Razem: 0,00 zł
Do czego służą duże modele językowe?
W ostatnim czasie ogromne poruszenie wywołał ChatGPT i możliwości, jakie niesie za sobą wykorzystanie sztucznej inteligencji w obszarze generowania treści. I choć sama idea nie jest nowa, precyzja rozwiązania stworzonego przez OpenAI wywołała niemałe poruszenie. Uzmysłowiła również wielu osobom, że sztuczna inteligencja może coraz skutecznej zastępować człowieka, a przynajmniej istotnie wspierać jego codzienną pracę. Sprawne działanie ChatGPT możliwe jest dzięki dużemu modelowi językowemu. Czym są i jak działają neuronowe modele językowe? Gdzie dziś można je wykorzystywać?
Czym jest duży model językowy?
Duże modele językowe (LLM, ang. Large Language Model) to nic innego jak modele uczenia maszynowego, które zdolne są do wykonywania różnorodnych zadań z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP). Trenuje się je na ogromnych zbiorach danych po to, by były w stanie odpowiadać na zadawane pytania, generować własne treści, odpowiednio je klasyfikować, streszczać czy też tłumaczyć na języki obce.
Pojawianie się ich kolejnych generacji takich modeli stanowi dowód szybkiego postępu rozwoju sztucznej inteligencji. Szacuje się, że rozmiary dużych modeli językowych na przestrzeni ostatnich lat zwiększały się każdego roku dziesięciokrotnie. Wraz ze wzrostem ich rozmiaru, a co za tym idzie poziomu złożoności, rosną również ich możliwości. Doskonale widać to na przykładzie ChatGPT, który w swojej poprzedniej wersji nie był tak precyzyjny. Nie radził sobie chociażby z dłuższymi formami pisanymi, często się powtarzał i w rezultacie nie dostarczał wartości, jakich oczekiwał użytkownik końcowy. Niedoskonałości te w dużej mierze udało się wyeliminować w aktualnie dostępnej wersji modelu, jednak wciąż daleko mu do doskonałości. Nie zmienia to jednak faktu, że jego możliwości są imponujące. Imponująca jest również praca wykonana przez algorytmy, dzięki którym jest on w stanie zaskakiwać użytkowników i zmieniać naszą rzeczywistość.
Stworzenie dużego modelu językowego jest niewątpliwie niezwykle trudne. Mowa zarówno o samym opracowaniu takiego modelu, jak i jego późniejszym utrzymaniu. Między innymi z tego względu LLM-y są niedostępne dla większości przedsiębiorstw. Zapewnienie dużej skuteczności działania wymaga bowiem przeszkolenia modelu na odpowiednich zbiorach danych. Potrzebna jest do tego odpowiednia infrastruktura systemowa oraz moc obliczeniowa, która sprosta temu zadaniu. O jak dużej mocy mowa? By zbudować model wspierający ChatGPT OpenAI skorzystało z dostarczonego przez Microsoft, wartego dziesiątki milionów dolarów superkomputera, który w tamtym czasie znajdował się w piątce najpotężniejszych maszyn na świecie.
Źródło: http://bit.ly/3JtKKsl
Jak działają neuronowe modele językowe?
Stworzenie dużego modelu językowego wymaga przygotowania odpowiednich danych, na których model ma się uczyć. Jak sama nazwa wskazuje, duże modele językowe uczą się na ogromnych zbiorach danych – np. zasobach dostępnych w Internecie. Taki zbiór danych jest następnie wprowadzony do modelu i poddany procesowi uczenia nienadzorowanego. Co to oznacza? Ograniczoną do minimum ingerencję człowieka w proces nauki. Model nie otrzymuje żadnych etykiet danych i wyraźnych instrukcji, jak je traktować i wykorzystywać. W rezultacie wnikliwie bada dane wejściowe, doszukuje się w nich zależności, relacji, a także odmiennych znaczeń tych samych słów użytych w różnych kontekstach.
Po zakończeniu takiego procesu model jest w stanie z dużym prawdopodobieństwem odgadywać zakończenia poszczególnych fraz, zdań czy akapitów. Jest też gotowy do tego, by przygotować własny, unikalny tekst na zadany temat. Co więcej, model taki można dostroić – wskazać mu nie tylko temat artykułu do napisania, ale również dane, które powinien wykorzystać, czy akapity, które powinien w takim tekście zawrzeć.
LLM – gdzie znajduje dziś zastosowanie?
Możliwości zastosowania dla dużych modeli językowych są niezwykle szerokie i różnorodne. Zdolny do odpowiadania na pytania model może w dużej mierze zastąpić wyszukiwarki internetowe i w ułamkach sekund przedstawiać odpowiedzi na nurtujące użytkowników pytania. Duże pole do popisu LLM-y mają również w obszarze generowania najróżniejszych treści. Mowa o treściach wykorzystywanych na potrzeby pozycjonowania stron internetowych, materiałach marketingowych, tekstach piosenek, wierszach, a nawet streszczeniach prac naukowych czy innych dłuższych form.
Duży model językowy, przetrenowany na odpowiednich danych, może stać się silnikiem dla wirtualnego asystenta lub chatbota, który będzie realizował konkretną funkcję. Może chociażby odpowiadać na najczęściej zadawane pytania przez klientów firmy, identyfikować ich potrzeby i kontaktować z odpowiednimi osobami, by w ten sposób optymalizować czas pracy firmowych specjalistów. LLM może również wykorzystać do tworzenia chatbotów szkoleniowych czy medycznych. Szczególnie w zastosowaniach medycznych niezwykle istotna jest jakość danych treningowych. Jeśli model ma wydawać zalecenia zdrowotne, niezwykle istotne jest to, by robił to w prawidłowy i całkowicie bezpieczny sposób.
Okazuje się, że zastosowanie modeli językowych w obszarze medycyny jest o wiele szersze i nie ogranicza się jedynie do przekazywania ogólnych zaleceń zdrowotnych czy wyjaśniania najczęstszych objawów konkretnych jednostek chorobowych. Może z powodzeniem analizować struktury molekularne oraz białkowe i wykorzystywać zdobytą w ten sposób wiedzę do tworzenia nowych związków chemicznych czy wspierania pracy naukowców nad opracowywaniem nowych leków czy szczepionek. Na analogicznych zasadach modele mogą zostać zaprzężone do poszukiwania rozwiązań dla najbardziej palących czy najbardziej złożonych problemów na świecie.
Jak udowodnił ChatGPT, wykorzystany w nim model językowy jest w stanie z powodzeniem generować nie tylko standardowe treści, ale nawet programować – tj. tworzyć proste aplikacje na podstawie tego, co widział w przeszłości. Wprawdzie informatycy nie muszą się jeszcze obawiać o swoje zatrudnienie, ale niewątpliwie możliwości modelu mogłyby zostać wykorzystane do optymalizacji tworzonego przez nich kodu i identyfikowania ewentualnych błędów.