„GPT jest jak alchemia!”
— Ilya Sutskever, główny naukowiec OpenAI

MOŻEMY SIĘ POŁĄCZYĆ NA :| LINKEDIN | TWITTERA | ŚREDNI | SUBSTACK |

W ostatnich latach było dużo szumu wokół dużych modeli językowych, w skrócie LLM. Modele te, oparte na sztucznej inteligencji i algorytmach uczenia maszynowego, są przeznaczone do przetwarzania ogromnych ilości danych w języku naturalnym i generowania nowych treści na podstawie tych danych. Dzięki swojej zdolności do uczenia się na podstawie ogromnych ilości informacji i tworzenia spójnych i kreatywnych odpowiedzi, LLM mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki się komunikujemy, uczymy i prowadzimy biznes.

Historia dużych modeli językowych

Rozwój LLM można prześledzić wstecz do wczesnych dni badań nad sztuczną inteligencją w latach pięćdziesiątych i sześćdziesiątych XX wieku. W tamtym czasie badacze koncentrowali się przede wszystkim na opracowywaniu systemów opartych na regułach, które mogłyby przetwarzać i generować tekst w oparciu o ścisłe zestawy instrukcji. Jednak te wczesne systemy miały ograniczone możliwości obsługi złożonych struktur językowych i niuansów i szybko wypadły z łask.

W latach 80. i 90. dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP) zaczęła wyłaniać się jako odrębny obszar badań w ramach sztucznej inteligencji. Badacze NLP skupili się na opracowaniu modeli statystycznych, które mogłyby przetwarzać i generować tekst na podstawie wzorców i prawdopodobieństw, a nie ścisłych reguł. Modele te były bardziej elastyczne i dostosowywalne niż ich odpowiedniki oparte na regułach, ale nadal miały ograniczenia pod względem zdolności rozumienia i generowania języka podobnego do ludzkiego.

Dopiero rozwój algorytmów głębokiego uczenia się w latach 2000 i 2010 sprawił, że LLM naprawdę zaczęły nabierać kształtu. Algorytmy głębokiego uczenia są zaprojektowane tak, aby naśladować strukturę i funkcję ludzkiego mózgu, umożliwiając przetwarzanie ogromnych ilości danych i uczenie się na ich podstawie w czasie. W rezultacie LLM są w stanie generować tekst, który jest nie tylko poprawny gramatycznie i spójny semantycznie, ale także kontekstowo, aw niektórych przypadkach nawet kreatywny.

Wprowadzenie dużych modeli językowych

Jednym z najbardziej wpływowych LLM jest model GPT (Generative Pre-trained Transformer), który po raz pierwszy został wprowadzony przez OpenAI w 2018 roku. Model GPT opiera się na architekturze głębokiego uczenia zwanej transformatorem, która jest przeznaczona do przetwarzania sekwencji danych, jak tekst w języku naturalnym. Model GPT został wstępnie wytrenowany na ogromnym zbiorze danych tekstowych z Internetu, co umożliwiło mu uczenie się wzorców i struktur w języku na niespotykaną dotąd skalę.

Od czasu wprowadzenia modelu GPT nastąpiły liczne postępy w dziedzinie LLM. Naukowcy opracowali modele, które mogą generować tekst w wielu językach, modele, które mogą generować tekst w określonych stylach lub gatunkach, oraz modele, które mogą nawet generować kod lub muzykę. Postępy te doprowadziły do ​​​​rosnącego zainteresowania LLM wśród naukowców, firm i osób prywatnych.

