Как устроены большие языковые модели (LLM)

Что такое большие языковые модели

LLM, или большие языковые модели, — сложные системы ИИ, специально разработанные для обработки, понимания и создания текста, который максимально приближен к человеческому.

Например, модели типа GPT, в том числе популярные ChatGPT и GigaChat, используют архитектуру трансформеров, которая решает задачи обработки естественного языка.Они относятся к числу передовых разработок в сфере нейронных сетей и искусственного интеллекта. LLM обучаются на больших объемах информации, включая книги, статьи и страницы на сайте.

Такие наборы текстовых данных могут содержать миллиарды слов, что позволяет системам «понимать» грамматические структуры, семантические связи и даже контекст. 

LLM-модели:

• отвечают на вопросы — анализируют запрос и выдают связный и информативный ответ;
• создают контент (причем возможна генерация текстов различного типа) — от новостных статей до творческих произведений;
• обобщают тексты — помогают извлекать суть из больших статей (например, резюмируя документы);
• переводят тексты — выполняют машинный перевод, сохраняя контекст и стиль оригинала;
• взаимодействуют с пользователями — поддерживают осмысленные диалоги, адаптируясь к различным стилям общения.

Модели LLM различаются по сложности и объему данных. Например, Llama-2-70b от Meta имеет 70 млрд параметров и занимает 140 Гб, что позволяет запускать ее локально, даже на обычных компьютерах.

Принцип работы больших языковых моделей

Современные большие языковые модели (LLM) создаются и функционируют благодаря сочетанию продвинутых методов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP).

Их использование включает несколько этапов, которые обеспечивают «понимание» текстов и генерацию осмысленных ответов:

1. Сбор данных. Это могут быть статьи, книги, публикации в блогах и посты в социальных сетях.
2. Предварительное обучение. Массивы текстов разбиваются на отдельные предложения и слова, которые обрабатываются моделью. Нейросеть изучает структуру языка, учится связывать фразы, понимает грамматические правила и контексты.
3. Выбор архитектуры, определяющей, как модель анализирует текстовые данные и генерирует ответы.
4. Трансформацию и генерацию. Основная задача LLM — создавать новые тексты на основе вводных данных. Модель использует нейронные сети и алгоритмы машинного обучения, чтобы генерировать связные и релевантные предложения, сохраняющие стилистические особенности исходного материала.
5. Оценку и дообучение. Модель проверяется на точность, релевантность и естественность текста. Если качество сгенерированного контента не соответствует ожиданиям, проводится дополнительное обучение и корректируются параметры.

Читайте также: Шпаргалка по нейросетям: чем отличаются и какую выбрать для бизнеса

Для построения LLM используют:

• Transformer — основу большинства современных языковых моделей;
• GPT — модель генерации текста на основе трансформеров;
• BERT, которая ориентирована на понимание контекста в обоих направлениях текста;
• T5, умеющую решать широкий спектр задач: от перевода до обобщения.

Создание и обучение LLM требуют вычислительных мощностей. Например, для сложных моделей может потребоваться более 1 тыс. видеокарт, а данные обрабатываются с помощью инструментов CUDA-отладчика, PyTorch FSDP и библиотеки NCCL.

Как LLM генерирует связный текст

Работа больших языковых моделей основана на способности предсказывать следующее слово в последовательности текста.

Например, если модель обработала множество статей с фразой «GigaChat используют для», она может вычислить вероятности появления фраз, которые чаще следуют за этой строкой:

• бизнеса,
• маркетинга,
• генерации,
• SEO,
• написания,
• создания,
• разработки,
• поиска.

На основе теории вероятностей искусственный интеллект добавит подходящее слово, формируя фразу «GigaChat применяют для бизнеса». Если настройки и контекст изменятся, возможно другое продолжение (например, «генерации картинок»).

Могут ли LLM обучать сами себя

Самообучение пока сложно применить к моделям LLM ввиду:

1. Неочевидности критериев успеха. В Go показатель измеряется легко — это победа в игре. Для языковых моделей такой четкий критерий отсутствует. Например, сложно однозначно определить, насколько хорош, точен или релевантен сгенерированный текст.
2. Разнообразия задач. LLM используются в различных областях: от перевода текстов до создания программного кода. Для каждой из них могут потребоваться разные метрики, и объединить их в универсальный критерий успеха трудно.
3. Риска деградации качества. Если модель начнет обучаться на собственных текстах, ошибки будут накапливаться. Это может привести к постепенной потере качества и несоответствию запросам пользователей.

Читайте также: Не только ChatGPT: какие нейросети используют в маркетинге

Несмотря на сложности, в узких областях с четкими задачами и метриками успеха самообучение может быть реализовано.

