Definícia veľkého jazykového modelu

V oblasti umelej inteligencie sú LLM špeciálne navrhnutá podmnožina strojového učenia známa ako hlboké učenie, ktorá používa algoritmy vyškolené na veľkých množinách dát na rozpoznávanie zložitých vzorov. LLM sa učia tým, že sú školené na veľké množstvo textu. Na základnej úrovni sa učia reagovať na požiadavky používateľov s relevantným obsahom v kontexte napísaným v ľudskom jazyku – druhom slov a syntaxe, ktoré ľudia používajú počas bežnej konverzácie.

Ako súvisia veľké jazykové modely a umelá inteligencia?

Myslite na umelú inteligenciu ako pyramídu, s AI ako materskou technológiou v spodnej základnej vrstve. Ďalšou vrstvou je strojové učenie, potom hlboké učenie, neurónové siete a generatívna umelá inteligencia, po ktorých nasledujú základné modely, potom veľké jazykové modely na prvých dvoch vrstvách. LLM sú pokročilou podkategóriou umelej inteligencie, ktorá sa zameriava na pochopenie, predpovedanie a generovanie textu podobného človeku.

Veľké jazykové modelové aplikácie

LLM sú kľúčovou súčasťou schopnosti generatívnej umelej inteligencie, vďaka čomu sú výkonnými nástrojmi pre celý rad úloh spracovania prirodzeného jazyka, ako sú:

• Vyhľadávanie, preklad a zhrnutie textu
• Odpovedanie na otázky
• Generovanie nového obsahu vrátane textu, obrázkov, hudby a softvérového kódu

Ale je to schopnosť LLM kombinovať informácie, analyzovať údaje a spotové trendy, ktoré im umožňujú prispôsobiť sa konkrétnym prípadom použitia nad rámec vytvárania textu. Ich vznikajúce schopnosti pokrývajú širokú škálu oblastí, úloh a úloh– od genetického sekvenovania až po vývoj drog, od tvorby kódu až po programovanie robotov, od investičného poradenstva až po odhaľovanie podvodov. LLM sú dokonca užitočné aj pre poľnohospodárske aplikácie, maloobchod a ľudské zdroje.

Ako fungujú veľké jazykové modely?

LLM bežia na neurónových sieťach – výpočtové modely s uzlami zoskupenými spolu ako neuróny v biologickom mozgu. Táto štruktúra umožňuje rýchle paralelné spracovanie signálov a zlepšuje rozpoznávanie vzorov a hĺbkové učenie.

Skutočný prelom LLM však spočíva v ich transformátorovej architektúre a mechanizmoch vlastnej pozornosti, ktoré umožňujú modelom vážiť dôležitosť rôznych častí vstupných údajov. LLM potom môžu predpovedať postupnosť toho, čo by malo prísť ďalej, skôr ako funkcia automatického dokončovania. LLM presúvajú vo svojej sémantickej analýze miliardy alebo dokonca bilióny parametrov súboru údajov, pretože pracujú na tom, aby pochopili význam slov v konkrétnom kontexte, v ktorom sa používajú.

V priebehu času sa algoritmy hlbokého učenia učia predpovedať nielen ďalšie slovo, ktoré by sa malo vyskytnúť vo vete, ale za ďalším odsekom a niekedy aj ďalšou sekciou. Týmto procesom sa premosťuje priepasť LLM medzi základnou štruktúrou dát a základnými obchodnými konceptmi, ktoré musí byť schopné generovať relevantný obsah.

Ako sa trénujú veľké jazykové modely?

Bez ohľadu na to, či je model zavedený do biologických vied, marketingu, finančných služieb alebo iného nastavenia, LLM sa musia naučiť pravidlá jazyka a domény – dekódovanie komplexných vzorov, aby získali hlboké pochopenie gramatiky, sémantiky a procesov, aby mohli produkovať kontextovo presné odpovede.

Dáta školenia pre LLM

Pôvodne sú LLM kŕmené obrovským množstvom textových údajov zo širokej škály zdrojov. Toto školenie zahŕňa spracovanie miliárd slov z kníh, článkov, webových stránok a iných prostredí bohatých na texty. Rozmanitosť a veľkosť súboru údajov sú rozhodujúce pre to, aby model mal primeranú vzdelávaciu základňu.

