Modele lingvistice mari(LLM): ce sunt, cum funcționează și cum să le folosești.

Cuprins

Rezumat

Modelele lingvistice mari (LLM) sunt sisteme de inteligență artificială care folosesc cantități masive de date și algoritmi sofisticați pentru a înțelege, interpreta și genera limbajul uman.
LLM-urile au revoluționat domeniul procesării limbajului natural (NLP), permițând o gamă largă de aplicații, de la generarea de text și traducere automată la analiza sentimentelor și sistemele de răspuns la întrebări.
LLM-urile sunt construite în principal folosind tehnici de învățare profundă, în special rețelele neuronale, care le permit să proceseze și să învețe din cantități mari de date text.
LLM-urile sunt antrenate în două etape: pre-antrenare și fine-tuning. În etapa de pre-antrenare, LLM-urile sunt expuse la datele text existente pentru a învăța structura generală și regulile unei limbi. În etapa de fine-tuning, LLM-urile sunt adaptate la o sarcină NLP specifică, folosind date suplimentare și parametri ajustați.
LLM-urile prezintă atât avantaje, cât și dezavantaje. Printre avantajele lor se numără capacitatea de a genera text coerent și relevant din punct de vedere contextual, de a înțelege contextul și de a răspunde la întrebări pe baza unui context dat, de a îmbunătăți calitatea traducerilor între diferite limbi și de a crea chatbot-uri mai atractive și mai asemănătoare oamenilor. Printre dezavantajele lor se numără riscul de a genera text fals sau înșelător, de a reproduce prejudecăți sau stereotipuri existente în datele de antrenament, de a necesita resurse computaționale mari și de a ridica probleme etice și sociale.

Ce este un model de limbaj mare?

Un model de limbaj este un sistem matematic care descrie probabilitatea apariției unui cuvânt sau a unei secvențe de cuvinte într-un text. Un model de limbaj poate fi folosit pentru a genera text nou, pentru a evalua calitatea unui text existent sau pentru a înțelege sensul unui text dat.

Un model de limbaj mare (LLM) este un model de limbaj care folosește cantități masive de date și algoritmi sofisticați pentru a înțelege, interpreta și genera limbajul uman. Un LLM poate fi considerat ca o formă avansată de inteligență artificială (IA), care încearcă să imite abilitățile lingvistice ale oamenilor.

LLM-urile sunt construite în principal folosind tehnici de învățare profundă, în special rețelele neuronale, care sunt modele computaționale inspirate de structura și funcționarea creierului uman. O rețea neuronală este formată din mai multe straturi de unități de calcul, numite neuroni, care pot procesa și transmite informații. Fiecare strat de neuroni primește intrări de la stratul anterior și produce ieșiri pentru stratul următor. Prin ajustarea ponderilor și a pragurilor asociate fiecărui neuron, rețeaua neuronală poate învăța să realizeze diferite sarcini, cum ar fi recunoașterea de imagini, sinteza vocală sau generarea de text.

LLM-urile folosesc o arhitectură specială de rețea neuronală, numită transformator, care a fost introdusă în 2017 de cercetătorii de la Google. Un transformator este format din două module principale: un codificator și un decodificator. Codificatorul primește un text de intrare și îl transformă într-o reprezentare vectorială, numită embedding, care captează semnificația și contextul fiecărui cuvânt. Decodificatorul primește embedding-ul și îl folosește pentru a genera un text de ieșire, cuvânt cu cuvânt, folosind o tehnică numită mecanism de atenție. Mecanismul de atenție permite decodificatorului să se concentreze pe părțile relevante ale textului de intrare pentru a genera textul de ieșire.

Există mai multe exemple de LLM-uri populare, care au fost dezvoltate de diferite organizații și cercetători. Unele dintre cele mai cunoscute LLM-uri sunt:

