Definice velkého jazykového modelu

V oblasti umělé inteligence jsou LLM speciálně navržená podmnožina strojového učení známá jako hluboké učení, která využívá algoritmy trénované na velkých množinách dat k rozpoznání složitých vzorů. LLM se učí tím, že jsou vyškoleny na obrovské množství textu. Na základní úrovni se učí reagovat na požadavky uživatelů relevantním obsahem v kontextu napsaným v lidském jazyce – druhem slov a syntaxí, které lidé používají při běžné konverzaci.

Jak souvisí velké jazykové modely a umělá inteligence?

Myslete na umělou inteligenci jako na pyramidu, s umělou inteligencí jako mateřskou technologií na spodní základní vrstvě. Další vrstvou je strojové učení, pak hluboké učení, neuronové sítě a generativní umělá inteligence, následované základovými modely a pak velkými jazykovými modely v horních dvou vrstvách. LLM je pokročilá podkategorie umělé inteligence, která se zaměřuje na porozumění, predikci a generování lidsky podobného textu.

Aplikace velkých jazykových modelů

LLM jsou kritickou součástí schopnosti generativní umělé inteligence, což z nich dělá výkonné nástroje pro řadu úloh zpracování přirozeného jazyka, jako jsou:

• Hledání, překlad a sumarizace textu
• Odpovědi na otázky
• Generování nového obsahu včetně textu, obrázků, hudby a softwarového kódu

Ale je to schopnost LLM kombinovat informace, analyzovat data a spotové trendy, které jim umožňují přizpůsobit se konkrétním případům použití, kromě pouhého vytváření textu. Jejich nové schopnosti zahrnují širokou škálu oblastí, rolí a úkolů– od genetického sekvenování až po vývoj léčiv, od generování kódu po programování robotů, od investičního poradenství až po detekci podvodů. LLM jsou dokonce užitečné pro zemědělské aplikace, maloobchod a lidské zdroje.

Jak fungují velké jazykové modely?

LLM běží na neuronových sítích – výpočetní modely s uzly shlukovanými jako neurony v biologickém mozku. Tato struktura umožňuje rychlé, paralelní zpracování signálů a zlepšuje rozpoznávání vzorů a hluboké učení.

Ale skutečný průlom LLM spočívá v jejich transformátorové architektuře a mechanismech sebepozornosti, které umožňují modelům vážit důležitost různých částí vstupních dat. LLM pak mohou předpovědět sekvenci toho, co by mělo následovat, spíše jako funkce automatického dokončování. LLM ve své sémantické analýze prolétají miliardami nebo dokonce biliony parametrů datových sad, protože pracují na rozvíjení porozumění významu slov v konkrétním kontextu, ve kterém se používají.

Postupem času se algoritmy hlubokého učení naučí předpovídat nejen další slovo, které by mělo nastat ve větě, ale až k dalšímu odstavci a někdy i další sekci. Tento proces spočívá v tom, jak LLM překlenuje mezeru mezi základní strukturou dat a hlavními obchodními koncepty, které potřebuje, aby mohl generovat relevantní obsah.

Jak se trénují velké jazykové modely?

Bez ohledu na to, zda je model nasazen v biologických vědách, marketingu, finančních službách nebo v jakémkoli jiném prostředí, LLM se musí naučit pravidla jazyka a domény - dekódování složitých vzorů, aby získaly hluboké znalosti gramatiky, sémantiky a procesů, aby mohly vytvářet kontextově přesné odpovědi.

Tréninková data pro LLM

Zpočátku jsou LLM dodávány obrovské množství textových dat z široké škály zdrojů. Toto školení zahrnuje zpracování miliard slov z knih, článků, webových stránek a dalších textově bohatých prostředí. Rozmanitost a velikost souboru údajů jsou pro model zásadní, aby měl odpovídající výukovou základnu.

Školicí proces LLM

Na tuto první fázi výcviku dohlížejí lidé dodávající modelu konverzace a další texty k požití. Druhou fází je posilování tréninku založené na zpětné vazbě člověka zařazením odpovědí modelu. Model je pak trénován ve více iteracích včetně učení bez dohledu, kde je model vystaven textu a naučí se identifikovat vzory a korelace s cílem předvídat jeho části – bez explicitní instrukce.

Detailní nastavení po tréninku LLM

Po trénování na generické množině dat může být LLM více přizpůsoben konkrétním prostředím, a to i na úrovni společnosti, pomocí procesu nazývaného odvození modelu. Model, který je vyškolen s reálnými daty relevantními pro dané odvětví a organizací – cokoliv od nestrukturovaného obsahu, jako jsou databáze, konverzace se zákazníky a tikety na podporu právních smluv – využívá svých naučených jazykových vzorů a znalostí získaných během předškolení a doladění k analýze nových vstupů. Může pak účinněji a přirozeněji interagovat s uživateli, být optimalizován pro konkrétní aplikace a případy použití a porozumět nuancím odlišných obchodních kontextů a terminologie.