Školiaci proces LLM

Na túto prvú fázu tréningu dohliadajú ľudia, ktorí dodávajú modelu konverzácie a iné texty na prijatie. Druhou fázou je posilňovací tréning založený na ľudskej spätnej väzbe klasifikáciou reakcií modelu. Model je potom trénovaný vo viacerých iteráciách vrátane nekontrolovaného učenia, kde je model vystavený textu a učí sa identifikovať vzory a korelácie s cieľom predpovedať jeho časti – bez explicitnej inštrukcie.

Jemné ladenie po tréningu LLM

Po zaškolení na všeobecnom súbore údajov môže byť LLM užšie prispôsobené pre konkrétne prostredia, dokonca aj na úrovni spoločnosti, pomocou procesu nazývaného modelové odvodenie. Model, ktorý je trénovaný s dátami relevantnými pre skutočné odvetvie a organizáciu – od neštruktúrovaného obsahu, ako sú databázy, až po zákaznícke konverzácie a lístky na podporu zákonných zmlúv – využíva svoje naučené jazykové vzory a znalosti získané počas predškolenia a doladenia na analýzu nových vstupov. Potom môže efektívnejšie a prirodzene komunikovať s používateľmi, byť optimalizovaný pre konkrétne aplikácie a prípady použitia a pochopiť nuansy odlišných obchodných kontextov a terminológie.

Napríklad celoplošné celoplošné informačné systémy by mohli byť vyškolené špeciálne o typoch lekárskych, vedeckých alebo právnych údajov, zatiaľ čo súkromné celoplošné informačné systémy by mohli byť vyškolené na vlastné súkromné údaje spoločnosti pre konkurencieschopnosť a bezpečnosť.

Osvedčeným postupom na udržiavanie výkonu modelu je postupná aktualizácia údajov o školeniach pridávaním vecí, ako sú nové popisy produktov a dokumenty pravidiel, čím sa priebežne dolaďuje LLM na maximálnu obchodnú hodnotu.

Požadované zdroje na školenie LLM

• Požiadavky na výpočtovú silu: Školenie robustného veľkého jazykového modelu si vyžaduje značné výpočtové zdroje. To zahŕňa výkonné procesory (pre výpočet aj grafiku), dostatočnú pamäť a významné cloudové zdroje v závislosti od veľkosti a zložitosti modelu.
• Časové investície: Školenie veľkého jazykového modelu je postupný proces. Vyžaduje čas na podávanie, úpravu a pretrénovanie modelu so správnymi súbormi údajov.

Jednou z najvýznamnejších výhod LLM je, že sa môžu časom učiť a zlepšovať, prispôsobovať sa rôznym prípadom použitia a reagovať na meniace sa obchodné potreby. Od zavedenia základného školenia až po poskytovanie pokročilých schopností, ktoré si uvedomujú kontext, je každý krok o tom, aby sa LLM vyvíjal tak, aby bol lepšie zosúladený a efektívnejší pre jedinečné požiadavky konkrétnej organizácie.

Aké sú veľké prípady použitia jazykového modelu pre podnikanie?

Ukázalo sa, že LLM sú také všestranné, že v podstate každé odvetvie v každej fáze môže ťažiť z ich implementácie v rastúcom počte obchodných procesov. To platí najmä preto, že nové prispôsobené, vzájomne prepojené nástroje LLM umožňujú viacerým podnikom osvojiť si a speňažiťschopnosti generatívnej umelej inteligencie.

Ako technológia postupuje, LLM sa rozširujú nad rámec textových aplikácií. Po tom, ako generatívna umelá inteligencia vytvára nový text, zvuk, obrázky alebo videá pomocou nespočetných zdrojov dát, školený a vyladený LLM má pochopenie, aby tieto generované výsledky umelej inteligencie preniesol do obchodného kontextu.

