Czym są i jak działają duże modele językowe (LLM)?

Duże modele językowe (ang. Large Language Models, LLM), to zaawansowane modele zaliczane do generatywnej sztucznej inteligencji. Zostały stworzone z myślą o przetwarzaniu i generowaniu języka naturalnego. Są trenowane na ogromnych zbiorach tekstu, co pozwala im na uczenie się struktury języka, wzorców językowych oraz sensu słów i całych zdań.

Zasada działania

Duże modele językowe opierają się na technologii uczenia maszynowego, wykorzystującej głębokie sieci neuronowe i architekturę transformerów.

Modele te są trenowane na ogromnych zestawach danych tekstowych, pochodzących z najróżniejszych źródeł, takich jak książki, artykuły, strony internetowe czy nawet konwersacje online. Dzięki temu uczą się przewidywać następne słowo w sekwencji bazując na poprzednich słowach, dostosowując parametry w taki sposób, aby jak najlepiej odwzorować wzorce językowe.

Główną różnicą pomiędzy dużymi modelami językowymi a wcześniejszymi metodami przetwarzania języka naturalnego jest skalowalność i kontekstualność. Tradycyjne modele językowe, np. modele N-gramowe, miały ograniczoną zdolność do przewidywania kolejnych słów, ponieważ brały pod uwagę jedynie kilka poprzednich wyrazów. LLM-y biorą pod uwagę znacznie szerszy kontekst, dlatego ich wypowiedzi są bardziej spójne i naturalne.

Ograniczenia

Duże modele językowe opierają się na wzorcach statystycznych i nie mają zdolności do prawdziwego rozumienia tekstu, który przetwarzają lub generują. Dlatego ich wypowiedzi, choć pozornie zrozumiałe i logiczne mogą być w istocie błędne. Niekiedy również powielają błędy i uprzedzenia (ang. bias) obecne w danych, na których LLM-y były trenowane.

Innym wyzwaniem jest zapotrzebowanie na moc obliczeniową, a co za tym idzie na energię elektryczną, niezbędną w procesie trenowania dużych modeli językowych oraz ich późniejszej eksploatacji.

Przykłady

Najbardziej znanym przykładem dużego modelu językowego jest GPT (Generative Pretrained Transformer), na którym oparty jest niezwykle popularny ChatGPT. Innym przykładem jest np. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) od Google.

Podsumowanie

Duże modele językowe wyniosły generatywną sztuczną na nowy poziom, masowo upowszechniając bazujące na niej narzędzia wśród ludzi. Ich zdolność generowania tekstu zbliżona do ludzkiej odmieniła wiele branż, od marketingu po medycynę. Można przypuszczać, że LLM-y z czasem staną się jeszcze bardziej zaawansowane, zyskując użyteczność w kolejnych praktycznych zastosowaniach.