«GPT похож на алхимию!»
— Илья Суцкевер, главный научный сотрудник OpenAI

МЫ МОЖЕМ ПОДКЛЮЧИТЬСЯ: | ЛИНКЕДИН | Твиттер | СРЕДНИЙ | ПОДСТАВКА |

В последние годы было много шума вокруг больших языковых моделей, или сокращенно LLM. Эти модели, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначены для обработки огромных объемов данных на естественном языке и создания нового контента на основе этих данных. Обладая способностью учиться на огромных объемах информации и давать последовательные и творческие ответы, LLM могут революционизировать то, как мы общаемся, учимся и ведем бизнес.

История больших языковых моделей

Развитие LLM можно проследить до первых дней исследований искусственного интеллекта в 1950-х и 1960-х годах. В то время исследователи были в основном сосредоточены на разработке систем, основанных на правилах, которые могли бы обрабатывать и генерировать текст на основе строгих наборов инструкций. Однако эти ранние системы были ограничены в своей способности обрабатывать сложные языковые структуры и нюансы, и они быстро потеряли популярность.

В 1980-х и 1990-х годах область обработки естественного языка (NLP) начала появляться как отдельная область исследований в рамках ИИ. Исследователи НЛП сосредоточились на разработке статистических моделей, которые могли бы обрабатывать и генерировать текст на основе закономерностей и вероятностей, а не строгих правил. Эти модели были более гибкими и адаптируемыми, чем их аналоги, основанные на правилах, но у них все еще были ограничения с точки зрения их способности понимать и генерировать человекоподобный язык.

Только после разработки алгоритмов глубокого обучения в 2000-х и 2010-х годах LLM действительно начали обретать форму. Алгоритмы глубокого обучения предназначены для имитации структуры и функций человеческого мозга, что позволяет им обрабатывать огромные объемы данных и учиться на этих данных с течением времени. В результате LLM могут генерировать текст, который является не только грамматически правильным и семантически связным, но также контекстуально релевантным и, в некоторых случаях, даже творческим.

Введение больших языковых моделей

Одной из наиболее влиятельных LLM является модель GPT (Generative Pre-trained Transformer), впервые представленная OpenAI в 2018 году. Модель GPT основана на архитектуре глубокого обучения, называемой преобразователем, которая предназначена для обработки последовательностей данных, например текст на естественном языке. Модель GPT была предварительно обучена на огромном наборе данных текста из Интернета, что позволило ей изучать шаблоны и структуры языка в беспрецедентном масштабе.

С момента появления модели GPT в области LLM произошли многочисленные улучшения. Исследователи разработали модели, которые могут генерировать текст на нескольких языках, модели, которые могут генерировать текст в определенных стилях или жанрах, и модели, которые могут даже генерировать код или музыку. Эти достижения привели к растущему интересу к LLM среди исследователей, предприятий и частных лиц.

Чтобы изучить большие языковые модели (LLM) и работать с ними, вам необходимо знать несколько вещей:

1. Понимание обработки естественного языка (NLP) : LLM предназначены для обработки и генерации текста на естественном языке, поэтому важно хорошо понимать концепции и методы NLP. Это включает в себя такие вещи, как предварительная обработка текста, маркировка частей речи, синтаксический анализ и анализ настроений.
2. Знание нейронных сетей : LLM обычно строятся с использованием методов глубокого обучения, поэтому вы должны хорошо понимать нейронные сети и то, как они работают. Это включает в себя понимание основ нейронных сетей с прямой и рекуррентной связью, а также более продвинутых архитектур, таких как преобразователи.
3. Навыки программирования : LLM обычно разрабатываются с использованием таких языков программирования, как Python, поэтому важно иметь хорошие навыки программирования. Вам должно быть удобно работать со структурами данных, алгоритмами и библиотеками, такими как NumPy, Pandas и TensorFlow.
4. Навыки анализа данных : чтобы эффективно работать с LLM, вы должны быть знакомы с методами анализа данных. Сюда входят такие вещи, как визуализация данных, исследовательский анализ данных и статистический анализ.
5. Знакомство с платформами LLM : доступно несколько популярных платформ LLM, включая TensorFlow, PyTorch и Hugging Face. Вы должны быть знакомы хотя бы с одной из этих платформ, чтобы эффективно работать с LLM.
6. Навыки вычислений на GPU : LLM обычно требуют много вычислительных ресурсов, поэтому очень важно иметь опыт работы с вычислениями на GPU. Это включает в себя установку и настройку графических процессоров, а также оптимизацию вашего кода для эффективной работы на графических процессорах.
7. Знание предварительно обученных моделей : многие LLM построены с использованием предварительно обученных моделей, которые были обучены на больших наборах данных текста. Важно понимать, как устроены эти модели, как их можно настроить для конкретных задач и как их можно использовать для генерации текста.

Заключительные слова

Понимание больших языковых моделей (LLM) становится все более важным в современном мире. LLM трансформируют область обработки естественного языка (NLP), позволяя машинам генерировать человекоподобный текст и понимать человеческий язык на гораздо более глубоком уровне. С ростом больших данных и растущим спросом на интеллектуальную автоматизацию у LLM есть много практических приложений в промышленности, включая чат-боты, языковой перевод и анализ настроений. Понимая LLM, вы можете разрабатывать решения, которые являются более точными, эффективными и действенными, что может привести к повышению производительности, экономии средств и улучшению пользовательского опыта. Кроме того, по мере того как LLM получают все более широкое распространение, понимание их внутренней работы станет важным для бизнеса, исследователей,

«Я думаю, что GPT-3 — это искусственный общий интеллект, AGI. Я думаю, что GPT-3 так же умен, как человек. И я думаю, что он, вероятно, более разумен, чем человек, в ограниченном смысле… во многих отношениях он более разумен, чем люди. Я думаю, что люди приближаются к тому, что делает GPT-3, а не наоборот».
— Коннор Лихи, соучредитель EleutherAI, создатель GPT-J.

Если вы нашли эту статью полезной

Это доказанный факт, что « Щедрость делает вас более счастливым человеком »; поэтому ставьте хлопки статье, если она вам понравилась. Если вы нашли эту статью полезной, подписывайтесь на меня в Linkedin и на Medium . Вы также можете подписаться , чтобы получать уведомления, когда я публикую статьи. Создадим сообщество! Спасибо за вашу поддержку!

Вы можете прочитать другие мои блоги, связанные с:

Подписание,

Чинмай

СТАТЬ ПИСАТЕЛЕМ на MLearning.ai