galite paleisti modelį savo kompiuteryje, užuot vien tik žiūrėję į sistemos RAM, turite patikrinti Jūsų vaizdo plokštės VRAMGreita nykščio taisyklė yra padauginti milijardus parametrų iš maždaug 0,7 GB VRAM, esant vidutiniam kvantavimui.

Pavyzdžiui, toks modelis kaip Ketvirtąjį ketvirtį skambinkite numeriu 3 8B Jame bus apie 5,6 GB vaizdo atminties, kurią gali sutalpinti daugelis dabartinių žaidimų vaizdo plokščių. Tačiau modelis... 70B parametrai Gali prireikti apie 49 GB vaizdo atminties – tai skirta profesionalioms vaizdo plokštėms arba konfigūracijoms su keliais GPU.

Dabartinėje ekosistemoje egzistuoja du pagrindiniai vietinio dirbtinio intelekto aparatinės įrangos metodai. Viena vertus, NVIDIAkur 3000, 4000 arba 5000 serijos RTX GPU, naudojantys CUDA, siūlo labai didelį teksto generavimo greitį, tačiau su apribojimu, kad VRAM yra brangi ir namų vartojimui paprastai neviršija 24 GB.

Kita vertus, yra „Apple“ keliasTurėdamas M2, M3 arba M4 lustus ir unifikuotą atmintį, „Mac“ su 96 arba 192 GB bendros atminties gali įkelti milžiniškus (kvantinius) modelius, kurių neįmanoma sutalpinti vienoje namų GPU, nors generavimo greitis paprastai yra mažesnis.

Abiem atvejais, tokie įrankiai kaip LM studija u Ollama Jie palengvina vietinių modelių atsisiuntimą, konfigūravimą ir vykdymą, leisdami jums koreguoti tokius parametrus kaip temperatūra, procesoriaus / grafikos procesoriaus naudojimas ar atmintis, nereikia vargti su sudėtingomis komandų eilutėmis, nebent ieškote labai tikslios integracijos su kitomis programomis.

LLM, palyginti su kitais generatyvinio dirbtinio intelekto tipais

Pavyzdžiui, kai sąveikaujate su vaizdų generatoriumi, jūsų raginimo tekstas pirmiausia apdorojamas naudojant kalbos modelis Jis supranta jūsų prašymą, klasifikuoja ketinimą ir išskiria pagrindinius elementus (meninį stilių, objektus, kontekstą ir kt.). Ši informacija tada paverčiama reprezentacijomis, kuriose naudojami konkretūs vaizdo modeliai.

Tas pats pasakytina ir apie generaciją garso ar muzikosLLM gali suprasti tekstinį aprašymą („sukurti ramų kūrinį su fortepijonu ir styginiais“) ir paversti jį struktūra, kurią specializuotas garso modelis transformuoja į garsą.

Kodo generavime tiesiogiai dalyvauja LLM: jie yra apmokyti didelės šaltinio kodo saugyklostechninę dokumentaciją ir naudojimo pavyzdžius, leidžiančius jiems rašyti funkcijas, paaiškinti klaidas, versti tarp programavimo kalbų ar net kurti mažus žaidimus, tokius kaip kryžiukai-nuliukai, C# kalba, remiantis paprastu natūralios kalbos aprašymu.

Praktinis LLM pritaikymas kasdieniame gyvenime

LLM gali būti tiksliai pritaikytos konkrečioms užduotims, kurios maksimaliai padidina jų gebėjimą suprasti ir generuoti tekstą, todėl asmeninėje ir verslo aplinkoje atsiranda vis daugiau taikomųjų programų.

Tarp dažniausiai naudojamų panaudojimo būdų randame pokalbių pokalbių robotai pavyzdžiui, „ChatGPT“, „Gemini“ arba „Copilot“, kurie veikia kaip bendrieji asistentai, galintys atsakyti į klausimus, paaiškinti sąvokas, padėti atlikti namų darbus, rašyti el. laiškus arba rengti ataskaitas.

Kita labai galinga kategorija yra turinio kūrimąProduktų aprašymai el. prekybai, reklaminiai tekstai, tinklaraščio straipsniai, vaizdo įrašų scenarijai, naujienlaiškiai ar socialinių tinklų įrašai – visa tai sugeneruota pagal gana paprastas instrukcijas.

Įmonėse LLM yra įpratę atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimusKlientų aptarnavimo dalies automatizavimas, didelių kiekių atsiliepimų (atsiliepimų, apklausų, socialinių tinklų komentarų) klasifikavimas ir žymėjimas bei įžvalgų apie prekės ženklo suvokimą, pasikartojančias problemas ar tobulinimo galimybes išgavimas.

Jie taip pat puikiai atlieka užduotis vertimas ir lokalizavimasDokumentų klasifikavimas, svarbios informacijos išskyrimas, santraukų rengimas ir pagalba priimant sprendimus, sustiprinant žmonių komandą greitomis didelių teksto rinkinių analizėmis.