GPT-4: este cel mai mare și mai puternic LLM de până acum, creat de OpenAI, o organizație de cercetare în domeniul IA. GPT-4 are 1.7 trilioane de parametri și a fost antrenat pe aproape toate datele text disponibile pe internet, cum ar fi Common Crawl, Wikipedia, Reddit, etc. GPT-4 poate genera texte de înaltă calitate pentru o varietate de sarcini NLP, cum ar fi generarea de articole, poezii, cod, etc.
Google Bard: este un instrument de inteligență artificială generativă dezvoltat de Google, care folosește tehnici de învățare automată și prelucrare a limbajului natural pentru a genera răspunsuri text de tip uman la diverse solicitări. Modelul este conceput pentru a imita stilul și structura scrisului uman. Dimensiunea exactă a Google Bard nu este cunoscută publicului, dar se știe că este o versiune ușoară și optimizată a LaMDA, un model de limbaj mare (LLM) cercetat de Google, care are peste 100 de miliarde de parametri. Google Bard va fi actualizat cu modele mai noi și mai capabile în timp. Google Bard a fost antrenat pe o gamă largă de informații de pe internet, care reflectă diversitatea și complexitatea limbajului uman. Cu toate acestea, acest lucru înseamnă și că modelul poate învăța de la informații care reflectă prejudecăți și stereotipuri din lumea reală, sau care pot fi inexacte, înșelătoare sau false. De aceea, Google Bard oferă adesea utilizatorilor mai multe variante de răspuns, pentru a le permite să aleagă cel mai bun punct de plecare pentru ei.
BERT: este un LLM creat de Google, care a stabilit noi standarde de performanță pentru mai multe sarcini NLP, cum ar fi clasificarea textului, extragerea entităților, înțelegerea limbajului natural, etc. BERT are 340 de milioane de parametri și a fost antrenat pe două seturi de date mari: Corpusul de Cărți Google și Wikipedia. BERT folosește o tehnică numită masked language modeling, care presupune ascunderea unor cuvinte din textul de intrare și încercarea de a le prezice pe baza contextului.
XLNet: este un LLM creat de Google și Carnegie Mellon University, care îmbunătățește BERT prin folosirea unei tehnici numite permutation language modeling, care presupune generarea de permutări ale cuvintelor din textul de intrare și încercarea de a le prezice pe baza contextului. XLNet are 340 de milioane de parametri și a fost antrenat pe aceleași seturi de date ca și BERT, dar și pe alte surse, cum ar fi Common Crawl. XLNet a depășit BERT la mai multe sarcini NLP, cum ar fi analiza sentimentelor, sistemele de răspuns la întrebări, etc.

Cum sunt instruite LLM-urile?

LLM-urile sunt antrenate în două etape: pre-antrenare și fine-tuning. În etapa de pre-antrenare, LLM-urile sunt expuse la datele text existente pentru a învăța structura generală și regulile unei limbi. În etapa de fine-tuning, LLM-urile sunt adaptate la o sarcină NLP specifică, folosind date suplimentare și parametri ajustați.

Pre-antrenare

Pre-antrenarea este procesul prin care LLM-urile sunt antrenate pe un set de date text mare și divers, care nu este legat de nicio sarcină NLP anume. Scopul pre-antrenării este de a învăța o reprezentare generală și robustă a limbajului, care poate fi folosită pentru diferite sarcini NLP ulterior.

Pre-antrenarea se bazează pe o arhitectură de transformator, care folosește rețele neuronale pentru a codifica și decoda textul. Pentru a antrena transformatorul, LLM-urile folosesc diferite tehnici de învățare nesupervizată, care nu necesită etichete sau răspunsuri corecte pentru datele de intrare. Cele mai comune tehnici de învățare nesupervizată folosite pentru pre-antrenarea LLM-urilor sunt:

Masked language modeling (MLM): este o tehnică care presupune ascunderea unor cuvinte sau tokeni din textul de intrare și încercarea de a le prezice pe baza contextului. De exemplu, dacă textul de intrare este “El a mers la [MASK] și a cumpărat o [MASK]”, LLM-ul trebuie să prezică cuvintele lipsă, cum ar fi “magazin” și “carte”. MLM este folosit de LLM-uri precum BERT și XLNet pentru a învăța reprezentări ale cuvintelor și ale secvențelor de cuvinte.
Next sentence prediction (NSP): este o tehnică care presupune prezicerea dacă o propoziție este următoarea logică după o altă propoziție din textul de intrare. De exemplu, dacă textul de intrare este “El a mers la magazin. A cumpărat o carte.”, LLM-ul trebuie să prezică dacă aceste două propoziții sunt consecutive sau nu. NSP este folosit de LLM-uri precum BERT pentru a învăța reprezentări ale relațiilor dintre propoziții.
Permutation language modeling (PLM): este o tehnică care presupune generarea de permutări ale cuvintelor sau tokenilor din textul de intrare și încercarea de a le prezice pe baza contextului. De exemplu, dacă textul de intrare este “El a mers la magazin și a cumpărat o carte.”, LLM-ul poate genera o permutare, cum ar fi “carte. a cumpărat o și a mers la magazin El”, și trebuie să prezică ordinea corectă a cuvintelor. PLM este folosit de LLM-uri precum XLNet pentru a învăța reprezentări ale tuturor pozițiilor posibile ale cuvintelor într-o secvență.