LLM môžu zvýšiť a zosilniť silu generatívnej umelej inteligencie, aby boli ešte prediktívnejšie, adaptívnejšie a inteligentnejšie. Niektoré LLM môžu spolupracovať s inými modelmi umelej inteligencie na komplexnejších úlohách, čo podnikom pomáha zjednodušiť prevádzku, zlepšiť rozhodovanie alebo vytvárať interaktívnejšie a personalizované zákaznícke prostredie.

S toľkými novými aplikáciami, ktoré sa vydávajú rýchlym tempom, existuje mnoho vzrušujúcich možností pre budúcnosť umelej inteligencie a LLM v podnikaní.

Najbežnejšie funkcie LLM v podnikaní

Keďže umožňujú používateľom vytvárať koherentné, kontextovo vhodné vety a odseky v reakcii na danú výzvu, LLM môžu automatizovať mnohé podnikové úlohy:

• Sumarizácia textu
• Preklad
• Generovanie textu a obrázka
• Písanie a ladenie kódov
• Webové vyhľadávanie
• Zákaznícky servis a analýza zmýšľania
• Virtuálni asistenti/chatboty
• Text/klasifikácia dokladov
• Automatizovaná kontrola a schvaľovanie dokumentov
• Odpovede vedomostnej databázy
• Písanie a technické písanie

Prípady použitia LLM pre technickú komunikáciu

LLM môžu autorom technickej dokumentácie poskytnúť cennú pomoc, najmä pri zdĺhavých, opakujúcich sa úlohách a zabezpečovaní kvality, čím sa uvoľní čas na strategicky hodnotnejšie činnosti, ktoré vyžadujú ľudský dotyk.

• Automatizujte proces generovania výkazov, súhrnov a ďalších technických dokumentov.
• Poskytnite spätnú väzbu na písanie v reálnom čase.
• Buďte vyškolení na pochopenie kontextu písaného textu, zlepšovanie presnosti a efektivity technickej komunikácie.
• Poskytovanie prehľadov a analýz technickej komunikácie, pomoc pri identifikácii trendov a vzorov a zlepšenie kvality.
• Analyzuje spätnú väzbu zákazníkov a tickety podpory, poskytuje prehľad o potrebách zákazníkov a pomáha zlepšovať produktovú dokumentáciu a materiály podpory.

Prípady použitia LLM pre služby v teréne

V teréne môžu technici požiadať robota, ako opraviť konkrétny kus vybavenia na mieste. Po premiešaní dát mohol bot poskytnúť inštrukcie generované LLM v prirodzenom jazyku a vytvoriť tak rýchly prístup k znalostiam odborníkov.

Prípady použitia LLM pre riadenie logistického reťazca

Napríklad v riadení dodávateľského reťazca môžu celoživotné projekty vytvárať bezkonkurenčnú efektívnosť a perspektívnu agilitu:

• Predikcia prerušení
• Optimalizácia trás
• Vypracovanie stratégií pre odolnosť
• Zvýšenie presnosti prognózy
• Prijímanie rozhodnutí v reálnom čase

Najlepšie odvetvia a pracovné úseky pomocou LLM

• Poľnohospodárstvo
• Služby zákazníkom a služby v teréne
• Vzdelávanie
• Štátna správa
• Financie a poistenie
• Zdravotníctvo a farmaceutiká
• Ľudské zdroje
• Právne informácie
• Mediálny a technický obsah
• Maloobchod a elektronický obchod
• Predaj, marketing a reklama
• Komunálne služby

Ako sú veľké jazykové modely nasadené v podnikaní?

V produkčnom prostredí sa LLM zvyčajne používajú v softvéri ako služba (SaaS), kde sú trénované a hosťované v cloude a integrované priamo do aplikácií, produktov alebo služieb. Organizácie môžu priamo zadávať svoje jedinečné údaje do modelu umelej inteligencie a prijímať prispôsobené odpovede alebo prognózy bez toho, aby sa museli naučiť navrhovať a trénovať model umelej inteligencie.

