Определение большой языковой модели

В области искусственного интеллекта LLM — это специально разработанное подмножество машинного обучения, известное как глубокое обучение, которое использует алгоритмы, обученные на больших наборах данных для распознавания сложных закономерностей. Магистраты учатся, обучаясь на огромных объемах текста. На фундаментальном уровне они учатся отвечать на запросы пользователей с помощью соответствующего содержания, учитывающего контекст, написанного на человеческом языке — типа слов и синтаксиса, которые люди используют во время обычного разговора.

Как связаны большие языковые модели и искусственный интеллект?

Искусственный интеллект можно рассматривать как пирамиду, а искусственный интеллект — в качестве родительской технологии на нижнем базовом уровне. Следующим уровнем является машинное обучение, затем глубокое обучение, нейронные сети и генеративный ИИ, а затем базовые модели, а затем большие языковые модели на первых двух уровнях. LLM — это продвинутая подкатегория ИИ, которая ориентирована на понимание, прогнозирование и создание человекоподобного текста.

Приложения с большой языковой моделью

LLM являются критически важным компонентом в возможности генеративного ИИ, что делает их мощными инструментами для ряда задач обработки естественного языка, таких как:

• Поиск, перевод и суммирование текста
• Ответы на вопросы
• Создание нового контента, включая текст, изображения, музыку и программный код

Но это способность LLM объединять информацию, анализировать данные и выявлять тенденции, которые позволяют им адаптироваться к конкретным сценариям использования, а не просто создавать текст. Их формирующиеся способности охватывают широкий спектр областей, ролей и задач— от генетического секвенирования до разработки наркотиков, от генерации кода до программирования роботов, от инвестиций, консультирования до обнаружения мошенничества. LLM даже полезны в сельскохозяйственных применениях, розничной торговле и людских ресурсах.

Как работают большие языковые модели?

LLM работают в нейронных сетях — вычислительных моделях с узлами, сгруппированными вместе как нейроны в биологическом мозге. Эта структура обеспечивает быструю параллельную обработку сигналов и улучшает распознавание шаблонов и глубокое обучение.

Но реальный прорыв LLM заключается в их архитектуре трансформаторов и механизмах самостоятельного внимания, которые позволяют моделям взвешивать важность различных частей входных данных. Затем LLM может предсказать последовательность того, что должно произойти дальше, скорее как функция автозаполнения. LLM просеивают миллиарды или даже триллионы параметров набора данных в своем семантическом анализе, поскольку они работают над тем, чтобы выработать понимание смысла слов в конкретном контексте, в котором они используются.

Со временем алгоритмы глубокого обучения учатся прогнозировать не только следующее слово, которое должно произойти в предложении, но и дальше до следующего абзаца, а иногда даже следующего раздела. Этот процесс заключается в том, как LLM устраняет разрыв между базовой структурой данных и базовыми бизнес-концепциями, необходимыми для создания релевантного контента.

Как обучаются большие языковые модели?

Независимо от того, развернута ли модель в медико-биологической сфере, маркетинге, финансовых услугах или любой другой настройке, LLM должны изучить правила языка и области — декодирование сложных шаблонов, чтобы получить глубокое понимание грамматики, семантики и процессов, чтобы они могли получать контекстно-точные ответы.

Данные обучения для LLM

Первоначально LLM снабжаются огромными объемами текстовых данных из широкого спектра источников. Это обучение включает в себя обработку миллиардов слов из книг, статей, веб-сайтов и других насыщенных текстами сред. Разнообразие и размер набора данных критически важны для того, чтобы модель имела адекватную базу обучения.

Процесс обучения LLM

Этот первый этап обучения контролируется людьми, снабжающими модель разговорами и другими текстами для приема. Второй этап – это обучение усилению на основе обратной связи от человека путем ранжирования ответов модели. Затем модель обучается в нескольких итерациях, включая неконтролируемое обучение, где модель экспонируется в тексте и учится выявлять закономерности и корреляции, чтобы прогнозировать её части — без явной инструкции.

Точная настройка после обучения LLM

После обучения по общему набору данных LLM можно более узко настроить для определенных сред, даже на уровне компании, с помощью процесса, называемого выводом модели. Модель, обученная с использованием актуальных для отрасли и специфичных для организации данных — от неструктурированного контента, таких как базы данных, бесед с клиентами и сервисных запросов до юридических контрактов — использует свои изученные лингвистические закономерности и знания, полученные в ходе предварительного обучения и точной настройки, для анализа новых входных данных. Это позволяет более эффективно и естественно взаимодействовать с пользователями, оптимизироваться для конкретных приложений и сценариев использования, а также понимать нюансы различных бизнес-контекстов и терминологии.