Pentru pre-antrenare, LLM-urile folosesc seturi de date text mari și diversificate, care cuprind diferite domenii, genuri, stiluri și limbi. Unele dintre cele mai populare seturi de date text folosite pentru pre-antrenarea LLM-urilor sunt:

Common Crawl: este o colecție de peste 25 de miliarde de pagini web, care acoperă o varietate de subiecte și limbi. Common Crawl este folosit de LLM-uri precum GPT-4 și XLNet pentru a învăța din textul disponibil pe internet.
Wikipedia: este o enciclopedie online, care conține peste 6 milioane de articole în limba engleză și peste 50 de milioane de articole în alte limbi. Wikipedia este folosit de LLM-uri precum BERT și XLNet pentru a învăța din textul informativ și factual.
Reddit: este o platformă online, care conține peste 2 miliarde de comentarii și postări pe diferite teme și comunități. Reddit este folosit de LLM-uri precum GPT-4 pentru a învăța din textul conversațional și opinativ.

Fine-tuning

Fine-tuning este procesul prin care LLM-urile sunt adaptate la o sarcină NLP specifică, folosind date suplimentare și parametri ajustați. Scopul fine-tuning-ului este de a optimiza performanța și calitatea LLM-urilor pentru o sarcină NLP anume.

Fine-tuning-ul se bazează pe o arhitectură de transformator, care folosește rețele neuronale pentru a codifica și decoda textul. Pentru a antrena transformatorul, LLM-urile folosesc diferite tehnici de învățare supervizată, care necesită etichete sau răspunsuri corecte pentru datele de intrare. Cele mai comune tehnici de învățare supervizată folosite pentru fine-tuning-ul LLM-urilor sunt:

Clasificarea textului: este o tehnică care presupune atribuirea unei sau mai multor categorii unui text de intrare. De exemplu, dacă textul de intrare este “Acest film este foarte bun.”, LLM-ul trebuie să atribuie o categorie, cum ar fi “pozitiv”, “negativ” sau “neutru”. Clasificarea textului este folosită de LLM-uri pentru a realiza sarcini precum analiza sentimentelor, recunoașterea intenției, detectarea limbajului ofensator, etc.
Extracția entităților: este o tehnică care presupune identificarea și clasificarea unor entități sau elemente de interes din textul de intrare. De exemplu, dacă textul de intrare este “Elon Musk este fondatorul SpaceX și Tesla.”, LLM-ul trebuie să identifice și să clasifice entitățile, cum ar fi “Elon Musk” ca persoană, “SpaceX” și “Tesla” ca organizații. Extracția entităților este folosită de LLM-uri pentru a realiza sarcini precum recunoașterea numelor proprii, extragerea informațiilor, rezumarea textului, etc.
Înțelegerea limbajului natural: este o tehnică care presupune înțelegerea sensului și a intenției unui text de intrare. De exemplu, dacă textul de intrare este “Cine este președintele României?”, LLM-ul trebuie să înțeleagă că este o întrebare despre o persoană și o funcție politică. Înțelegerea limbajului natural este folosită de LLM-uri pentru a realiza sarcini precum sistemele de răspuns la întrebări, chatboții și agenții conversaționali, generarea de rezumate, etc.

Pentru fine-tuning, LLM-urile folosesc seturi de date text specifice pentru fiecare sarcină NLP, care conțin exemple de intrare și ieșire, precum și etichete sau răspunsuri corecte. Unele dintre cele mai populare seturi de date text folosite pentru fine-tuning-ul LLM-urilor sunt:

GLUE: este un set de date text care conține 9 sarcini NLP diferite, cum ar fi clasificarea textului, înțelegerea limbajului natural, recunoașterea implicațiilor textului, etc. GLUE este folosit de LLM-uri pentru a evalua capacitatea lor de a înțelege și a genera limbajul uman.
SQuAD: este un set de date text care conține peste 100.000 de întrebări și răspunsuri pe baza unor articole de pe Wikipedia. SQuAD este folosit de LLM-uri pentru a evalua capacitatea lor de a răspunde la întrebări pe baza unui context dat.

Care sunt avantajele și dezavantajele LLM-urilor?

