Как работает LLM?

Ключевые моменты

Большая языковая модель (LLM) — это ИИ, который понимает и генерирует текст, подобный человеческому, предсказывая следующее слово в последовательности.
Они используют архитектуру трансформера с механизмом самоаттеншна, чтобы учитывать контекст.
Примеры: чат-боты вроде ChatGPT, сервисы перевода, генерация текста и суммаризация.
Удивительно, но LLM могут писать код и решать простые математические задачи, хотя иногда выдают ошибки (галлюцинации).

Что такое LLM и как они работают?

Большая языковая модель (LLM) — это сложная система, которая учится понимать и создавать текст, анализируя огромные объемы данных, такие как книги, статьи и интернет-контент. Она предсказывает следующее слово в предложении, основываясь на предыдущих словах, что позволяет ей генерировать связные ответы.

Например, если ввести "Кот сидит на...", LLM может предложить "полу", "столе" или "ковре", исходя из того, что чаще встречается в обучающих данных.

Архитектура и обучение

LLM основаны на трансформерах, которые включают энкодер и декодер. Энкодер сжимает текст в числовые представления, а декодер расшифровывает их обратно в текст. Механизм самоаттеншна помогает модели сосредотачиваться на важных словах в контексте, например, в предложении "Кот сидит на полу" модель понимает связь между "сидит" и "полу".

Обучение происходит через самообучение: модель сравнивает свои предсказания с реальными данными, корректируя ошибки. Это требует огромных вычислительных ресурсов, например, обучение модели вроде GPT-3 может стоить миллионы долларов.

Примеры использования

Чат-боты: ChatGPT может вести диалоги, отвечать на вопросы и даже писать эссе.
Перевод: Сервисы вроде Google Translate используют похожие модели для перевода текста.
Генерация текста: LLM могут создавать стихи, истории или код, например, для программирования.
Суммаризация: Они могут кратко пересказывать длинные статьи.

Ограничения

LLM могут повторять предвзятости из интернета, например, расистские или сексистские выражения. Иногда они "галлюцинируют", выдавая ложную, но правдоподобную информацию. Также у них есть ограничения по контексту — они не всегда понимают очень длинные тексты.

Подробное исследование: Как работают большие языковые модели

Введение

Большие языковые модели (LLM) представляют собой передовые системы глубокого обучения, способные понимать и генерировать текст, подобный человеческому. Они стали ключевым инструментом в области обработки естественного языка (NLP), находя применение в чат-ботах, переводах, генерации контента и многом другом. Этот раздел подробно описывает их работу, архитектуру, обучение, примеры и ограничения, опираясь на доступные источники, включая статьи на Wikipedia, Medium и другие.

Определение и основы

LLM — это глубокие нейронные сети, предварительно обученные на огромных объемах текстовых данных. Они используют вероятностный подход для предсказания следующего слова в последовательности, что позволяет им генерировать связные и контекстно релевантные ответы. Например, для входной фразы "Однажды в..." модель может предсказать "лесу" или "городе", основываясь на частоте таких комбинаций в обучающих данных.

Обучение LLM требует значительных ресурсов: например, обучение модели GPT-3 с 175 миллиардами параметров на 300 миллиардах токенов оценивается в более чем 12 миллионов долларов только за вычисления, как указано на NVIDIA.

Архитектура: Трансформеры и самоаттеншн

Основой LLM является архитектура трансформера, представленная в статье "Attention Is All You Need" (NeurIPS, 2017). Трансформеры состоят из энкодера и декодера, где:

Энкодер преобразует входной текст в числовые представления (энкодинги), группируя похожие слова. Например, слова "король" и "королева" могут иметь схожие энкодинги, связанные с концепцией "монархия".
Декодер расшифровывает эти представления обратно в текст, генерируя выход.

Ключевой механизм — самоаттеншн, который позволяет модели учитывать контекст всех слов в предложении одновременно. Например, в предложении "Кот сидит на полу", самоаттеншн помогает модели понять, что "сидит" и "на" важны для предсказания "полу", а не "столе". Это достигается через вычисление внимания (attention scores), где модель оценивает релевантность каждого слова для текущего предсказания.

