IT.UA - home page

Large language Models, LLMs

Великі мовні моделі, ВММ (Large language models, LLMs) — це категорія базових моделей, які навчаються на величезних обсягах даних, що робить їх здатними розуміти та генерувати природну мову та інші види контенту для виконання широкого спектра завдань.

Великі мовні моделі є значним проривом у НЛП та штучному інтелекті і легко доступні для громадськості через такі інтерфейси, як Open AI Chat GPT-3 та GPT-4, які отримали підтримку Microsoft. Інші приклади включають моделі Llama від Meta та уявлення двонаправлених кодерів Google від перетворювачів (BERT/RoBERTa) та моделі PaLM. IBM також недавно запустила серію моделей Granite на сайті watsonx.ai, яка стала основою генеративного штучного інтелекту для інших продуктів IBM, таких як watsonx Assistant та watsonx Orchestrate.

Великі мовні моделі розроблені для того, щоб розуміти та генерувати текст, подібний до людського, а також інші форми контенту, на основі величезної кількості даних, які використовуються для їх навчання. Вони можуть:

• робити висновки з контексту;
• генерувати зв’язні та контекстуально відповідні відповіді;
• перекладати на мови, відмінні від англійської;
• резюмувати текст;
• відповідати на питання (загальна бесіда та ЧАП).

Великі мовні моделі можуть робити це завдяки мільярдам параметрів, які дозволяють їм уловлювати складні закономірності мови та виконувати широкий спектр мовних завдань. ВММ здійснюють революцію у додатках у різних галузях: від чат-ботів та віртуальних помічників до створення контенту, допомоги у дослідженнях та мовного перекладу.

Продовжуючи розвиватися та вдосконалюватися, ВММ готові змінити способи нашої взаємодії з технологіями та доступом до інформації, зробивши їх ключовою частиною сучасного цифрового ландшафту.

Алгоритм роботи

Великі мовні моделі працюють, використовуючи методи глибокого навчання та великі обсяги текстових даних. Ці моделі зазвичай базуються на архітектурі трансформера, наприклад, на генеративному попередньо навченому трансформері, який відмінно справляється з послідовними даними, такими як введення тексту.

Модель складається з декількох шарів нейронних мереж, кожен з яких має параметри, що можуть бути точно налаштовані під час навчання і які додатково посилюються за допомогою декількох шарів, відомих як «механізм уваги», що фокусується на певних частинах наборів даних.

У процесі навчання Великі мовні моделі намагаються прогнозувати наступне слово в реченні на основі контексту, наданого попередніми словами. Це досягається шляхом присвоєння ймовірнісних оцінок словам, які були «токенізовані» — розбиті на менші послідовності символів. Потім ці токени перетворюються на вставки, які є числовим відображенням цього контексту.

Для забезпечення точності цей процес передбачає тренування ВММ на великих масивах тексту (в мільярдах сторінок), що дозволяє вчити граматику, семантику та концептуальні відносини через навчання з нульовим ударом та самонавчання. Після цього Великі мовні моделі можуть генерувати текст, автономно прогнозуючи наступне слово на основі вводу, який вони отримують, і використовуючи шаблони та знання.

Результатом є зв’язне та контекстуально відповідне генерування мови, яке можна використовувати для широкого спектра завдань з розуміння природної мови та генерування контенту.

Сфери застосування Великих мовних моделей, ВММ

Розглянемо, як можуть Великі мовні моделі допомогти в роботі вашого бізнесу, згідно з опитуванням щодо оцінки великих мовних моделей:

1. Генерація тексту: можливість створення мови, наприклад, написання електронних листів, дописів у блогах або іншого середньо- та довгоформатного контенту у відповідь на підказки, які можна вдосконалювати та відшліфовувати. Чудовим прикладом є пошуково-доповнена генерація (RAG).
2. Узагальнення вмісту: перетворення довгих статей, новин, звітів про дослідження, корпоративну документацію та навіть історію клієнтів у ґрунтовні тексти, розмір яких відповідає формату висновку.
3. Помічники зі штучним інтелектом: чат-боти, які відповідають на запити клієнтів, виконують серверні завдання та надають детальну інформацію природною мовою як частину інтегрованого рішення для самообслуговування клієнтів.
4. Генерація коду: допомагає розробникам створювати програми, знаходити помилки в коді та виявляти проблеми безпеки в багатьох мовах програмування, навіть «перекладаючи» між ними.
5. Аналіз настроїв: дослідження тексту, щоб визначити тон клієнта та зрозуміти відгуки користувачів у великих масштабах і покращити управління репутацією бренду.
6. Мовний переклад: забезпечення ширшого охоплення організацій з різноманітними діалектами та регіонами завдяки, надає ширше охоплення організаціям з різних мов і регіонів завдяки вільним перекладам і багатомовним можливостям.

Як бачимо, Великі мовні моделі відкривають нові можливості для підвищення результативності своєї справи. Їхня здатність розуміти та генерувати природну мову допомагає:

• покращити комунікацію з клієнтами та працівниками;
• персоналізувати рішення та послуги для клієнтів;
• автоматизувати робочі процеси;
• зменшити втручання людини у виконання рутинних завдань.

Разом це дозволяє аналізувати великі обсяги даних і робити прогнози для стратегічного бізнес-планування, що в перспективі дозволить компаніям не лише швидко адаптуватися до змін ринкових умов, а й вчасно реагувати на нові виклики, розширюючи свою аудиторію та збільшуючи власну конкурентоспроможність.

IT-Enterprise продовжує розвивати функціонал великих мовних моделей (Large Language Models, LLM). На базі no-code/low-code платформи IT-Enterprise — версія 2024 запроваджено модуль готових до використання AI-асистентів, а також передбачена можливість створювати самостійні конфігурації для використання приватних даних.

IT-Enterprise пропонує клієнтам індивідуальні LLM-проєкти. З їхньою допомогою можна оптимізувати процеси підтримки клієнтів, інструктажу співробітників, підготовки тренінгів і тестів, описів продукції, розсилок, аналізу даних і підготовки звітів.