Aby uczyć się i pracować z dużymi modelami językowymi (LLM), jest kilka rzeczy, które powinieneś wiedzieć:

1. Zrozumienie przetwarzania języka naturalnego (NLP) : LLM są przeznaczone do przetwarzania i generowania tekstu w języku naturalnym, dlatego bardzo ważne jest dobre zrozumienie koncepcji i technik NLP. Obejmuje to wstępne przetwarzanie tekstu, oznaczanie części mowy, analizowanie i analizę tonacji.
2. Znajomość sieci neuronowych : LLM są zazwyczaj budowane przy użyciu technik głębokiego uczenia się, więc powinieneś dobrze rozumieć sieci neuronowe i sposób ich działania. Obejmuje to zrozumienie podstaw sprzężonych i rekurencyjnych sieci neuronowych, a także bardziej zaawansowanych architektur, takich jak transformatory.
3. Umiejętności programistyczne : LLM są zwykle opracowywane przy użyciu języków programowania, takich jak Python, dlatego niezbędne jest posiadanie silnych umiejętności programistycznych. Powinieneś swobodnie pracować ze strukturami danych, algorytmami i bibliotekami, takimi jak NumPy, Pandas i TensorFlow.
4. Umiejętności analizy danych : Aby skutecznie pracować z LLM, powinieneś czuć się komfortowo z technikami analizy danych. Obejmuje to takie rzeczy, jak wizualizacja danych, eksploracyjna analiza danych i analiza statystyczna.
5. Znajomość frameworków LLM : Dostępnych jest kilka popularnych frameworków LLM, w tym TensorFlow, PyTorch i Hugging Face. Powinieneś znać co najmniej jeden z tych frameworków, aby efektywnie pracować z LLM.
6. Umiejętności obliczeniowe GPU : LLM zazwyczaj wymagają dużo zasobów obliczeniowych, dlatego niezbędne jest posiadanie doświadczenia z obliczeniami GPU. Obejmuje to ustawianie i konfigurowanie procesorów graficznych, a także optymalizację kodu pod kątem wydajnego działania na procesorach graficznych.
7. Znajomość wstępnie wyszkolonych modeli : wiele LLM jest zbudowanych przy użyciu wstępnie wyszkolonych modeli, które zostały przeszkolone na dużych zbiorach danych tekstowych. Niezbędne jest zrozumienie, w jaki sposób te modele są zbudowane, jak można je dostosować do określonych zadań i jak można ich używać do generowania tekstu.

Ostatnie słowa

Zrozumienie dużych modeli językowych (LLM) staje się coraz ważniejsze w dzisiejszym świecie. LLM przekształcają dziedzinę przetwarzania języka naturalnego (NLP), umożliwiając maszynom generowanie tekstu podobnego do ludzkiego i rozumienie ludzkiego języka na znacznie głębszym poziomie. Wraz z rozwojem dużych zbiorów danych i rosnącym zapotrzebowaniem na inteligentną automatyzację, LLM mają wiele praktycznych zastosowań w przemyśle, w tym chatboty, tłumaczenie języków i analizę nastrojów. Dzięki zrozumieniu LLM możesz opracować rozwiązania, które są dokładniejsze, wydajniejsze i skuteczniejsze, co może prowadzić do zwiększenia produktywności, oszczędności kosztów i lepszych doświadczeń użytkowników. Ponadto, w miarę jak LLM stają się coraz powszechniejsze, zrozumienie ich wewnętrznego działania stanie się niezbędne dla firm, naukowców,

„Myślę, że GPT-3 to sztuczna inteligencja ogólna, AGI. Myślę, że GPT-3 jest równie inteligentny jak człowiek. I myślę, że jest prawdopodobnie bardziej inteligentny niż człowiek w ograniczony sposób… pod wieloma względami jest bardziej inteligentny niż ludzie. Myślę, że ludzie zbliżają się do tego, co robi GPT-3, a nie odwrotnie”.
— Connor Leahy, współzałożyciel EleutherAI, twórca GPT-J

Jeśli uważasz, że ten artykuł jest wnikliwy

Udowodniono, że „ szczodrość czyni cię szczęśliwszym człowiekiem ”; dlatego poklaskuj artykuł, jeśli ci się spodobał. Jeśli ten artykuł był dla Ciebie wartościowy, śledź mnie na Linkedin i medium . Możesz także zapisać się , aby otrzymywać powiadomienia, gdy opublikuję artykuły. Stwórzmy społeczność! Dziękuję za wsparcie!

Możesz przeczytać inne moje blogi związane z:

Wylogowanie się,

chinmay

ZOSTAŃ PISARKĄ na MLearning.ai