Модели большого языка (LLM) — это базовые модели, в которых используются методы глубокого обучения в задачах NLP и NLG. Их основная цель — понять сложность и связи внутри языка посредством обширного предварительного обучения на обширных наборах данных. Такие методы, как точная настройка, обучение в контексте и обучение с нулевым/одним/несколько выстрелов, позволяют LLM специализироваться на конкретных задачах.

LLM в значительной степени полагаются на архитектуру преобразователя, которая включает в себя внимание к себе как важнейший механизм. Самостоятельное внимание позволяет модели придавать значение различным словам или фразам в контексте. Эта возможность позволяет модели сосредоточиться на различных частях входной последовательности, вычисляя представление для каждой позиции. Следовательно, LLM превосходно фиксируют долгосрочные зависимости и постигают тонкости естественного языка. Известные LLM, такие как GPT-3, BERT, T5 и RoBERTa, лидируют в пакете, разработанном новаторскими компаниями-разработчиками LLM, такими как OpenAI, Google и Facebook AI. LLM представляют собой передний край создания языков, обещая будущее, в котором машины будут свободно и беспрепятственно общаться с людьми. Давайте углубимся в LLM и узнаем о них больше.

Типы LLM

Большие языковые модели подразделяются на три основных типа в зависимости от их архитектуры преобразователя:

Авторегрессивные языковые модели

Языковые модели авторегрессии (AR) предсказывают следующее слово в последовательности на основе предыдущих слов. Эти модели обучены оценивать вероятность каждого слова в данном контексте. Однако модели дополненной реальности имеют ограничения в захвате общего контекста предложения или текста, поскольку они могут учитывать только прямой или обратный контекст, а не оба одновременно. Это ограничение мешает им полностью понимать контекст и делать точные прогнозы, влияя на их общую производительность.

Одним из ярких примеров авторегрессивной языковой модели является серия Generative Pre-trained Transformer (GPT), разработанная OpenAI. GPT-4 — последняя и самая мощная версия этой модели. Авторегрессионные модели, такие как GPT, обычно используются в генеративных задачах, создавая связный текст, такой как статьи или истории. Однако иногда они могут генерировать повторяющийся или менее разнообразный текст.

Языковые модели автокодирования

Моделирование языка автоэнкодера — это архитектура нейронной сети, используемая в обработке естественного языка (NLP) для создания векторных представлений входного текста фиксированного размера. Это достигается путем восстановления исходного ввода из поврежденной или замаскированной версии. Этот подход направлен на изучение хорошего представления входного текста путем прогнозирования отсутствующих или замаскированных слов с использованием окружающего контекста. Модели автокодирования, такие как BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей), продемонстрировали эффективность в задачах NLP, таких как анализ настроений, распознавание именованных объектов и ответы на вопросы.

Модели автокодирования подходят для ввода более коротких текстов, таких как поисковые запросы или описания продуктов. Они преуспевают в создании точных векторных представлений, которые улучшают понимание контекста и значения моделей НЛП. Эта возможность полезна в таких задачах, как анализ тональности, где тональность предложения сильно зависит от окружающих слов. В целом, моделирование языка автоэнкодера является мощным инструментом НЛП, который повышает производительность различных задач за счет создания точных векторных представлений входного текста.

Гибридные модели

Гибридные языковые модели представляют собой мощное слияние моделей авторегрессии и автокодирования в обработке естественного языка. В то время как авторегрессионные модели генерируют текст на основе входного контекста, предсказывая следующее слово в последовательности. Модели автокодирования учатся создавать краткие текстовые представления, восстанавливая исходный ввод из модифицированной версии.

Гибридные модели, примером которых является Google T5, используют сильные стороны обоих подходов. Они генерируют текст на основе входного контекста и могут быть настроены для конкретных задач НЛП, таких как классификация текста, обобщение и перевод. Эта универсальность позволяет им выполнять множество задач с поразительной точностью и эффективностью.

Заметным преимуществом гибридных моделей является их способность сбалансировать связность и разнообразие в сгенерированном тексте. Они превосходны в создании связного и разнообразного текста, что делает их очень ценными в таких приложениях, как чат-боты, виртуальные помощники и создание контента. Их гибкость, позволяющая подстраиваться под конкретные задачи, еще больше способствует их популярности среди исследователей и практиков НЛП.

Архитектура LLM

Архитектура Transformer — это популярная архитектура нейронной сети для таких задач, как машинный перевод, распознавание речи и преобразование текста в речь. Он состоит из структуры кодер-декодер, основанной на уровнях внимания. Кодер преобразует слова в числовые векторы, называемые вложениями, представляя их значения в пространстве вложений. Позиционное кодирование обеспечивает контекст, основанный на позициях слов в предложениях. Многоголовое внимание вычисляет векторы внимания, чтобы зафиксировать контекстуальные отношения между словами. Для каждого слова рассчитываются несколько векторов внимания, чтобы преодолеть ограничения собственного внимания. Сеть прямой связи преобразует векторы внимания для дальнейшей обработки. Этот распараллеленный подход позволяет эффективно вычислять закодированные векторы для всех слов одновременно. Преобразователи обеспечивают эффективное понимание и генерацию языка за счет использования механизмов внимания и параллельной обработки.

