Що таке LLM (Large Language Model)?

Стаття також доступна російською (перейти до перегляду).

Штучний інтелект змінив підходи до використання комп’ютера досить кардинально. Раніше, коли користувачам була потрібна відповідь на якесь питання, необхідно було формувати точні та чіткі запити в пошуковик. Тепер же питання будь-якої складності буде пояснено майже так само, як би це зробила реальна людина. 

За цим проривом стоїть LLM, що розшифровується як Large Language Model. Але чи точно ми розуміємо що таке LLM і як вона працює? Щоб розібратися у цьому, подивимось на її суть, принципи роботи та можливості. 

Визначення поняття

Насамперед нам потрібно зрозуміти що таке LLM по суті. Це тип AI, який спеціалізується на обробці природної мови (NLP) та генерації текстів, що максимально на неї схожі. Серед найпопулярніших виробників моделей – OpenAI, Google, та Anthropic. Їх великі мовні моделі пройшли навчання на текстах, аналізуючи книжки, статті, вебсайти, код та інші види текстових даних, які створили люди.

На основі статистичних закономірностей мови вони можуть генерувати нові тексти, відповідати на запитання, перекладати, узагальнювати та вести діалог. Проте великі мовні моделі не мають свідомості та не сприймають текст так само, як і люди. Усе, що вони роблять, – це відтворюють лінгвістичні структури з високою точністю, імітуючи форму та стиль людського мовлення. Їхнє мовне розуміння будується на обчисленні найімовірнішого продовження. 

Різниця між Large Language Model та генеративним ШІ

Хоча ці 2 поняття часто ототожнюють, це не зовсім одне й те саме. Генеративний ШІ – ширше поняття, що охоплює технології створення:

• тексту;

• зображень;

• музики;

• відео;

• 3D-об’єктів.

Наприклад, Midjourney генерує зображення, а Sora створює відео – це теж генеративний AI, але не мовні моделі. Лінгвістичні моделі є підтипом генеративного штучного інтелекту, який спеціалізується саме на роботі з мовою. Але на практиці вони часто працюють в парі – наприклад, ChatGPT може вам допомогти сформувати промт (точну інструкцію, запит) для Sora.

Як працює

Серцем LLM є архітектура трансформера, розроблена у 2017 році. Вона використовує алгоритми глибокого навчання, щоб натренувати нейромережу ефективно обробляти послідовності слів, зберігаючи контекст навіть у великих текстах. 

Загалом, етапи тренування моделі в обробці природної мови (NLP) такі:

1. «Читання» текстів. Машинне навчання починається з розбору великого масиву даних. Модель аналізує, як люди будують речення, які слова часто зустрічаються разом, і виводить мовні закономірності, формуючи шаблони.

2. Дроблення. Будь-який текст, який обробляється, розбивається на невеликі шматочки – токени (це можуть бути слова, частини слова або навіть окремі символи). Подальша робота відбувається не з реченнями, а саме з цими токенами, що перетворюються у числовий формат.

3. Аналіз контексту. Кожен токен розглядається у контексті всього речення чи запиту. Модель «звертає увагу» на інші слова навколо, щоб зрозуміти, яке наступне слово найбільш логічне.

4. Генерація крок за кроком. Відповідь будується по одному слову, де алгоритм кожного разу обирає найімовірніше продовження згідно з контекстом.

5. Додаткове навчання на прикладах з участю людей. Фахівці показують нейромережі хороші й погані приклади відповідей. Так вона вчиться відповідати більш зрозуміло, коректно та безпечніше.

В результаті цієї роботи ми отримуємо потужний засіб, що прогнозує текст. Машинне навчання дозволяє моделі знати мову зсередини й гнучко поєднувати слова залежно від контексту. Причому генерація відбувається швидко, а спілкування виглядає природно.

Де застосовується

Сфер застосувань LLM не злічити. Вона стає допоміжною там, де необхідно швидко обробляти інформацію, створювати контент, автоматизувати рутинні завдання або взаємодіяти з користувачами у природній формі. Завдяки гнучкості параметрів моделі, такі системи легко адаптуються під конкретні бізнес-цілі чи індивідуальні потреби.

Способи застосування технології обмежуються лише фантазією користувачів. Основні галузі використання мовних генеративних моделей включають:

• Освіту та науку. Моделі пояснюють теми, проводять контроль знань, допомагають в організації занять і так далі. В науці вони виконують обчислення, аналізують дані та знаходять нові підходи до розв’язання проблем.

• Бізнес. Тут робота ШІ може полягати в створенні маркетингових текстів, обслуговуванні клієнтів через чат-боти або аналізі ринку та внутрішньої документації.

• IT-сферу. AI виступає як асистент для програмістів, доповнюючи код, пояснюючи помилки та генеруючи функції на основі коротких описів.

• Креативну індустрію. Тут вони відкривають нові можливості для творчості та експериментів, допомагаючи створювати ідеї й покращувати вже створений контент.

Добре ШІ допомагає і з просуванням в інтернеті. Серед прикладів використання LLM в SEO-секторі є генерація трафіку. У статті FREEhost.UA зібрав повний гайд для оптимізації сайту, щоб він з’являвся у посиланнях видачі GPT та Google AI-сніпетів.

Переваги та недоліки використання

Як і будь-яка технологія, генеративні лінгвістичні моделі значно полегшують роботу людям, але також несуть за собою нові виклики. Таблиця містить основні тези, що ілюструють переваги та ризики.

Такий інструмент, як LLM, – ключова технологія майбутнього. Рішення чи використовувати її залежить від доцільності у кожному конкретному випадку. Але не варто втрачати нові можливості, які вона дає для розвитку бізнесу та творчості.