От GPT до BERT: Полный гайд по большим языковым моделям

Сергей Шипулин -

Большие языковые модели (или LLM) являются видом искусственного интеллекта, спроектированные для анализа и создания больших объемов текстовой информации. Эти модели AI, основанные на методиках глубокого обучения, используют подкатегорию нейронных сетей, называемую преобразователями.

Их основное применение находится в области обработки естественного языка (NLP), включая такие задачи, как перевод текста, категоризация информации, определение эмоциональной окраски текста, создание новых текстов и предоставления ответов на вопросы.

Для обучения этих моделей используется огромное разнообразие данных из различных источников. Одним из отличительных признаков LLM является их масштаб, причем некоторые из наиболее эффективных моделей насчитывают сотни миллиардов параметров. В этой статье попытаемся разобраться, какова важность больших языковых моделей? Как они работают, какие есть типы и, конечно же, рассмотрим работу LLM на примерах.

Почему большие языковые модели так важны?

Прогресс в области искусственного интеллекта и генеративных моделей ИИ переписывает правила взаимодействия между человеком и машиной. Большие языковые модели (LLM) с их сотнями миллиардов параметров служат мостом, сокращающим этот разрыв.

Эти модели оказываются неоценимыми в решении задач, связанных с общением и языком. Они могут создавать тексты, похожие на человеческие, и выполнять разнообразные функции — от суммирования текстов и перевода языков до создания содержания и анализа эмоциональной окраски.

Однако их применение не ограничивается только сферой IT. В медицине, науке и даже в геномике они находят своё применение. Например, языковые модели могут анализировать последовательности ДНК или помогать в проектировании белков. В области обслуживания клиентов они часто стоят за умными чат-ботами и другими инструментами для диалогового взаимодействия.

Как функционируют крупномасштабные языковые модели?

Для того чтобы большая языковая модель (LLM) была эффективной, её первоначально обучают на обширном массиве данных, известном как корпус. Эта модель может адаптироваться к разнообразным типам данных, прежде чем пройти через этапы обработки в нейронной сети-трансформере.

После фазы предобучения на гигантских данных, модель может быть дополнительно настроена на выполнение специфических задач с помощью более узкого набора данных, относящегося к этой задаче. Обычно обучение LLM проходит через различные этапы, включая обучение без учителя, полунадзорное и самонадзорное обучение.

Основой для больших языковых моделей служат алгоритмы глубокого обучения, в частности, структура нейронных сетей, называемая трансформерами. Эти трансформеры были впервые представлены в исследовательской работе 2017 года под названием "Внимание — это все, что вам нужно", авторами которой были Ашиш Васвани, Ноам Шазир, Ники Пармар и другие.

Архитектура трансформера состоит из кодера и декодера. Кодер преобразует входные данные в определенный формат, а декодер затем использует эти преобразованные данные для создания окончательного вывода или прогноза. Ключевым элементом в архитектуре трансформера является механизм многоголового внимания. Этот компонент позволяет модели оценить важность различных элементов входных данных при формировании прогноза для определенного элемента. Такая "многоголовая" структура дает возможность модели рассматривать разнообразные взаимосвязи между элементами на различных уровнях детализации и абстракции.

Типы больших языковых моделей

Типы больших языковых моделей (LLM) действительно разнообразны и предназначены для различных применений в мире NLP (обработка естественного языка) и даже за его пределами. Вот несколько основных типов:

  • Модель языкового представления (Language Representation Model). Эти модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и RoBERTa, предварительно обучены на больших текстовых корпусах. Они могут быть далее настроены для выполнения конкретных задач, например, классификации текста, машинного перевода или генерации текста. Они служат своего рода "основой" для различных приложений NLP.
  • Модели с нулевым выстрелом (Zero-Shot Models). Эти модели удивительны своей способностью выполнять задачи, для которых они не были специально обучены. GPT-3 — хороший пример такой модели. Он может отвечать на вопросы, переводить текст, создавать контент и многое другое, причём без специальной настройки под конкретную задачу.
  • Мультимодальные модели (Multimodal Models). В отличие от традиционных языковых моделей, эти модели могут обрабатывать не только текст, но и другие типы данных, такие как изображения. Примером может служить модель CLIP от OpenAI, которая может связывать текст с изображениями, что делает её полезной для задач, таких как автоматическое описание фотографий или поиск изображений по текстовому запросу.
  • Специфичные для предметной области модели (Domain-Specific Models). Эти модели настроены для работы в конкретных отраслях или задачах. Например, GPT-3 можно дополнительно настроить на медицинские тексты, чтобы создать чат-бота для консультации или помощи в диагностике.