На практике, как описано в Medium, самоаттеншн использует запросы (query), ключи (key) и значения (value), создавая матрицу внимания. Например, для последовательности из трех слов модель может смешивать их энкодинги, уделяя 97% внимания первому слову, 1% третьему и 2% второму, в зависимости от контекста.

Обучение: Самообучение и тонкая настройка

LLM обучаются через самообучение, где модель предсказывает следующее слово и сравнивает результат с реальными данными, корректируя ошибки с помощью обратного распространения (backpropagation). Это не требует отдельного набора тестовых данных, так как модель учится на входных данных.

Есть два основных подхода:

Авторегрессивное обучение: Модель предсказывает продолжение, например, для "Я люблю есть" может предсказать "мороженое".
Маскированные модели: Предсказывают пропущенные слова, например, "Кот [MASK] на ковре" — модель заполняет пропуск, например, "лежит".

После предварительного обучения модели могут быть тонко настроены для конкретных задач, таких как чат-боты или перевод, с помощью методов вроде обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF). Например, ChatGPT использует RLHF, где люди оценивают ответы (например, ставят "+1" за хороший ответ, "-1" за плохой), чтобы модель улучшала свои ответы, как описано в Medium.

Примеры реального применения

LLM находят применение в различных областях:

Чат-боты: ChatGPT (OpenAI) может вести диалоги, отвечать на вопросы и даже писать код. Например, пользователь может попросить: "Напиши программу на Python для сортировки списка", и модель сгенерирует код.
Перевод: Сервисы вроде Google Translate используют трансформеры для перевода текста, хотя не всегда исключительно LLM.
Генерация текста: LLM могут создавать стихи, истории или маркетинговые тексты. Например, запрос "Напиши стих о закате" может привести к поэтическому описанию.
Суммаризация: Модель может сократить длинную статью, например, новость в несколько предложений, сохраняя ключевые идеи.
Решение задач: Удивительно, но LLM могут решать простые математические задачи или писать код, хотя их ответы нужно проверять, так как они могут ошибаться.

Ограничения и вызовы

Несмотря на мощь, LLM имеют ограничения:

Предвзятости: Поскольку они обучаются на данных из интернета, они могут воспроизводить расистские, сексистские или другие предвзятости, присутствующие в данных. Например, если в обучающих данных часто встречаются стереотипы, модель может их повторить.
Галлюцинации: Модель может генерировать ложную, но правдоподобную информацию. Например, на вопрос "Кто выиграл Олимпийские игры в 2020 году?" она может выдать неправильный ответ, если такой информации не было в обучающих данных.
Ограничения контекста: У моделей есть ограничение по длине входного текста, например, ChatGPT обрабатывает до 4000 слов, а GPT-4 — до 32000, как указано в Medium. Это может затруднять понимание очень длинных документов.
Отсутствие планирования: LLM не решают задачи, требующие логического планирования, а лишь подбирают паттерны из данных, поэтому их ответы нужно проверять, особенно в высокозначимых задачах.

Аналогии для лучшего понимания

Чтобы сделать концепцию интереснее, можно использовать аналогии:

Библиотекарь: Представьте LLM как библиотекаря, который прочитал все книги в библиотеке. Когда вы задаете вопрос, библиотекарь вспоминает и комбинирует информацию из книг, чтобы дать ответ.
Сжатие файлов: Энкодер и декодер можно сравнить с сжатием и разжатием файлов: похожие слова группируются, как в алгоритмах сжатия, чтобы уменьшить объем данных для обработки.
Внимание при чтении: Самоаттеншн похоже на то, как человек, читая предложение, делает акцент на ключевых словах, например, в "Кот сидит на полу" больше внимания уделяет "сидит" и "на", чем "кот".

Заключение

Большие языковые модели — это мощные инструменты, которые трансформируют обработку естественного языка. Их способность генерировать текст, понимать контекст и решать задачи делает их незаменимыми в чат-ботах, переводах и других областях. Однако их ограничения, такие как предвзятости и галлюцинации, требуют осторожного использования, особенно в критически важных сценариях.

Ключевые цитирования