LLM specifické pro danou oblast by například mohly být vyškoleny specificky o typech lékařských, vědeckých nebo právních údajů, zatímco proprietární LLM by mohly být vyškoleny na vlastních soukromých údajích společnosti pro konkurenceschopnost a bezpečnost.

Osvědčeným postupem pro udržování výkonu modelu je postupná aktualizace dat trénování přidáváním nových popisů produktů a dokumentů zásad, čímž se neustále dolaďuje LLM pro maximální obchodní hodnotu.

Potřebné zdroje pro školení LLM

• Požadavky na výpočetní výkon: Školení robustního velkého jazykového modelu vyžaduje značné výpočetní prostředky. To zahrnuje výkonné procesory (pro výpočet i grafiku), dostatek paměti a významné cloudové zdroje, v závislosti na velikosti a složitosti modelu.
• Časová investice: Školení velkého jazykového modelu je postupný proces. Vyžaduje čas na naplnění, úpravu a retrénování modelu se správnými množinami dat.

Jednou z nejvýznamnějších výhod LLM je, že se mohou časem učit a zlepšovat, přizpůsobovat se různým případům použití a reagovat na vyvíjející se obchodní potřeby. Od položení základního školení po poskytování pokročilých kontextových schopností, každý krok je o vývoji LLM, aby byl více sladěn a efektivní pro jedinečné požadavky konkrétní organizace.

Jaké jsou velké případy použití jazykového modelu pro podnikání?

LLM se ukazují být tak všestranné, že v podstatě každé odvětví ve všech fázích může těžit z jejich implementace napříč rostoucím počtem podnikových procesů. To platí zejména v případě nových přizpůsobených propojených LLM nástrojů, které umožňují více firmám osvojit a zpeněžitschopnosti generativní umělé inteligence.

Jak technologie postupuje, LLM se rozšiřují za pouhé textové aplikace. Poté, co generativní umělá inteligence vytvoří nový text, zvuk, obrázky nebo videa pomocí nesčetných zdrojů dat, vyškolený a vyladěný LLM má pochopení pro to, aby tyto generované výsledky umělé inteligence přenesl do obchodního kontextu.

LLM mohou rozšířit a zesílit sílu generativní umělé inteligence, aby byla ještě více prediktivní, adaptivní a inteligentní. Některé LLM mohou spolupracovat s jinými modely umělé inteligence na složitějších úlohách, pomáhají podnikům zefektivnit provoz, zlepšit rozhodování nebo vytvářet interaktivnější a personalizovanější zákaznické zkušenosti.

S tolika novými aplikacemi, které jsou vydávány rychlým tempem, existuje mnoho vzrušujících možností pro budoucnost umělé inteligence a LLM v podnikání.

Nejčastější LLM schopnosti v podnikání

Vzhledem k tomu, že umožňují uživatelům generovat koherentní, kontextově vhodné věty a odstavce v reakci na danou výzvu, mohou LLM automatizovat mnoho obchodních úloh:

• Sumarizace textu
• Překlad
• Generování textu a obrázku
• Zápis a ladění kódu
• Vyhledávání na webu
• Služby zákazníkům a analýza smýšlení
• Virtuální asistenti/chatboti
• Klasifikace textu/dokumentu
• Automatická kontrola a schvalování dokumentů
• Odpovědi znalostní databáze
• Copywriting a technické psaní

Případy použití LLM pro technickou komunikaci

LLM mohou poskytnout cennou pomoc autorům technické dokumentace, zejména pro únavné, opakující se úkoly a zajištění kvality, čímž uvolní čas pro strategicky hodnotnější činnosti, které vyžadují lidský dotek.

• Automatizujte proces generování výkazů, souhrnů a dalších technických dokumentů.
• Poskytnutí zpětné vazby při psaní v reálném čase.
• Buďte vyškoleni k pochopení kontextu psaného textu, zlepšení přesnosti a efektivity technické komunikace.
• Poskytnutí analýz a analýz technické komunikace, pomoc při identifikaci trendů a vzorů a zlepšování kvality.
• Analyzujte zpětnou vazbu zákazníků a tikety podpory, poskytněte přehledy o potřebách zákazníků a pomozte zlepšit produktovou dokumentaci a podpůrné materiály.

Případy použití LLM pro terénní služby

V terénu se technici mohou zeptat bota, jak opravit konkrétní vybavení v místě. Po pročesání dat by bot mohl poskytnout LLM generované instrukce v přirozeném jazyce a vytvořit tak rychlý přístup k odborným znalostem.