Каждый из этих типов моделей имеет свои преимущества и ограничения, но общим для всех является то, что они представляют собой результаты значительных исследований и инноваций в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Они предоставляют мощные инструменты для разработчиков и исследователей, помогая решать реальные задачи, от автоматического создания контента до сложных научных исследований.

Примеры больших языковых моделей

В области больших языковых моделей (LLM) существует множество интересных и мощных примеров, разработанных разными компаниями и исследовательскими лабораториями. Это действительно динамичная и быстро развивающаяся область, и каждая модель имеет свои уникальные особенности и применения. Рассмотрим некоторые из них:

  • PaLM (Pathways Language Model). Эта модель от Google AI с 540 миллиардами параметров является одной из крупнейших и наиболее мощных. Она используется в последних версиях Google Bard и предоставляет огромные возможности в области генерации и понимания текста.
  • XLNet. Этот авторегрессионный преобразователь сочетает в себе лучшие качества BERT и Transformer-XL. Разработанная Google Brain и Университетом Карнеги-Меллон, эта модель предлагает решения для различных задач NLP, таких как анализ настроений и языковое моделирование.
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Эта модель, разработанная Google Brain, отлично подходит для ряда задач, от фильтрации спама до улучшения функций автоматического ответа, таких как Smart Reply.
  • GPT (Generative Pretrained Transformers). Начиная от GPT до GPT-4, эти модели от OpenAI стали возможно самыми известными в этой категории. Они могут генерировать текст, переводить языки, ответить на вопросы и многое другое.
  • LLaMA (Large Language Model by Meta AI). Эта новая модель, выпущенная в 2023 году, доступна в различных размерах, от 7 до 70 миллиардов параметров. Она обещает быть крайне мощной и гибкой в своем применении.

Каждая из этих моделей имеет свои уникальные преимущества и способности, что делает их подходящими для различных задач и применений. Например, BERT хорошо справляется с задачами классификации и понимания текста, в то время как GPT идеально подходит для генерации текста. С другой стороны, PaLM и LLaMA представляют собой новейшие достижения в этой области, и они, вероятно, будут иметь большое влияние на будущие исследования и разработки.

Интересно также отметить, что многие из этих моделей постоянно обновляются и улучшаются. Например, выход новых версий, таких как LLaMA 2, подчеркивает, что исследования в этой области продолжаются, и мы можем ожидать еще более мощных и эффективных решений в ближайшем будущем.

Какова цель создания больших языковых моделей?

Большие языковые модели (LLM) как GPT-4, BERT, XLNet и другие представляют собой мощные инструменты, с помощью которых можно решать широкий круг задач. Важно понимать, что за их созданием стоит не одна, а множество целей:

Языковой перевод. Одной из сильных сторон LLM является мультиязычная поддержка, что позволяет их использовать для перевода текстов.

Генерация кода и текста. LLM могут автоматически генерировать код, создавать сценарии, статьи, и даже писать литературные произведения.

Ответы на вопросы. Они могут анализировать и интерпретировать данные, чтобы предоставить точные и детализированные ответы на конкретные вопросы.

Образование и обучение. В образовательных системах их можно применять для создания учебных материалов, проведения тестирования, и даже в качестве виртуальных учителей.

Обслуживание клиентов. Они могут быть использованы для автоматизации процессов поддержки, обработки жалоб и запросов в режиме реального времени.

Правовые исследования и анализ. Автоматизация анализа больших массивов юридической информации, поиск прецедентов и рекомендации.

Научные исследования и открытия. Их можно использовать для анализа и интерпретации научных данных, быстрого прототипирования исследовательских проектов.

Влияние больших языковых моделей

Большие языковые модели являются квантовым скачком в мире искусственного интеллекта, переопределяя границы того, что возможно в различных сферах жизни. Эти технологии преобразовали процессы, связанные с обработкой и созданием текста, став настоящей вехой в отрасли.

С их помощью человечество переходит на новый уровень взаимодействия с машинами: от использования чат-ботов в обслуживании клиентов до автоматического создания качественного контента и переводов. Однако эти возможности имеют и негативный момент: мы сталкиваемся с этическими дилеммами, такими как системная предвзятость, риск недобросовестного использования и вопросы конфиденциальности.

Именно поэтому так важно подходить к развертыванию этих моделей с ответственностью, не забывая о потенциальных рисках. Только сбалансированный и устойчивый подход к развитию этих технологий позволит нам полностью раскрыть их потенциал, минимизируя при этом негативные последствия.