LLM-urile prezintă atât avantaje, cât și dezavantaje, care trebuie luate în considerare atunci când se folosesc pentru diferite scopuri și aplicații.

Printre avantajele LLM-urilor se numără:

Generarea și completarea textului: LLM-urile pot genera texte de înaltă calitate, care sunt coerente și relevante din punct de vedere contextual, pentru o varietate de domenii și genuri. LLM-urile pot, de asemenea, completa texte existente, oferind sugestii sau corecții, în funcție de scopul și stilul textului. De exemplu, LLM-urile pot genera articole, poezii, cod, rezumate, etc. sau pot completa email-uri, mesaje, formulare, etc.
Traducerea automată: LLM-urile pot îmbunătăți calitatea traducerilor între diferite limbi, folosind mecanismul de atenție pentru a capta sensul și contextul textului de intrare. LLM-urile pot, de asemenea, realiza traduceri multilingve, adică traducerea unui text de intrare în mai multe limbi de ieșire simultan. De exemplu, LLM-urile pot traduce texte din română în engleză, franceză, germană, etc. sau invers.
Analiza sentimentelor: LLM-urile pot detecta și clasifica sentimentele sau emoțiile exprimate într-un text, folosind reprezentările vectoriale ale cuvintelor și secvențelor de cuvinte. LLM-urile pot, de asemenea, genera texte care exprimă sentimente sau emoții specifice, folosind mecanismul de atenție pentru a capta tonul și intenția textului de ieșire. De exemplu, LLM-urile pot analiza sentimentele din recenzii, comentarii, postări, etc. sau pot genera texte care exprimă bucurie, tristețe, furie, etc.
Sistemele de răspuns la întrebări: LLM-urile pot răspunde la întrebări pe baza unui context dat, folosind mecanismul de atenție pentru a se concentra pe părțile relevante ale textului de intrare. LLM-urile pot, de asemenea, genera întrebări pe baza unui context dat, folosind mecanismul de atenție pentru a se concentra pe părțile importante ale textului de ieșire. De exemplu, LLM-urile pot răspunde la întrebări despre un articol, o carte, un film, etc. sau pot genera întrebări despre un subiect, un domeniu, un test, etc.
Chatboții și agenții conversaționali: LLM-urile pot crea chatboți și agenți conversaționali mai atractivi și mai asemănători oamenilor, care pot interacționa cu utilizatorii în mod natural și fluent. LLM-urile pot, de asemenea, adapta chatboții și agenții conversaționali la preferințele și nevoile utilizatorilor, folosind mecanismul de atenție pentru a capta profilul și istoricul utilizatorilor. De exemplu, LLM-urile pot crea chatboți și agenți conversaționali pentru asistență, divertisment, educație, sănătate, etc.

Printre dezavantajele LLM-urilor se numără:

Generarea de text fals sau înșelător: LLM-urile pot genera texte care nu sunt adevărate sau care pot induce în eroare utilizatorii, folosind datele text existente ca sursă de inspirație. LLM-urile pot, de asemenea, genera texte care nu sunt verificabile sau care nu au surse credibile, folosind mecanismul de atenție pentru a capta doar părțile plauzibile ale textului de intrare. De exemplu, LLM-urile pot genera știri false, zvonuri, propagandă, etc. sau pot genera texte care susțin opinii sau ideologii controversate, etc.
Reproducerea de prejudecăți sau stereotipuri: LLM-urile pot reproduce prejudecăți sau stereotipuri existente în datele de antrenament, care pot afecta negativ calitatea și corectitudinea textului generat. LLM-urile pot, de asemenea, reproduce prejudecăți sau stereotipuri care pot ofensa sau discrimina anumite grupuri sau persoane, folosind mecanismul de atenție pentru a capta doar părțile relevante ale textului de intrare. De exemplu, LLM-urile pot reproduce prejudecăți sau stereotipuri legate de gen, rasă, etnie, religie, orientare sexuală, etc.
Necesitatea de resurse computaționale mari: LLM-urile necesită resurse computaționale mari pentru a fi antrenate și folosite, deoarece au un număr mare de parametri și folosesc cantități mari de date text. LLM-urile necesită, de asemenea, resurse computaționale mari pentru a genera texte de calitate, deoarece folosesc tehnici complexe, cum ar fi mecanismul de atenție și rețelele neuronale. De exemplu, LLM-urile necesită procesoare puternice, memorie mare, spațiu de stocare, bandă largă, etc.
Probleme etice și sociale: LLM-urile ridică probleme etice și sociale legate de drepturile de autor, confidențialitatea, securitatea, responsabilitatea, etc. LLM-urile pot, de asemenea, ridica probleme etice și sociale legate de impactul lor asupra societății, culturii, educației, sănătății, etc. De exemplu, LLM-urile pot afecta drepturile de autor ale autorilor originali, confidențialitatea datelor personale ale utilizatorilor, securitatea informațiilor sensibile, responsabilitatea pentru conținutul generat, etc. LLM-urile pot, de asemenea, afecta modul în care oamenii comunică, învață, gândesc, se informează, se distrează, etc.