Например:

• в специализированных тематиках, где модель анализирует собственные ответы и улучшает их, сверяя с фиксированными правилами или базами данных;
• в интерактивных системах, где пользователи оценивают качество ответов, а модель адаптируется на основе оценок.

Как обучить модель

Существует 3 этапа обучения:

• Предобучение (Pretraining). 

Для обучения языковой модели типа Llama-2 требуется огромный массив текстов — около 10 терабайт. Источники включают статьи, книги, блоги и другие материалы. 

Используется кластер из 6,000 GPU, которые обеспечивают мощность для обработки таких объемов данных. На выходе получается базовая модель, задача которой — предсказание следующего слова.

• Дообучение (Finetuning). 

Базовая система недостаточно функциональна для практического использования. Чтобы создать модель-ассистента, применяются проверенные данные (100 тыс. документов, вручную собранных специалистами).

• Сравнение (Comparisons). 

Этап помогает доработать модель с помощью анализа качества ее ответов. В OpenAI применяют подход RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека), который позволяет системам лучше адаптироваться к запросам и предпочтениям пользователей.

Риски и особенности применения LLM

LLM могут решать разные задачи, но сталкиваются с некоторыми проблемами.

Среди них:

• AI-галлюцинации. 

Модель может генерировать неправдоподобную или неверную информацию, особенно в сложных запросах. Чтобы снизить ошибки, GigaChat уточняет данные и выдает ответ «Я не знаю».

• Лимиты и квоты. 

Например, GigaChat позволяет работать с контекстом до 2 тыс. слов (6 страниц текста). Этого достаточно для большинства задач, но мало для глубоких анализов.

• Конфиденциальность. 

LLM требуют строгого соблюдения стандартов защиты данных. GigaChat применяет банковские протоколы безопасности, а запросы и ответы не сохраняются для последующего использования. При неправильной настройке сервисов возможен несанкционированный доступ к данным, что критично для корпоративных клиентов.

• Этика. 

LLM бывают предвзяты или отражают стереотипы. Нейросеть иногда воспроизводит необъективную информацию, унаследованную из обучающих данных. Это требует строгого контроля качества и дополнительных фильтров. 

Ответы, сгенерированные ИИ, могут нарушать авторские права, содержать клевету или другую противозаконную информацию, что увеличивает юридические риски.

Читайте также: Топ лучших нейросетей 2024 года для генерации изображений, текстов, видео и музыки

Неправильное использование технологий часто приводит к дезинформации или усилению недоверия к ИИ. Автоматизация, обеспечиваемая моделями LLM, может повлиять на рынок труда, особенно в сферах, связанных с обработкой информации.

Области применения больших языковых моделей

LLM находят применение в разных сферах, где требуется обработка естественного языка. Это:

Генерация текстов

LLM способны автоматически создавать связные и логически выстроенные предложения.

Это открывает широкий спектр возможностей:

• контент для медиа и бизнеса, будь то генерация статей, блогов, новостей, сценариев и даже литературных произведений;
• написание песен, стихов и других форм художественного текста;
• маркетинг: создание рекламных материалов, описаний продуктов и постов для социальных сетей.

Перевод текста

Благодаря использованию глубокого обучения и нейросетей LLM ускоряют работу профессиональных переводчиков. Системы улучшают качество машинного перевода, поддерживают редкие языки и предлагают решения для локализации и культурной адаптации контента.

Анализ данных

Модели помогают интерпретировать, обобщать и классифицировать большие объемы текстовой информации. 

Они применяются для распознавания эмоций в отзывах, комментариях или публикациях, что позволяет выявлять позитивные, негативные и нейтральные мнения. Искусственный интеллект может делать краткие резюме на основе длинных текстов.

Читайте также: Как зарабатывать на нейросетях? 4 способа монетизировать ИИ

LLM активно применяются в системах, ориентированных на взаимодействие с пользователями, таких как:

• виртуальные ассистенты и чат-боты (подходят для создания систем, которые могут отвечать на вопросы, предоставлять консультации или выполнять действия на основе запросов);
• системы поиска информации (улучшают релевантность результатов за счет анализа контекста пользовательских запросов);
• сервисы FAQ (генерируют ответы на часто задаваемые вопросы).

Анализ потребительского опыта:

• мониторинг бренда (автоматическое отслеживание отзывов, выделение общих тенденций и проблем);
• улучшение качества продуктов (анализ тональности комментариев и предложений для внесения изменений в товары или услуги).

LLM в связке с другими нейронными сетями позволяют переводить устную речь в текст или генерировать аудиоконтент. Это полезно для стенографистов, голосовых помощников или автоматизации бизнес-процессов. 

