Цель этой статьи — познакомить читателей с концепцией Large Language Models (LLM), кратко объяснить принципы их работы и предоставить полезные ресурсы для самостоятельного изучения и применения.
В последние годы большие языковые модели (LLM, Large Language Models) стали одной из самых обсуждаемых технологий в области искусственного интеллекта. Они используются для генерации текста, перевода, анализа данных и даже создания программного кода. Но что такое LLM, как они работают и почему они так важны? Давайте разберемся.
Что такое LLM
LLM (Large Language Model) — это нейронная сеть, обученная на огромных объемах текста и предназначенная для генерации естественного языка. Такие модели могут выполнять широкий спектр задач, включая создание текстов, ответы на вопросы, перевод, обобщение информации и многое другое.
История возникновения и развития LLM
Идея создания машин, способных понимать и генерировать текст, появилась еще в середине XX века. Однако настоящий прорыв произошел в 2010-х годах с развитием глубокого обучения и появлением архитектуры трансформеров.
- 2017 год: Google представил архитектуру Transformer, которая стала основой для современных LLM. Трансформеры используют механизм внимания (attention mechanism), позволяющий модели фокусироваться на важных частях текста.
- 2018 год: OpenAI выпустила GPT (Generative Pre-trained Transformer), первую версию своей языковой модели. GPT-2 (2019) и GPT-3 (2020) стали еще более мощными, способными генерировать тексты, неотличимые от написанных человеком.
- 2023 год: Появление GPT-4 и других моделей, таких как LLaMA от Meta, Bard от Google и Claude от Anthropic, показало, что LLM продолжают развиваться, становясь более точными и универсальными.
Как работают LLM
LLM работают на основе принципов глубокого обучения и трансформеров — архитектур, специально разработанных для обработки последовательных данных, таких как текст. Основные компоненты и механизмы, лежащие в основе работы LLM, включают:
1. Архитектура трансформера
Архитектура трансформера была впервые представлена в статье «Attention is All You Need» в 2017 году (оригинал статьи тут). Она стала основой для большинства современных LLM благодаря своей способности эффективно обрабатывать длинные последовательности данных и учитывать контекст.
Основные элементы архитектуры трансформера:
- Энкодер-декодер: Трансформер состоит из энкодера и декодера. Энкодер обрабатывает входные данные и создает представления контекста, а декодер использует эти представления для генерации выходных данных. При этом не все модели используют Энкодер и декодер одновременно , например GPT использует декодер , а BERT - энкодер. Более подробнее тут
- Механизм внимания (attention): Этот механизм позволяет модели фокусироваться на различных частях входной последовательности одновременно, что улучшает понимание контекста и взаимосвязей между словами.
Например , 'Кошка, которая сидела на коврике, мяукнула' модель может связать слово 'мяукнула' с 'кошка', даже если между ними есть другие слова." - Позиционное кодирование: Поскольку трансформеры не используют рекуррентные связи, они требуют дополнительного механизма для учета порядка слов в предложении. Позиционное кодирование добавляет информацию о позиции каждого токена в последовательности.
2. Обучение на большом объеме данных
LLM обучаются на огромных корпусах текстов, состоящих из миллиардов слов. Чем больше данных используется для обучения, тем лучше модель понимает язык и умеет генерировать осмысленные тексты.
Типичные этапы обучения LLM:
- Предобучение (pre-training): На этом этапе модель обучается на общем корпусе текстов, выполняя задачу предсказания следующего слова в последовательности (language modeling). Это позволяет ей усвоить общие закономерности языка.
- Дообучение (fine-tuning): После предварительного обучения модель дообучают на специфических задачах, таких как вопросно-ответные системы, классификация текстов и другие, чтобы она могла решать узкоспециализированные задачи.
3. Токенизация
Перед подачей текста в модель он разбивается на токены — минимальные единицы текста, которые модель будет обрабатывать. Существует несколько подходов к токенизации:
- Word-level tokenization: Разбиение текста на отдельные слова.
