Mi az a Large Language Model (LLM)?

Mi is az az LLM?

2023. június 5. | Szabó Máté

Alapvetően a nagy nyelvi modellek vagy az LLM-ek olyan mesterséges intelligenciatípusok, amelyek képesek az emberi intelligenciához hasonló szövegek létrehozására.

Algoritmusokkal elemeznek hatalmas mennyiségű adatot, megtanulják a szavak és kifejezések közötti mintákat és összefüggéseket.

A nagy nyelvi modellek csak egy példája annak, hogyan használjuk fel a technológiát intelligensebb és kifinomultabb szoftverek létrehozására.

6 kulcsfogalom az LLM-ről

Mielőtt részletesebben foglalkoznánk az LLM-ekkel, először tekintsünk át néhány kulcsfontosságú fogalmat, többek között:

Szóbeágyazás: LLM-ekben használt algoritmus, amely a szavak jelentését numerikus formában ábrázolja, így az AI-modellhez továbbítható és feldolgozható.
Figyelemfelkeltő mechanizmusok: LLM-ekben használt algoritmus, amely lehetővé teszi az AI számára, hogy a bemeneti szöveg meghatározott részeire összpontosítson, például a szöveg érzelmekkel kapcsolatos szavaira, amikor szöveget generál.
Transzformátorok: Az LLM-kutatásban népszerű neurális hálózati architektúra, amely önfigyelő mechanizmusokat használ a bemeneti adatok feldolgozására.
Finomhangolás: Az LLM-nek egy adott feladathoz vagy tartományhoz való adaptálásának folyamata egy kisebb, releváns adatkészletre való betanítással.
Prompt engineering: A bemeneti promptok tervezése rendkívül fontos az LLM-ek számára, hogy kiváló minőségű, koherens szövegeket állítsanak elő.
Elfogultság: Szisztematikus, tisztességtelen preferenciák vagy előítéletek jelenléte a képzési adatkészletben, amelyeket aztán egy LLM megtanulhat, és diszkriminatív szövegeket eredményez.

Az LLM-ekben használt fő algoritmusok

A természetes nyelvi feldolgozás, pontosabban a Large Language Models (LLM) területét számos olyan algoritmus vezérli, amelyek lehetővé teszik, hogy ezek az AI-modellek az emberi nyelvhez a lehető legközelebb álló nyelvet dolgozzák fel, megértsék és szöveget generáljanak.

Röviden tekintsünk át néhányat az LLM-ekben használt fő algoritmusok közül egy kicsit részletesebben, beleértve a szóbeágyazást, a figyelemmechanizmusokat és a transzformátorokat.

Szóbeágyazás:

A szóbeágyazás egy alapvető algoritmus, amelyet az LLM-ekben használnak, mivel a szavak jelentését numerikus formátumban ábrázolják, amelyet aztán az AI-modell feldolgozhat. Ezt úgy érik el, hogy a szavakat egy nagy dimenziós térben lévő vektorokra képezik le, ahol a hasonló jelentésű szavak közelebb helyezkednek el egymáshoz.

Figyelemmechanizmusok:

A figyelemfelkeltő mechanizmusok egy másik fontos algoritmus az LLM-ekben, lehetővé téve az AI számára, hogy a szöveg létrehozásakor a bemeneti szöveg meghatározott részeire összpontosítson. Ez lehetővé teszi az LLM számára, hogy figyelembe vegye egy adott bemenet kontextusát vagy hangulatát, ami koherensebb és pontosabb válaszokat eredményez.

Transzformátorok:

A transzformátorok egyfajta neurális hálózati architektúra, amely népszerűvé vált az LLM-kutatásban. Ezek a hálózatok önfigyelő mechanizmusokat használnak a bemeneti adatok feldolgozására, lehetővé téve számukra a hosszú távú függőségek hatékony rögzítését emberi nyelven.

Ezek az algoritmusok kulcsfontosságúak az LLM-ek teljesítménye szempontjából, mivel lehetővé teszik számukra a természetes nyelvi bemenetek feldolgozását és megértését, valamint a lehető legemberibb szövegek előállítását.

Az LLM-ek korlátai

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) kétségtelenül a mesterséges intelligencia izgalmas területei, azonban ezeknek az algoritmusoknak számos kulcsfontosságú korlátja van, amelyeket érdemes megérteni és figyelembe venni.

Az LLM-ek egyik fő korlátja az elfogultságra való érzékenységük.

Amint azt megbeszéltük, az LLM-ek hatalmas mennyiségű szöveges adatra vannak kiképezve, ezek a bemeneti adatok jelentős mennyiségű torzítást tartalmazhatnak az adatokban. A bemeneti adatok torzítása a mesterséges intelligencia diszkriminatív szövegeit eredményezi, ami megerősítheti a meglévő társadalmi egyenlőtlenségeket.

Az LLM-ek másik korlátja az értelmezhetőség hiánya.

Az LLM-ek meglehetősen összetett algoritmusok, és általában a tanulást gyakran “black box-nak” nevezik, ami megnehezíti annak meghatározását, hogy a modell pontosan hogyan és miért jutott el egy adott kimenetre.

Ez megnehezítheti az LLM-ek teljesítményének megbízhatóságát, és kérdéseket vet fel a nagy téttel bíró döntéshozatali forgatókönyvekben való felhasználásukkal kapcsolatban.

Végül az LLM-ek betanításához és futtatásához szükséges puszta méret és számítási teljesítmény jelentős korlátot jelenthet. Az LLM-ek és tágabb értelemben a tanulás hatalmas mennyiségű adatot és számítási erőforrást igényel, ami meglehetősen költségessé teszi fejlesztésüket és karbantartásukat, nem beszélve arról, hogy potenciálisan károsak a környezetre.

Összességében, bár az LLM-ek lenyűgöző fejlesztést jelentenek az AI-ban, jelenleg fontos korlátaik is vannak, amelyeket figyelembe kell venni. Mivel az LLM-k továbbra is egyre fontosabb szerepet töltenek be mindennapi életünkben, a kutatóknak és fejlesztőknek foglalkozniuk kell ezekkel a korlátokkal, hogy teljes potenciáljukat kiaknázhassák.