Например, специфичные для домена LLM могут быть обучены специально по типам медицинских, научных или юридических данных, в то время как собственные LLM могут быть обучены на собственных частных данных компании для обеспечения конкурентоспособности и безопасности.

Для поддержания эффективности модели рекомендуется постепенно обновлять данные обучения, добавляя такие элементы, как описания новых продуктов и документы политики, тем самым непрерывно настраивая LLM для максимальной ценности для бизнеса.

Необходимые ресурсы для обучения LLM

• Требования к вычислительной мощности: Обучение надежной большой языковой модели требует значительных вычислительных ресурсов. Это включает в себя мощные процессоры (как для вычислений, так и для графики), достаточный объем памяти и значительные облачные ресурсы в зависимости от размера и сложности модели.
• Временная инвестиция: Обучение большой языковой модели является постепенным процессом. Потребуется время на подачу, корректировку и повторное обучение модели с правильными наборами данных.

Одним из наиболее значительных преимуществ LLM является то, что они могут со временем учиться и совершенствоваться, адаптироваться к различным сценариям использования и реагировать на меняющиеся потребности бизнеса. От базового обучения до предоставления расширенных возможностей с учетом контекста — каждый шаг состоит в том, чтобы повысить согласованность и эффективность LLM в соответствии с уникальными требованиями конкретной организации.

Каковы крупные сценарии использования языковой модели для бизнеса?

LLM оказываются настолько универсальными, что практически каждая отрасль на каждом этапе может извлечь выгоду из их внедрения в рамках растущего числа бизнес-процессов. В частности, это касается новых настраиваемых, взаимосвязанных инструментов LLM, позволяющих большему числу компаний внедрять и монетизироватьвозможности генеративного ИИ.

По мере развития технологии LLM расширяются, а не просто текстовые приложения. После того как генеративный ИИ создает новый текст, аудио, изображения или видео с использованием множества источников данных, обученный и настроенный LLM понимает, как перенести эти сгенерированные результаты ИИ в бизнес-контекст.

LLM могут дополнять и усиливать возможности генеративного ИИ, чтобы быть еще более прогнозными, адаптивными и интеллектуальными. Некоторые LLM могут сотрудничать с другими моделями ИИ для выполнения более сложных задач, помогая компаниям оптимизировать операции, улучшать принятие решений или создавать более интерактивное и персонализированное взаимодействие с клиентами.

Так много новых приложений выпускаются быстрыми темпами, есть много интересных возможностей для будущего ИИ и LLM в бизнесе.

Наиболее распространенные возможности LLM в бизнесе

Поскольку они позволяют пользователям создавать согласованные предложения и абзацы с учетом контекста в ответ на заданный запрос, LLM могут автоматизировать множество бизнес-задач:

• Уплотнение текстов
• Перевод
• Генерация текста и изображений
• написание кода и отладка;
• Веб-поиск
• Обслуживание клиентов и анализ настроений
• Виртуальные ассистенты/чатботы
• Классификация текстов/документов
• Автоматизированная проверка и утверждение документов
• Ответы базы знаний
• Копирайтинг и техническое письмо

Сценарии использования LLM для технической коммуникации

LLM может оказать ценную помощь авторам технической документации, особенно для утомительных, повторяющихся задач и обеспечения качества, высвобождая время для более стратегически ценной деятельности, которая требует участия человека.

• Автоматизация процесса создания отчетов, резюме и других технических документов.
• Предоставление обратной связи по письмам в реальном времени.
• Быть обученным для понимания контекста написанного текста, повышения точности и эффективности технической коммуникации.
• Предоставление информации и аналитики по технической коммуникации, помогающей выявлять тенденции и шаблоны, а также повышать качество.
• Анализируйте отзывы клиентов и заявки в службу поддержки, предоставляя информацию о потребностях клиентов и помогая улучшать документацию по продуктам и материалы поддержки.

Сценарии использования LLM для выездного обслуживания

На местах технические специалисты могут спросить бота, как исправить определенную единицу оборудования на месте. После прочесывания данных бот мог предоставлять инструкции, генерируемые LLM, на естественном языке, обеспечивая быстрый доступ к экспертным знаниям.