- Subword tokenization: Разбиение слов на части, что позволяет уменьшить размер словаря и лучше справляться с редкими или неизвестными словами.
Например: "Слово 'бегемот' может быть разбито на токены 'бег', 'ем', 'от'."
4. Контекстуализация
Одной из ключевых особенностей LLM является способность учитывать контекст при генерации текста. Это достигается через механизм внимания и многослойные трансформеры, которые позволяют модели понимать, как разные части предложения связаны друг с другом. В предложении 'Он взял книгу и положил её на полку' модель понимает, что 'её' относится к 'книге', благодаря контексту.
5. Генерация текста
Когда модель получает запрос на генерацию текста, она использует своё внутреннее состояние и контекст, чтобы предсказать следующее слово. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута нужная длина текста или другой критерий завершения.
Важно - на генерацию текста влияет температура . Если "температура " низкая , то модель будет генерировать более предсказуемый текст , если высокая - более креативный.
Эмбединги как основа LLM
Эмбединги — это числовые представления слов, фраз или текстов в виде векторов. Они являются входными данными для LLM. Когда вы вводите текст в модель (например, в ChatGPT), он сначала преобразуется в эмбединги. Это позволяет модели работать с текстом на математическом уровне.
- Пример: Слово "кошка" может быть представлено как вектор [0.2, 0.8, -0.1].
- Зачем это нужно: Компьютеры не могут работать с текстом напрямую. Эмбединги переводят текст в числа, которые можно обрабатывать с помощью математических операций.
Как LLM используют эмбединги?
LLM используют эмбединги на нескольких этапах своей работы:
a. Входной слой: преобразование текста в эмбединги
Когда вы вводите текст в LLM, он разбивается на токены (слова или части слов), и каждый токен преобразуется в эмбединг. Эти эмбединги передаются в модель для дальнейшей обработки.
- Пример: Фраза "Я люблю кошек" разбивается на токены: ["Я", "люблю", "кошек"], и каждый токен преобразуется в вектор.
b. Обработка контекста: контекстуальные эмбединги
Современные LLM, такие как GPT и BERT, используют контекстуальные эмбединги. Это означает, что эмбединг одного и того же слова может меняться в зависимости от контекста.
- Пример: Слово "ключ" в контексте "ключ не подходил к двери" и "это был ключ бьющий из-под камня" будет иметь разные эмбединги.
c. Генерация текста: использование эмбедингов для предсказания
Когда LLM генерирует текст, она использует эмбединги для предсказания следующего слова. Модель анализирует контекст (эмбединги предыдущих слов) и выбирает наиболее подходящее слово.
- Пример: Если модель видит эмбединги для фразы "Я люблю", она может предсказать, что следующим словом будет "кошек".
d. Понимание смысла: семантические отношения
Эмбединги capture семантические (смысловые) отношения между словами. Это позволяет LLM "понимать" текст и выполнять задачи, такие как перевод, классификация и ответы на вопросы.
- Пример: Эмбединги слов "король" и "королева" будут близки, так как они связаны по смыслу.
подробнее про эмбединги link
Для каких задач лучше всего подходит LLM
1. Генерация текста
LLM отлично справляются с созданием текстов различного типа: от коротких сообщений до длинных статей.
Например:
Написание статей для блогов: "Напиши статью о пользе здорового питания, включая советы по выбору продуктов."
Создание сценариев: "Напиши сценарий для рекламного ролика о новом смартфоне."
Генерация постов для соцсетей: "Придумай креативный пост для Instagram о запуске новой коллекции одежды."
2. Перевод текста
LLM могут переводить тексты между языками с высокой точностью, особенно если текст не требует узкоспециализированной терминологии.
Например: Перевод текста : "Переведи это письмо с английского на русский: We are pleased to inform you about the new project launch."
