• 25.09.2023

• 4 минуты

• Виолетта Малышко

Большие языковые модели: что это такое и как они работают

С понятием «искусственный интеллект» знакомы сегодня все. При этом устройство больших языковых моделей как ИИ-систем понятно меньшему числу людей, несмотря на активное использование их в работе и жизни. Например, популярный ChatGPT работает на базе архитектуры LLM. Как устроены Large Language Model, по каким механизмам работают и чем могут быть полезны человеку?

LLM: что скрывается за аббревиатурой и откуда они появились

Языковая модель ― это программа, созданная для обработки естественного языка (NLP). Она умеет прогнозировать вероятность расположения слов в предложении или фразе и на основе этого формировать ответ на ваш вопрос.

Быстрое развитие Large Language Model стало возможно с появлением методов глубокого обучения и естественной обработки языка. Новая архитектура Transformer, разработанная Google в 2017 году, стала основой работы будущих Large Language Model и кардинально изменила действующие ранее принципы обработки языка машинами. Теперь входные данные стало возможно обрабатывать параллельно, а не последовательно. Это значительно увеличило скорость работы и обучения языковых моделей.

Почему скорость работы стала решающим фактором для эволюции нейросетей? Large Language Models отличаются большим объемом параметров, измеряемым миллиардами. Число параметров определяет способность нейросети наиболее точно и быстро работать с данными, и скорость здесь не менее важный показатель, чем достоверность и логичность выдаваемой информации. В основе работы таких программ лежат алгоритмы машинного обучения, которые и позволяют им обрабатывать огромные объемы текстовых данных за считанные секунды. Глубокое обучение помогает машине понять все тонкости человеческого языка, даже если в запросе используются термины, просторечия или присутствуют ошибки.

Сегодня существует множество языковых моделей ― статических и нейронных. Первые в своей работе используют традиционные методы статистики и теории вероятности для определения следующих слов в последовательности. Модели нейронного языка считаются более продвинутыми и превосходят статические по эффективности за счет использования нескольких типов нейросетей для воспроизведения естественного языка. Среди них самыми известными считаются:

• GPT-4 от OpenAI. Последняя версия популярной нейросети, отличающаяся еще большей «человечностью», надежностью и креативностью. Ее главное отличие от предыдущей версии ― мультимодальность. GPT-4 умеет принимать запросы не только в текстовом виде, но и в аудио- и видеоформатах.
• LaMDA от Google. Является разговорной нейросетевой моделью, ориентирована на общение и взаимодействие с пользователем.
• BERT от Google. Эта нейросеть преимущественно используется в поисковых запросах, переводе с разных языков и генерации ответов на вопросы.
• BLOOM от BigScience. Самая крупная многоязычная нейросеть. Обучена на 176 млрд параметров. Умеет создавать текст на 46 языках и 13 языках программирования.
• YaGPT от Яндекс. Российская GPT-подобная нейросеть умеет генерировать ответы на русском языке, писать и редактировать тексты, создавать несложный программный код и развлекательный контент.

Как работают LLM

Модели больших языков кажутся многим пользователям достаточно простыми в устройстве. Однако под их капотом происходят сложные процессы. Принцип функционирования Large Language Model можно описать как игру в «подбери правильный ответ»:

1. Пользователь отправляет на вход модели «промт» (словесный запрос), она его распознает и подбирает наиболее вероятный вариант ответа на этот запрос;
2. Дополненный промт снова отправляется на вход и процесс повторяется.

Согласно теории вероятности модель определяет, какое из знакомых ей слов будет наиболее уместно следовать за предыдущим. Итогом работы с запросом является «разумный» ответ ― тот, который по смыслу и содержанию верно отвечает на заданный человеком вопрос. После предварительного обучения модели всегда требуется тонкая настройка, после которой нейросеть получит специализацию и научится эффективно решать пул конкретных задач.

Возможности больших языковых моделей

Large Language Model ― полезный инструмент для решения разных задач: от рутинных вроде перевода или написания текста до технически сложных ― например, генерации программного года, выдачи быстрых ответов в поисковых системах или помощи голосовым помощникам в поддержании диалога с пользователями.