Cum să folosești LLM-urile în mod eficient și responsabil?

LLM-urile sunt instrumente puternice și versatile, care pot fi folosite pentru diferite scopuri și aplicații. Cu toate acestea, pentru a folosi LLM-urile în mod eficient și responsabil, este necesar să se țină cont de câteva recomandări și sfaturi, care pot optimiza performanța și calitatea LLM-urilor, precum și evita sau minimiza riscurile și provocările LLM-urilor.

Recomandări și sfaturi pentru a optimiza performanța și calitatea LLM-urilor

Alege un model potrivit: în funcție de scopul și domeniul aplicației, este important să se aleagă un LLM care este antrenat și adaptat pentru sarcina NLP dorită. De exemplu, dacă scopul este de a genera texte informative și factuale, este mai bine să se aleagă un LLM care este antrenat pe date text de tip enciclopedic, cum ar fi Wikipedia, decât un LLM care este antrenat pe date text de tip conversațional, cum ar fi Reddit.
Folosește date de calitate: pentru a asigura calitatea și corectitudinea textului generat, este important să se folosească date text de calitate, care sunt relevante, actuale, verificabile și credibile. De exemplu, dacă scopul este de a genera texte despre știință și tehnologie, este mai bine să se folosească date text de la surse autorizate și recunoscute, cum ar fi reviste științifice, site-uri oficiale, etc., decât date text de la surse obscure sau neoficiale, cum ar fi bloguri, forumuri, etc.
Evaluează și validează rezultatele: pentru a verifica performanța și calitatea LLM-urilor, este important să se evalueze și să se valideze rezultatele obținute, folosind metode și criterii adecvate. De exemplu, dacă scopul este de a genera texte care exprimă sentimente sau emoții, este mai bine să se evalueze și să se valideze rezultatele folosind metode și criterii subiective, cum ar fi feedback-ul utilizatorilor, scorul de satisfacție, etc., decât metode și criterii obiective, cum ar fi acuratețea, precizia, etc.

Recomandări și sfaturi pentru a evita sau minimiza riscurile și provocările LLM-urilor

Verifică sursele și acredibilitatea textului generat: pentru a evita sau minimiza riscul de a genera text fals sau înșelător, este important să se verifice sursele și acredibilitatea textului generat, folosind metode și instrumente adecvate. De exemplu, dacă scopul este de a genera texte despre evenimente sau persoane reale, este mai bine să se verifice sursele și acredibilitatea textului generat folosind metode și instrumente de verificare a faptelor, cum ar fi Google, Wikipedia, Snopes, etc.
Detectează și corectează prejudecățile sau stereotipurile: pentru a evita sau minimiza riscul de a reproduce prejudecăți sau stereotipuri existente în datele de antrenament, este important să se detecteze și să se corecteze prejudecățile sau stereotipurile din textul generat, folosind metode și instrumente adecvate. De exemplu, dacă scopul este de a genera texte care respectă diversitatea și incluziunea, este mai bine să se detecteze și să se corecteze prejudecățile sau stereotipurile din textul generat folosind metode și instrumente de analiză și corecție a prejudecăților, cum ar fi Perspective, Fairness, etc.
Respectă principiile etice și normele sociale: pentru a evita sau minimiza riscul de a ridica probleme etice și sociale legate de drepturile de autor, confidențialitate, securitate, responsabilitate, etc., este important să se respecte principiile etice și normele sociale atunci când se folosesc LLM-urile, folosind metode și instrumente adecvate. De exemplu, dacă scopul este de a genera texte care nu încalcă drepturile de autor ale autorilor originali, este mai bine să se respecte principiile etice și normele sociale folosind metode și instrumente de citare și referință, cum ar fi APA, MLA, etc.

Sper că ți-a plăcut și că ai învățat ceva nou despre LLM-urile. Dacă ai întrebări sau comentarii, nu ezita să mă contactezi. Mulțumesc pentru atenția acordată! 😊