3. Ответы на вопросы
LLM могут быстро находить и предоставлять информацию, отвечая на вопросы пользователей.
Например:
Общие вопросы: "Какая столица Франции?"
Сложные вопросы: "Объясни, как работает блокчейн, простыми словами."
4. Классификация и анализ текста
LLM могут анализировать тексты, определять их тональность, категоризировать и извлекать ключевую информацию.
Примеры:
- Проанализируй тональности отзывов: "Определи, является ли этот отзыв положительным: 'Устройство работает хорошо, но батарея быстро садится.'
- Классификация текста: "Отнеси этот текст к категории 'спорт', 'политика' или 'технологии': 'Новый смартфон получил награду за инновационный дизайн.'"
5. Редактирование и улучшение текста
LLM могут помочь с редактированием текста, исправлением ошибок и улучшением стиля.
Например:
- Исправление грамматики: "Исправь ошибки в этом предложении: Он пошёл в магазин, чтобы купить молоко и хлеб."
- Улучшение стиля: "Перепиши этот текст, чтобы он звучал более профессионально: Мы сделали всё, что могли, но ничего не получилось."
6. Обучение и образование
LLM могут использоваться для создания учебных материалов, объяснения сложных тем и помощи в обучении.
Примеры:
- Объяснение концепций: "Объясни, что такое фотосинтез, простыми словами."
- Создание тестов: "Составь 5 вопросов с вариантами ответов по теме Вторая мировая война."
7. Автоматизация
LLM могут использоваться для создания чат-ботов, которые отвечают на вопросы пользователей и решают их проблемы.
Примеры:
- Ответы на вопросы клиентов: "Как мне восстановить пароль от акаунта?"
- Решение проблем: "Мой заказ не пришёл. Что делать?"
8. Креативные задачи
LLM могут генерировать идеи, сценарии, стихи и даже шутки.
Примеры:
- Генерация идей:"Придумай 10 идей для нового стартапа."
- Написание стихов: "Напиши стихотворение о весне."
- Создание шуток: "Придумай шутку про программистов."
9. Поиск и извлечение информации
LLM могут анализировать большие объёмы текста и извлекать из них нужную информацию.
Например:
- Извлечение ключевых фактов: "Найди все даты, упомянутые в этом тексте."
- Поиск определений: "Что такое квантовая запутанность?"
10. Помощь в написании кода
LLM могут генерировать, объяснять и исправлять код на различных языках программирования.
Например:
- Генерация кода: "Напиши функцию на Python, которая сортирует список чисел."
- Объяснение кода: "Объясни, как работает этот код: for i in range(10): print(i)"
- Исправление ошибок: "Найди ошибку в этом коде: if x = 5: print('x равно 5)"
Как эффективно работать с LLM и подробнее про то как создать Промты будет в следующей статье )
Далее список LLM доступных как напрямую из РФ , так и с VPN
- Chart GPT - https://chatgpt.com/ разработка OpenAI , для работы из РФ необходим VPN . Для работы с документами и изображениями необходимо залогиниться
- Mistral AI - https://mistral.ai/ разработан французкой компанией . Доступен из РФ без VPN . Для работы нужна авторизация , можно через Google account
- DeepSeek AI - https://www.deepseek.com/ разработан китайской компании . Доступен из РФ без VPN . Есть мобильное приложение для Android и IOS. OpenSource
- GigaChat - https://giga.chat/ разработан Сбер в РФ . Позволяет работать не только с текстом , но и с изображениями
- LLama - https://www.llama.com/ доступен только через VPN , но можно загрузить и развернуть модель локально через https://ollama.com/
так же существуют другие модели .
LLM (Large Language Models) — это мощные инструменты, которые уже сегодня трансформируют нашу жизнь, открывая новые горизонты для творчества, обучения и профессиональной деятельности. Однако важно понимать, что они остаются лишь инструментами, и их эффективное использование зависит от самого человека.
О том как развернуть LLM локально читаем тут