Kroky na integráciu LLM do podnikových aplikácií

• Fáza nápadov: Vývojári a podnikoví stratégovia diskutujú o identifikácii potenciálnych prípadov použitia pre LLM.
• Fáza validácie: Vytvárajú sa dôkladné testovacie prostredia na posúdenie potenciálu LLM, hodnotenie všetkého od výkonu až po zhodu a etické úvahy.
• Fáza realizácie: Úspešné jazykové modely sú integrované do existujúcich systémov, namiesto toho, aby rušili aktuálne pracovné postupy.
• Fáza prevádzky: Implementované modely sa riadia a vylepšujú prostredníctvom spätnej väzby zákazníka a nepretržitého zlepšovania.

Výhody veľkých jazykových modelov

LLM poskytujú celý rad široko založených obchodných výhod nezávisle od konkrétnych odvetví alebo prípadov použitia:

• Efektívnosť: LLM môžu výrazne zlepšiť efektivitu procesov vďaka ich schopnosti porozumieť a spracovať prirodzený jazyk vo veľkom rozsahu.
• Zníženie nákladov: Pomocou LLM je možné automatizovať úlohy ako zákaznícka podpora, analýza údajov a iné, čím sa znižujú prevádzkové náklady.
• Analýza údajov: LLM môžu analyzovať a interpretovať obrovské množstvá dát rýchlejšie a efektívnejšie, než je ľudsky možné, čo poskytuje podnikom cenné poznatky.
• Vylepšená skúsenosť zákazníkov: aplikácie založené na LLM môžu zlepšiť interakcie so zákazníkmi tým, že ponúkajú personalizovanú pomoc a odpovede v reálnom čase.
• Škálovateľnosť: LLM dokážu zvládnuť rastúce množstvo práce vďaka svojim hlbokým vzdelávacím schopnostiam.

Výzvy veľkých jazykových modelov

Napriek mnohým výhodám a prípadom ich použitia prichádzajú celoživotné projekty so súborom výziev na zváženie:

• Otázky týkajúce sa ochrany osobných údajov: LLM spracovávajú veľa textových údajov. Ak sú pre model k dispozícii citlivé alebo osobné údaje, mali by sa zaviesť systémy, ktoré zabezpečia jeho dôvernosť a anonymitu.
• Etické obavy o zaujatosť a spravodlivosť: LLM sú vyškolené o obrovskom množstve údajov z mnohých zdrojov, takže by mohli odrážať a reprodukovať zaujatosť prítomnú v týchto súboroch údajov.
• Nesprávna interpretácia údajov alebo halucinácií: Kým LLM rozumejú jazyku, nerozumejú tomu tak, ako to robia ľudia. Môžu robiť chyby a nesprávne pochopiť údaje, čo spôsobuje potenciálne problémy, ako je vytváranie nepravdivých vyhlásení. LLM tiež niekedy zažívajú fenomén nazývaný halucinácie, v ktorom nástroj umelej inteligencie rozpoznáva vzor tam, kde skutočne neexistuje, čo vedie k nepresným alebo úplne nekoherentným reakciám.
• Obchodná závislosť a kontinuita: Nadmerné spoliehanie sa na LLM môže spôsobiť zraniteľnosť podniku, ak systém prestane fungovať alebo prinesie nepresné výsledky.
• Technická zložitosť: Vykonávanie, dolaďovanie a udržiavanie celoživotného vzdelávania si vyžaduje technické odborné znalosti a zdroje. Nesprávne riadenie by mohlo viesť k neočakávaným problémom a nákladom.

Často kladené otázky

Čo znamená LLM?

LLM znamená veľký jazykový model – typ modelu strojového učenia/hlbokého učenia, ktorý dokáže vykonávať rôzne úlohy spracovania prirodzeného jazyka (NLP) a analýzy vrátane prekladu, klasifikácie a generovania textu; odpovedanie na otázky konverzačným spôsobom a identifikovanie vzorov údajov.

Aký je rozdiel medzi LLM a AI?

Myslite na umelú inteligenciu ako na sériu sústredných kruhov, s AI v strede ako nadradenou technológiou. Ďalším prstencom je strojové učenie, potom hlboké učenie, neurónové siete a generatívna umelá inteligencia, po ktorom nasledujú základné modely a veľké jazykové modely. LLM sú pokročilá podmnožina umelej inteligencie, ktorá sa zameriava na pochopenie, predpovedanie a generovanie textu podobného človeku.

Viac informácií