Примеры применения моделей в разных сферах:

• медицина — анализ медицинских записей для диагностики заболеваний;
• образование — генерация учебных материалов и автоматическая проверка письменных работ;
• юриспруденция — анализ юридических документов и поиск релевантных судебных решений.

Как оценить перспективы использования LLM в своем бизнесе

Внедрение больших языковых моделей может упростить бизнес-процессы и повысить их эффективность. Чтобы определить, насколько оправдано их использовать, следует провести комплексную оценку.

Определите задачи, которые можно автоматизировать

Искусственный интеллект отлично справляются с рутинными и повторяющимися процессами, а также задачами, требующими обработки естественного языка. Модели способны:

1. Отвечать на типовые вопросы, консультировать покупателей или предоставлять информацию круглосуточно.
2. Автоматизировать документооборот.
3. Анализировать обратную связь.

Проанализируйте экономическую целесообразность

Оцените, как внедрение LLM может повлиять на производительность и затраты. Например:

• снизить расходы на выполнение рутинных задач и уменьшить человеческий ресурс;
• повысить точность и исключить ошибки, вызванные человеческим фактором.

Оцените возможности интеграции в текущие процессы

Прежде чем внедрять LLM, важно понять, как впишутся в бизнес-модель:

1. LLM можно использовать для составления ответов на типовые запросы или обработки данных.
2. Убедитесь, что модель совместима с инфраструктурой (CRM, ERP, API).
3. Проверьте, сможет ли команда эффективно работать с новыми инструментами.

Оцените технические аспекты внедрения

Возможности языковой модели и ограничения могут повлиять на выбор сценария использования:

1. Настраиваемость. Возможность адаптировать искусственный интеллект под бизнес-процессы (с помощью обучения на ваших данных).
2. Объем данных. Модели требуют много места на диске для точной работы.
3. Безопасность. Важно убедиться, что данные защищены, а система соответствует стандартам конфиденциальности.

Проведите тестирование

Для оценки реальных возможностей LLM в бизнесе проведите тестовый запуск:

• определите показатели эффективности (KPI), такие как скорость, точность или снижение затрат;
• проверьте производительность языковой модели на небольших задачах;
• оцените, насколько модель помогает сократить время выполнения процессов и улучшить результаты.

Примеры крупных продуктов на базе LLM

Примеры LLM:

• GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) от OpenAI. 

Возможности: генерация связных текстов, перевод, ответы на вопросы, программирование. Имеет 175 млрд параметров, подходит для различных задач: от написания статей до сложных аналитических отчетов. 

Применяется для чат-ботов, виртуальных ассистентов, инструментов креативного письма, аналитических платформ.

• GigaChat («Сбер»). 

Российская альтернатива GPT. Рекомендуется для создания статей, генерирования презентаций, рисования иллюстраций, разработки сценариев. Работает как с текстом, так и с визуальными данными. 

Используется в виртуальных ассистентах и устройствах «Сбера» — SberBoom, SberBox и SaluteSpeech. Позволяет создавать собственные решения для бизнеса, например чат-ботов и SaaS-платформы.

• BERT. 

Модель, разработанная Google для понимания контекста текста. Показывает улучшенный поиск, углубленный анализ материалов и персонализированные ответы.

• XLNet (Google). 

Усовершенствованная версия BERT, сочетающая преимущества автогенного и автокорректирующего обучения. Для нее характерны обработка больших объемов данных, точный анализ текста.

• Transformer XL (Google). 

Возможности: генерация связных текстов, анализ сложных документов. Применяется для научных исследований, юридических документов, анализа статей.

• SAMUELS (Microsoft). 

Модель для сверхбыстрой обработки данных в реальном времени. В ней доступны генерация отчетов, анализ данных, ответы на запросы.

• SymFormer. 

Инструмент, способный создавать музыку на основе текстовых и других входных данных.

• Kandinsky 3.0. 

Модель для создания визуального контента. Применяется для медиа, дизайна, контента для социальных сетей. Можно генерировать картинки и видео по текстовому описанию.

• GigaCode (AI-ассистент разработчика). 

Инструмент, помогающий программистам в написании и отладке кода.

• SaluteSpeech. 

Возможности сервиса: преобразование речи в текст и, наоборот, генерация голосового контента. Применяется для телефонных помощников, виртуальных ассистентов, аудиокниг.

Каждая из представленных моделей демонстрирует потенциал для решения задач бизнеса, науки и креативной индустрии. LLM позволяют не только оптимизировать рутинные процессы, но и создавать новые продукты и сервисы, которые считались невозможными.

Фото на обложке: Freepik