LLM apribojimai ir rizika

Nepaisant jų galios, LLM turi didelių apribojimų, į kuriuos reikėtų atsižvelgti, norint juos naudoti išmintingai ir be nerealių lūkesčių.

Geriausiai žinomas yra reiškinys, kai haliucinacijosModelis gali generuoti informaciją, kuri skamba labai įtikinamai, bet yra klaidinga arba netiksli. Taip atsitinka todėl, kad LLM Numato tekstą, o ne faktusO jei konteksto nepakanka arba raginimas dviprasmiškas, užpildykite spragas įtikimu, nors ir išgalvotu, turiniu.

Taip pat turime atsižvelgti į šališkumoModeliai mokosi iš žmonių sugeneruotų duomenų, įskaitant šališkumą, stereotipus, nelygybę ir dalinį požiūrį į pasaulį. Be kontrolės ir derinimo mechanizmų, teisės magistro (LLM) praktika gali atkurti ar net sustiprinti šiuos šališkumus.

Kitas svarbus apribojimas yra jo greita priklausomybėAtsakymo kokybė labai priklauso nuo to, kaip suformuluojate prašymą: neaiškios instrukcijos duoda vidutiniškus rezultatus, o gerai parengtos užklausos veda prie daug naudingesnių, tikslesnių ir veiksmingesnių atsakymų.

Galiausiai, teisės magistro (LLM) specialistai neturi realaus pasaulio supratimo: jiems trūksta tiesioginio suvokimo, jie neturi integruotos ilgalaikės atminties, nebent būtų pridėtos išorinės sistemos ir nebent paslaugų teikėjas ją įgalintų, Jie neturi prieigos prie informacijos realiuoju laikuJų „žinios“ apsiriboja tuo, kas buvo jų mokymo duomenyse ir kas atitinka jų dabartinį konteksto langą.

Ryšys su verslo pasauliu ir darbu

Įmonių aplinkoje LLM studijos integruojamos į CRM, pardavimo įrankiai, paslaugos ir el. prekybos platformos siekiant padidinti produktyvumą ir pagerinti klientų patirtį.

Šie modeliai leidžia automatizuoti pasikartojančias užduotis, pvz., atsakyti į panašius el. laiškus, generuoti pradinius sutarčių pasiūlymus, apibendrinti skambučius ar susitikimus ir kt. vadovaujantys žmonės-agentai su realaus laiko atsako pasiūlymais, nebūtinai pakeičiant jūsų nuovoką, bet žymiai sumažinant mechaninę apkrovą.

Rinkodaros ir pardavimo srityse jie yra įpratę geresnis klientų segmentavimasAnalizuokite didelius kiekius tekstinių duomenų (atsiliepimų, užklausų, socialinės žiniasklaidos), suasmeninkite pranešimus ir atraskite galimybes, kurios kitaip liktų nepastebėtos tarp tūkstančių sąveikų.

Šis poveikis darbo aplinkai primena pramoninių robotų poveikį gamyboje: sumažėja monotoniško darbo apimtis, transformuojami pareigybių profiliai ir atsiranda naujų funkcijų, orientuotų į [toliau nurodytus]. projektuoti, stebėti ir integruoti dirbtinio intelekto sistemas esamuose procesuose.

LLM ateitis: daugiarūšiškumas ir didesnės galimybės

LLM evoliucija rodo vis daugiau modelių multimodalinisgebanti integruotai apdoroti ne tik tekstą, bet ir vaizdus, ​​garsą ir net vaizdo įrašus. Tokiu būdu viena sistema galėtų suprasti pokalbį, analizuoti nuskaitytą dokumentą, interpretuoti grafiką ir visa tai aptarti vienu metu.

Kai kurie modeliai jau apmokomi naudojant teksto, garso ir vaizdo derinius, atveriant duris pažangioms programoms tokiose srityse kaip autonominės transporto priemonėsrobotika arba patobulinti asmeniniai asistentai, kurie „mato“ ir „girdi“, taip pat skaito.

Tobulėjant mokymo metodams, tikimasi, kad LLM patobulės tikslumas, šališkumo mažinimas ir naujausios informacijos tvarkymasįtraukiant išorinius tikrinimo mechanizmus ir kontroliuojamą prieigą prie realaus laiko duomenų šaltinių.

Taip pat matysime hibridinių modelių konsolidaciją: derinius didelio našumo uždari modeliai su specializuoti atviri modeliai ir vietinius įrankius, leidžiančius išlaikyti privatumą ir kontroliuoti jautriausius duomenis.

Trumpai tariant, teisės magistro studijos (LLM) iš prašmatnios naujovės tampa vis labiau atpažįstama. pagrindinė produktyvumo infrastruktūraTai taikoma tiek privatiems asmenims, tiek įmonėms. Supratimas, ką jie gali padaryti, kaip jie dirba ir kokie jų apribojimai, yra labai svarbus norint juos efektyviai panaudoti nedeleguojant daugiau, nei jie realiai gali atlikti.