• LLM — это продвинутые модели ИИ, обученные на огромных объёмах текстовых данных для понимания и генерации языка, похожего на человеческий. Они создаются с помощью методов глубокого обучения, в частности на архитектурах вроде Transformers.
  • Среди известных LLM можно назвать PaLM и Gemini от Google, серию GPT от OpenAI, Grok от xAI, семейство открытых моделей LLaMA от Meta, модели Claude от Anthropic, открытые модели Mistral AI и открытую модель DBRX от Databricks.
  • Создание большой языковой модели требует значительных вычислительных ресурсов, экспертизы в машинном обучении и обработке естественного языка, а также соблюдения этических принципов в отношении конфиденциальности данных, снижения предвзятости и ответственного развёртывания ИИ.

Большие языковые модели (LLM) — этоискусственные нейронные сети, ориентированные на обработку текстовых данных и используемые в основном для генерации текстового контента, подобного человеческой речи. Создание больших языковых моделей требует глубокой экспертизы в области информатики и соблюдения этики развёртывания ИИ.

Что такоебольшие языковые модели?

LLM — это продвинутые модели ИИ, обученные на огромных объёмах текстовых данных для понимания и генерации языка, похожего на человеческий. Они создаются с помощью методов глубокого обучения, в частности на архитектурах вроде Transformers.

Читайте также:Чем генеративный ИИ отличается от LLM?

LLM отличаются огромным размером: обычно они содержат от сотен миллионов до миллиардов параметров, что позволяет им улавливать сложные закономерности и нюансы языка. LLM способны выполнять широкий круг задач обработки естественного языка с впечатляющей точностью и беглостью.

Процесс обучения LLM заключается в том, что модели предоставляют огромные объёмы текстов из самых разных источников: книг, статей, веб-сайтов и других письменных документов. Благодаря этому модель усваивает статистические связи, смысловые значения, синтаксис и грамматические правила языка.

Среди известных LLM можно назватьPaLMиGeminiот Google, сериюGPTот OpenAI,Grokот xAI, семейство открытых моделейLLaMAот Meta, моделиClaudeот Anthropic, открытые моделиMistral AIи открытую модельDBRXотDatabricks.

Самые крупные и производительные модели по состоянию на март 2024 года построены на архитектуре, основанной исключительно на декодерах типа трансформера, тогда как некоторые недавние реализации опираются на другие архитектуры, например на варианты рекуррентных нейронных сетей и Mamba (модель пространства состояний).

Как создать большую языковую модель?

Создание большой языковой модели требует значительных вычислительных ресурсов, экспертизы в машинном обучении и обработке естественного языка, а также соблюдения этических принципов в отношении конфиденциальности данных, снижения предвзятости и ответственного развёртывания ИИ. Ниже перечислены ключевые шаги и соображения.

Читайте также:Компания HPE внедряет LLM в Aruba, а ИИ берёт на себя управление сетью

Определение целей

Определите конкретные цели и сценарии применения, для которых вы хотите использовать языковую модель. Это может быть генерация текста, перевод, суммаризация, ответы на вопросы, анализ тональности или другие задачи обработки естественного языка.

Сбор и предобработка данных

Соберите обширный и разнообразный текстовый набор данных, соответствующий вашим целям. Он должен охватывать широкий круг тем, стилей и областей, чтобы обеспечить устойчивость и универсальность модели.

Очистите и предобработайте текстовые данные: удалите шум, нормализуйте форматирование, обработайте специальные символы, токенизируйте текст на слова или подслова и выполните другие необходимые этапы предобработки.

Выбор архитектуры

Выберите подходящую архитектуру для языковой модели, например архитектуры на основе трансформеров: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pretrained Transformer) или T5 (Text-to-Text Transfer Transformer).

Обучение и оценка

Обучите языковую модель на предобработанных текстовых данных с применением методов дообучения. Это включает оптимизацию параметров модели, настройку гиперпараметров и использование таких техник, как перенос обучения, чтобы опираться на предобученные модели и ускорить обучение.

Оцените производительность обученной языковой модели с помощью валидационных наборов данных и метрик, соответствующих вашим целям, таких как точность, перплексия, оценка BLEU (для задач перевода) или оценка ROUGE (для задач суммаризации).

Дообучение

Дообучите языковую модель на конкретных задачах или предметных областях, чтобы повысить её производительность и приспособленность к реальным сценариям. Для этого может потребоваться дополнительное обучение на данных, специфичных для задачи, и настройка гиперпараметров.

До 2020 года дообучение было единственным способом адаптировать модель под выполнение конкретных задач.

Развёртывание

Разверните обученную языковую модель в производственных средах, интегрируйте её в приложения или системы, которым нужны возможности обработки естественного языка, и постоянно отслеживайте её производительность и обратную связь для итеративных улучшений.