Případy použití LLM pro řízení dodavatelského řetězce

Například v řízení dodavatelského řetězce mohou LLM vytvářet bezkonkurenční efektivitu a progresivní agilitu:

• Předvídání narušení
• Optimalizace tras
• Strategie vytváření odolnosti
• Zvýšení přesnosti prognóz
• Rozhodování v reálném čase

Nejlepší průmyslová odvětví a pracovní úseky používající LLM

• Zemědělství
• Služby zákazníkům a terénní služby
• Vzdělávání
• Státní správa
• Finance a pojištění
• Zdravotnictví a léčiva
• Lidské zdroje
• Právní informace
• Média a technický obsah
• Maloobchod a elektronický obchod
• Prodej, marketing a reklama
• Utility (komunální služby)

Jak jsou v podnikání nasazeny velké jazykové modely?

V produkčním prostředí se LLM obvykle používají v nastavení softwaru jako služby (SaaS), kde jsou vyškoleny a hostovány v cloudu a integrovány přímo do aplikací, produktů nebo služeb. Organizace mohou přímo zadávat svá jedinečná data do modelu umělé inteligence a přijímat přizpůsobené reakce nebo prognózy, aniž by se musely naučit navrhovat a trénovat model umělé inteligence.

Kroky pro integraci LLM do podnikových aplikací

• Ideační fáze: Vývojáři a obchodní stratégové se snaží identifikovat potenciální případy použití pro LLM.
• Fáze validace: Jsou vytvořena přísná testovací prostředí pro posouzení potenciálu LLM, hodnocení všeho od výkonu až po shodu a etické úvahy.
• Fáze realizace: Úspěšné jazykové modely jsou integrovány do stávajících systémů, čímž se spíše rozšiřují než narušují aktuální workflow.
• Provozní fáze: Implementované modely jsou spravovány a vylepšovány prostřednictvím zpětné vazby od zákazníků a neustálého zlepšování.

Výhody velkých jazykových modelů

LLM poskytují řadu rozsáhlých obchodních výhod, nezávisle na konkrétních odvětvích nebo případech použití:

• Účinnost: LLM mohou výrazně zvýšit účinnost procesů díky jejich schopnosti porozumět a zpracovávat přirozený jazyk ve velkém měřítku.
• Snížení nákladů: S LLM lze úkoly, jako je zákaznická podpora, analýza dat a další, automatizovat, čímž se sníží provozní náklady.
• Analýza dat: LLM mohou analyzovat a interpretovat velké množství dat rychleji a efektivněji než lidsky možné, což poskytuje podnikům cenné poznatky.
• Lepší zákaznická zkušenost: Aplikace založené na LLM mohou zlepšit interakce se zákazníky tím, že nabízejí personalizovanou asistenci a reakce v reálném čase.
• Škálovatelnost: LLM zvládnou rostoucí množství práce díky jejich schopnosti hlubokého učení.

Výzvy velkých jazykových modelů

Navzdory mnoha výhodám a případům použití přicházejí LLM s řadou problémů, které je třeba zvážit:

• Obavy týkající se ochrany osobních údajů: LLM zpracovávají mnoho textových dat. Jsou-li pro model k dispozici citlivé nebo osobní údaje, měly by být zavedeny systémy, které zajistí jejich důvěrnost a anonymitu.
• Etické obavy ohledně předpojatosti a spravedlnosti: LLM jsou vyškoleny na rozsáhlém množství údajů z mnoha zdrojů, takže by mohly odrážet a reprodukovat předpojatosti přítomné v těchto souborech údajů.
• Nesprávná interpretace dat nebo halucinace: LLM sice umí rozumět jazyku, ale nerozumí tomu stejně jako lidé. Mohou dělat chyby a špatně pochopit data, což způsobuje potenciální problémy, jako je vytváření falešných prohlášení. LLM také někdy zažívají fenomén zvaný halucinace, ve kterém nástroj AI rozeznává vzor, kde opravdu neexistuje, což má za následek nepřesné nebo naprosto nekoherentní reakce.
• Závislost na podnikání a kontinuita: Nadměrná závislost na LLM může učinit podnik zranitelným, pokud systém přestane fungovat nebo přináší nepřesné výsledky.
• Technická složitost: Implementace, doladění a údržba LLM vyžaduje technické znalosti a zdroje. Nesprávné řízení by mohlo vést k neočekávaným problémům a nákladům.

Časté otázky

Co znamená LLM?

LLM znamená velký jazykový model – typ modelu strojového učení/hlubokého učení, který může provádět celou řadu úloh zpracování přirozeného jazyka (NLP) a analytických úloh, včetně překladu, klasifikace a generování textu, odpovídání na otázky konverzačním způsobem a identifikace datových vzorů.

Jaký je rozdíl mezi LLM a AI?

Myslete na umělou inteligenci jako na sérii soustředných kruhů, s umělou inteligencí v centru jako mateřskou technologií. Dalším kroužkem je strojové učení, pak hluboké učení, neuronové sítě a generativní umělá inteligence, následované základními modely a velkými jazykovými modely. LLM jsou pokročilá podmnožina umělé inteligence, která se zaměřuje na porozumění, predikci a generování lidsky podobného textu.

Další informace