В архитектуре декодера Transformer входное предложение подвергается маскированному многозаголовочному вниманию, где векторы внимания генерируются для каждого слова, маскируя будущие французские слова. Эти векторы внимания и закодированные векторы из блока кодера затем обрабатываются другим блоком внимания с несколькими головками, называемым блоком внимания кодировщик-декодер. Этот блок фиксирует контекстуальные отношения. Наконец, сеть прямой связи независимо применяется к каждому вектору внимания, преобразуя их в подходящий формат. Выходные данные проходят через слой softmax для создания распределения вероятностей возможных результатов, и для каждой позиции выбирается слово с наибольшей вероятностью, что приводит к ожидаемому результату.

Как построить большую языковую модель

Разработка большой языковой модели обычно включает следующие этапы:

Сбор наборов данных. Соберите большой массив текстовых данных из различных источников, таких как книги, статьи, веб-сайты и другие текстовые ресурсы. Размер и разнообразие набора данных играют решающую роль в обучении LLM.

Предварительная обработка. Очистка и предварительная обработка текстовых данных путем удаления ненужных символов, преобразования текста в нижний регистр, разметки предложений и слов и обработки особых случаев, таких как знаки препинания и числа. На этом этапе данные подготавливаются к дальнейшей обработке.

Выбор архитектуры модели. Выберите подходящую архитектуру для своего LLM, например модель на основе преобразователя, такую ​​как GPT или BERT. Преобразователи доказали свою эффективность в улавливании контекстных отношений в текстовых данных и создании высококачественного текста.

Обучение модели. Обучайте LLM на предварительно обработанном наборе данных с помощью крупномасштабной платформы глубокого обучения, такой как PyTorch или TensorFlow. Во время обучения LLM учится предсказывать следующее слово в последовательности на основе контекста, обеспечиваемого предыдущими словами.

Точная настройка. Настраивайте предварительно обученный LLM для выполнения определенных последующих задач, таких как классификация текста, распознавание именованных объектов или машинный перевод. Этот шаг помогает адаптировать LLM для эффективной работы с конкретными задачами, предоставляя данные обучения для конкретных задач и соответствующим образом настраивая параметры модели.

Оценка и итерация: оцените производительность LLM на эталонных наборах данных и подтвердите его эффективность в создании высококачественного текста и хорошей производительности в последующих задачах. Итеративно уточняйте модель, включая обратную связь и внося необходимые коррективы.

Развертывание. Как только LLM соответствует требуемым критериям производительности, его можно развернуть в производственных системах или использовать для различных задач NLP, таких как генерация текста, анализ тональности или языковой перевод.

Важно отметить, что создание высокоэффективного LLM требует значительных вычислительных ресурсов, опыта в области глубокого обучения и доступа к крупномасштабным обучающим наборам данных. В качестве альтернативы доступны предварительно обученные модели LLM, такие как GPT-3 и BERT, которые можно точно настроить для конкретных задач, не обучая их с нуля.

Примеры LLM

Было разработано несколько заметных больших языковых моделей. Вот некоторые примеры:

GPT-3: GPT-3, разработанный OpenAI, является одним из крупнейших LLM со 175 миллиардами параметров. Он демонстрирует впечатляющие возможности в различных задачах, включая генерацию текста, перевод и реферирование.

BERT: BERT, созданный Google, является широко известным LLM, прошедшим обучение работе с огромным массивом текстовых данных. Он превосходно понимает контекст предложения и дает осмысленные ответы на вопросы.

T5:T5, представленный Google, обучен различным языковым задачам и специализируется на преобразованиях текста в текст. Он может выполнять такие задачи, как языковой перевод, обобщение и ответы на вопросы.

RoBERTa: RoBERTa, улучшенная версия BERT, разработанная Facebook AI Research, демонстрирует улучшенную производительность при выполнении нескольких языковых задач.

Эти LLM внесли значительный вклад в обработку естественного языка и продемонстрировали впечатляющие возможности в понимании и создании человеческого текста.

Сноска

В заключение можно сказать, что большие языковые модели повлияли на область обработки естественного языка и продемонстрировали замечательные возможности в создании человеческого текста, ответов на вопросы и участия в беседах. Эти модели, такие как GPT-3.5, обучаются на огромных объемах данных, что позволяет им изучать и понимать закономерности, контекст и нюансы человеческого языка.

Большие языковые модели оказались ценными инструментами в различных приложениях, включая создание контента, языковой перевод, чат-боты обслуживания клиентов, виртуальных помощников и творческое письмо. Они могут повысить производительность, эффективность и удобство работы пользователей в различных отраслях и областях. Однако создание и развертывание LLM требует сочетания опыта в области НЛП, науки о данных и разработки программного обеспечения. Это влечет за собой такие задачи, как обучение модели на больших наборах данных, ее тонкая настройка для конкретных случаев использования и развертывание в производственных средах. Поэтому наем компаний-разработчиков LLM, которые могут эффективно справиться со сложностями построения и внедрения LLM, имеет решающее значение.