Какие задачи можно делегировать большим языковым моделям?

• Создание контента. Популярная задача, которую все чаще делегируют подобных сервисам ― создание текстового и визуального контента: от email-рассылок и постов для соцсетей до картинок, сгенерированных нейросетью по точечному запросу.
• Ответы на вопросы и запросы пользователя. За время обучения нейросети узнают такое количество информации, что становятся всезнающими. Полученными знаниями они готовы поделиться с людьми ― главное грамотно задать вопрос.
• «Озвучка» чат-ботов и диалоговых агентов. LLM отвечают на заданный вопрос быстро и, как правило, не менее точно, чем человек. Например, AI-помощница Джей умеет общаться как текстом, так и голосом ― и звучит она максимально реалистично.
• Генерация кода. Они отлично подходят роль «младших программистов», выполняя ревью кода или самостоятельное написание фрагментов.
• Поиск информации. Большие языковые модели являются частью современных поисковых систем, помогая человеку искать информацию быстрее и эффективнее, чем раньше.
• Резюмирование информации. Составить краткое резюме текста ― элементарная задача для Large Language Model. С их помощью можно за считанные секунды извлечь основную информацию из материала, на самостоятельное изучение которого ушли бы часы.
• Машинный перевод. Сервисы умеют переводить текст с одного языка на другой как с письменных источников, так и с видео.
• Аналитика настроения. Один из профилей работы моделей ― анализ чувств и настроения в тексте. Они распознают эмоции в текстовом фрагменте не только односложно как позитивные или негативные, но и способны дать им более точную оценку. Эти возможности часто используют при аналитике отзывов и обработке клиентской обратной связи.

Есть ли минусы у LLM

Large Language Model имеют множество преимуществ. Гибкость позволяет адаптировать их под разные задачи, а о креативности нейросетей знает каждый, кто хотя бы раз пользовался ChatGPT. Не меньше ценится и умение понимать естественный язык ― благодаря этому навыку они уже выполняют за человека рутинные задачи ― например, общаются в чате, отвечают на вопросы голосом и создают контент по запросу.

Однако есть и проблемы, с которыми регулярно сталкиваются как разработчики моделей (или заказчики), так и пользователи:

• Создание и поддержание работы сервисов обработки естественного языка ― сложный и дорогостоящий процесс. Для этого нужна профессиональная IT-команда, а также большой объем вычислительных ресурсов.
• Многим кажется, что работа подобных ИИ-решений аналогична процессам, происходящим в голове человека. Однако это не совсем так ― модель не умеет думать в привычном для нас понимании, а может только подбирать слова в предложения, основываясь на статистике.
• LLM имеют ограниченное понимание математики, поэтому решение сложных математических задач им не под силу. Все математические ответы, сгенерированные большими языковыми моделями, обязательно нужно проверять на достоверность.
• Работу LLM нельзя назвать совершенной. Они обучаются на открытых данных и могут выдавать за истину неверную или неточную информацию, так как не способны ее проверить. Ответы, сгенерированные LLM, уже становились причиной судебных исков и угрозой кибербезопасности.
• Еще одна серьезная претензия в сторону подобных сервисов ― потенциал создания вредоносного контента (например, в виде специальных программ или фишинговых писем). Обмануть модель можно с помощью взлома стандартных промт-запросов. Используя хитрости при работе со входными данными, мошенники генерируют материалы для использования в незаконных целях.
• При использовании LLM нет никаких гарантий конфиденциальности персональных данных. Для того, чтобы избежать утечек, компании (например, Apple) запрещают сотрудникам использовать подобные сервисы в рабочих целях. Не меньшая проблема кроется в нарушении авторских прав: нейросеть не способна поделиться ссылками на источники информации и может выдавать пользователю защищенный авторским правом контент, сама того не понимая.

Большие языковые модели ― результат прогресса в развитии технологий искусственного интеллекта. Их развитие будет продолжаться, и уже в ближайшем будущем они могут стать еще более надежным помощником человеку во взаимодействии с естественным языком.