LLM большая языковая модель: что это? Как работает? Обучение

Что такое токены LLM: Быстрый ответ

Large Language Model (LLM) - большая языковая модель.

Ключевые выводы:

• Крупные языковые модели используют токены, параметры и веса для обработки языка, генерации ответов и совершенствования с течением времени.
• Токены LLM являются фундаментальными единицами обработки языка, параметры регулируют интерпретацию входных данных моделью, а веса определяют силу связей между словами.
• Размер LLM влияет на производительность: небольшие модели превосходят других по скорости и эффективности, модели среднего размера обеспечивают баланс между точностью и стоимостью, а большие модели предлагают глубокие контекстные рассуждения.
• Понимание архитектуры LLM помогает оптимизировать приложения ИИ и создавать более эффективные решения на основе ИИ в различных отраслях.

Большие языковые модели (LLM) изменили наше взаимодействие с технологиями и наше восприятие их.

Эти модели на базе искусственного интеллекта управляют всем: от чат-ботов и виртуальных помощников до автоматизированной генерации контента и языкового перевода.

ChatGPT, Google Bard и Claude — яркие примеры того, как LLM интегрируются в повседневную жизнь. Но задумывались ли вы когда-нибудь о том, что происходит внутри этих мощных инструментов искусственного интеллекта? Именно здесь в игру вступают токены LLM, веса и параметры.

Эти три ключевых компонента определяют, как модели обрабатывают язык. В этой статье мы заглянем за кулисы большой языковой модели и рассмотрим различные параметры.

Что внутри LLM? Обзор токенов, весов и параметров

LLM состоит из нескольких основных компонентов, которые работают вместе, обрабатывая язык и генерируя ответы, похожие на человеческие.

К ним относятся:

• Токены LLM: основные строительные блоки обработки текста, которые помогают модели эффективно сегментировать и анализировать язык.
• Параметры: регулируемые параметры, которые точно определяют, как модель обрабатывает информацию и генерирует ответы.
• Веса: полученные числовые значения, которые определяют силу взаимосвязей между различными токенами и параметрами.

Эти элементы позволяют LLM понимать контекст, предсказывать текст и со временем повышать свою эффективность.

Каждый из них играет уникальную роль в формировании взаимодействия ИИ с человеческим вводом.

Что такое токены LLM?

Токены служат основными строительными блоками языковой обработки в программах LLM.

Модели ИИ не читают и не интерпретируют текст так, как это делают люди.

Вместо этого они разбивают предложения на более мелкие компоненты, называемые токенами.

Следовательно, токены могут представлять слова, части слов, знаки препинания или даже отдельные символы, в зависимости от используемого метода токенизации.

Токенизация критически важна, поскольку она позволяет LLM эффективно обрабатывать язык и понимать закономерности, грамматику и контекст.

Длина токена также может варьироваться. В некоторых моделях каждое слово является токеном, в то время как в других токенами могут быть более мелкие единицы, такие как слоги или даже отдельные буквы.

И наоборот, некоторые модели обрабатывают часто встречающиеся фразы как отдельные токены для повышения эффективности.

Как работают токены ИИ?

При вводе текста в LLM модель сначала токенизирует текст, разбивая его на управляемые фрагменты. Эти токены служат единицами, которые ИИ может анализировать, обрабатывать и предсказывать в последовательных шаблонах.

Например, рассмотрим предложение:

• «Модели ИИ могут изменить мир».

Подход к токенизации на основе слов может дать следующие токены:

• [«ИИ», «модели», «могут», «изменить», «мир», «.»]

С другой стороны, если использовать подход токенизации на основе подслов, то же самое предложение можно разбить на:

• [«ИИ», «модель», «и», «могут», «изменить», «мир», «.»]

После токенизации модель присваивает каждому токену числовые значения и обрабатывает их, используя параметры и весовые коэффициенты.

Структура токенов влияет на структуру предложения, понимание контекста и точность ответа.

Что такое параметры LLM?

Параметры — это настраиваемые переменные, определяющие, как большая языковая модель (LLM) обрабатывает входные данные и генерирует выходные данные.

Эти значения изучаются на этапе обучения модели и служат основой для того, как ИИ интерпретирует язык, распознаёт закономерности и формулирует ответы.

Количество параметров в LLM-модели часто является ключевым показателем её сложности, точности и адаптивности.

Модели с большим количеством параметров, как правило, лучше понимают контекст, учитывают лингвистические нюансы и логические рассуждения, что позволяет им создавать более связный и человечески понятный текст.

В зависимости от количества параметров модели можно разделить на три основные группы:

• Маленькие модели 
• Модели среднего размера
• Масштабные модели

Более подробную информацию о каждой из групп мы рассмотрим далее.

Как работают параметры LLM?

Параметры регулируют стиль ответа, тон и согласованность модели, определяя вес различных токенов в заданных входных данных. Когда модель обрабатывает подсказку, параметры влияют на то, какие слова считаются наиболее релевантными на основе предыдущего обучения.