Сценарии использования LLM для управления цепочкой поставок

Например, в области управления цепочкой поставок LLM могут обеспечить беспрецедентную эффективность и дальновидную гибкость:

• Прогнозирование сбоев
• Оптимизация маршрутов
• Разработка стратегий обеспечения устойчивости
• Повышение точности прогнозирования
• Принятие решений в реальном времени

Ведущие отрасли и бизнес-сферы, использующие LLM

• Сельское хозяйство
• Обслуживание клиентов и выездное обслуживание
• Образование
• Государственное управление
• Финансы и страхование
• Здравоохранение и фармацевтика
• Управление персоналом
• Официальная информация
• Медиа и технический контент
• Розничная торговля и электронная коммерция
• Продажи, маркетинг и реклама
• Энергетика и ЖКХ

Как большие языковые модели развертываются в бизнесе?

В продуктивной среде LLM обычно используются в настройке программного обеспечения как услуги (SaaS), где они обучаются и размещаются в облаке и интегрируются непосредственно в приложения, продукты или услуги. Организации могут напрямую вводить свои уникальные данные в модель ИИ и получать адаптированные ответы или прогнозы, не участвуя в разработке и обучении модели ИИ.

Шаги для интеграции LLM в бизнес-приложения

• Фаза создания идей: мозговой штурм разработчиков и бизнес-стратегов для определения потенциальных сценариев использования LLM.
• Фаза валидации: создаются жесткие среды тестирования для оценки потенциала LLM, оценки всех аспектов, от производительности до соблюдения нормативных требований и этических соображений.
• Фаза реализации: успешные языковые модели интегрируются в существующие системы, расширяя их, а не прерывая текущие потоки операций.
• Фаза эксплуатации: управление и расширение внедренных моделей обеспечивается за счет обратной связи от клиентов и постоянной оптимизации.

Преимущества больших языковых моделей

LLM предоставляют широкий спектр преимуществ для бизнеса независимо от конкретных отраслей или сценариев использования:

• Эффективность: LLM может значительно повысить эффективность процессов благодаря их способности понимать и обрабатывать естественный язык в большом масштабе.
• Сокращение затрат. С помощью LLM можно автоматизировать такие задачи, как поддержка клиентов, анализ данных и другие, что сокращает операционные затраты.
• Анализ данных: LLM могут быстрее и эффективнее анализировать и интерпретировать огромные объемы данных, предоставляя компаниям ценную информацию.
• Повышение качества обслуживания клиентов. Приложения на основе LLM позволяют улучшить взаимодействие с клиентами, предлагая персонализированную помощь и ответы в реальном времени.
• Масштабируемость: LLM могут справляться с растущими объемами работы благодаря своим возможностям глубокого обучения.

Проблемы больших языковых моделей

Несмотря на свои многочисленные преимущества и сценарии использования, LLM сталкиваются с рядом проблем, которые необходимо учитывать:

• Вопросы конфиденциальности данных: LLM обрабатывают множество текстовых данных. Если для модели доступны конфиденциальные или персональные данные, системы должны быть в наличии, чтобы обеспечить ее конфиденциальность и анонимность.
• Этические озабоченности по поводу предвзятости и справедливости: магистранты обучаются на огромных объемах данных из многих источников, поэтому они могут отражать и воспроизводить предубеждения, присутствующие в этих наборах данных.
• Неверная интерпретация данных или галлюцинаций: Хотя LLM могут понимать язык, они не понимают его так же, как люди. Они могут делать ошибки и неправильно понимать данные, вызывая потенциальные проблемы, такие как создание ложных инструкций. LLM также иногда испытывают явление, называемое галлюцинацией, в котором инструмент ИИ различает закономерность, где на самом деле нет такого явления, что приводит к неточным или откровенно бессвязным ответам.
• Зависимость от бизнеса и непрерывность. Чрезмерная зависимость от LLM может сделать бизнес уязвимым, если система перестает работать или дает неточные результаты.
• Техническая сложность: для внедрения, точной настройки и ведения LLM требуются технические знания и ресурсы. Неправильное управление может привести к неожиданным проблемам и затратам.

Часто задаваемые вопросы

Что означает LLM?

LLM означает большую языковую модель — тип модели машинного обучения/глубокого обучения, которая может выполнять различные задачи обработки естественного языка (NLP) и анализа, включая перевод, классификацию и генерацию текста, ответы на вопросы в диалоговой манере и идентификацию шаблонов данных.

В чем разница между LLM и ИИ?

Искусственный интеллект можно рассматривать как ряд концентрических кругов, а ИИ в центре — в качестве родительской технологии. Следующим кольцом является машинное обучение, затем глубокое обучение, нейронные сети и генеративный ИИ, за которым следуют базовые модели и большие языковые модели. LLM — это расширенный набор искусственного интеллекта, который ориентирован на понимание, прогнозирование и создание человекоподобного текста.

Подробнее