Например, LLM, обученный составлять официальные деловые электронные письма, будет использовать настройки параметров, отдающие приоритет вежливости, профессионализму и структурированному формату предложений.

В то же время модель, оптимизированная для неформального общения с чат-ботом, будет генерировать более короткие и непринужденные предложения с неформальной лексикой.

Благодаря тонкой настройке параметров разработчики ИИ могут оптимизировать производительность LLM для различных приложений, гарантируя, что модель будет реагировать соответствующим образом в различных контекстах.

Что такое веса LLM?

Веса — это числовые значения, определяющие силу связей между нейронами в нейронной сети LLM. Таким образом, они действуют как корректирующие факторы, влияющие на то, как LLM обрабатывает язык, усваивает закономерности и предсказывает ответы.

Каждый вес играет решающую роль в определении важности слова или фразы при генерации текста.

При обработке входных данных LLM присваивает словам различные веса в зависимости от их релевантности контексту.

Более высокие веса соответствуют более сильному влиянию, а более низкие — меньшей важности в данном конкретном случае.

Без весов LLM рассматривал бы все слова одинаково, что сделало бы невозможным выявление соответствующих связей или генерацию последовательных, содержательных ответов.

Как работают веса LLM?

Веса не задаются вручную — они обучаются на основе огромного объёма данных и итеративной тонкой настройки.

Процесс обучения включает корректировку весов, чтобы модель могла со временем улучшить свои прогнозы и понимание языка.

Каждый вес влияет на то, как модель предсказывает следующее слово в последовательности на основе предоставленных входных данных. Например, во фразе:

«Искусственный интеллект трансформирует такие отрасли, как здравоохранение и финансы».

Веса определят, какое слово — «здравоохранение» или «финансы» — является более вероятным продолжением предложения на основе предыдущего обучения.

Как измерить большую языковую модель

Размер степени LLM может значительно различаться в зависимости от сложности задачи, для решения которой она предназначена.

На общий размер и полномочия LLM влияют несколько ключевых факторов:

• Количество параметров: большее количество параметров означает более совершенные возможности принятия решений.
• Объем обучающих данных: большие наборы данных помогают улучшить контекстное понимание и уменьшить предвзятость.
• Вычислительная мощность: более сложные модели требуют больших вычислительных ресурсов для обработки и генерации текста.
• Объем памяти: объем памяти, необходимый модели для хранения ее параметров во время обучения и вывода, может указывать на ее масштаб.

Малые LLM против больших LLM

Более крупные модели языка LLM обычно превосходят более мелкие благодаря большему количеству параметров, улучшенной контекстной осведомлённости и расширенным возможностям обучения.

Однако больше — не всегда лучше. Некоторые более мелкие модели языка (LLM) оптимизированы для скорости, эффективности и экономичности, что делает их идеальными для определённых приложений.

Понимание взаимосвязи между размером модели и её эффективностью помогает выбрать подходящую программу магистратуры для конкретной задачи.

Ниже представлен анализ эффективности моделей разных размеров:

• Небольшие модели LLM (от нескольких миллионов до нескольких сотен миллионов параметров): эти модели ориентированы на скорость и эффективность, что делает их идеальными для маломощных устройств и приложений в реальном времени. Они потребляют минимальное количество вычислительных ресурсов, что снижает эксплуатационные расходы. Например, к распространённым приложениям относятся встроенные ИИ-помощники, встраиваемые системы и лёгкие чат-боты, требующие быстрого отклика без сложной инфраструктуры.
• Модели среднего уровня (1 миллиард параметров и более): предлагая баланс между эффективностью и контекстным пониманием, модели среднего уровня подходят для корпоративных чат-ботов на основе искусственного интеллекта, виртуальных помощников и автоматизации бизнеса. Они могут обрабатывать сложные запросы с приемлемой точностью, сохраняя при этом масштабируемость для растущих требований, что делает их отличным выбором для поддержки клиентов и оптимизации рабочих процессов.
• Большие модели LLM (миллиарды или даже триллионы параметров): эти модели превосходны в плане понимания языка, глубокого контекстного мышления и креативной генерации текстов. Однако для обучения и вывода им требуются значительные вычислительные мощности, облачная инфраструктура и большой объём памяти. Поэтому они лучше всего подходят для исследований в области ИИ, создания контента, многоязычного перевода, генерации кода и решения научных задач.

В то время как крупномасштабные LLM предоставляют самые передовые возможности, меньшие модели остаются критически важными для задач, требующих скорости, эффективности и контроля затрат. 

Вывод

Токены, параметры и веса LLM образуют базовую структуру любой LLM.

Эти элементы определяют, насколько хорошо модель ИИ понимает, обрабатывает и генерирует язык.

Наконец, понимая принципы работы LLM, разработчики, компании и обычные пользователи могут принимать более обоснованные решения с помощью технологий ИИ.