Что же такое LLM?
LLM (Large Language Models) – это модели искусственного интеллекта, которые обучены на огромных объемах текстовых данных и могут генерировать человекоподобный текст. LLM очень похожи на модель трансформера, но в больших масштабах. Она обладает замечательными свойствами, предназначенными для понимания контекста и смысла с помощью анализа отношений внутри данных.
Это вторая статья из цикла материалов про генеративные нейросети, посвященная токенизации и контекстному окну. Если вы пропустили первую часть, которая посвящена базовой информации о больших языковых моделях, рекомендуем прочитать ее по ссылке.
В середине июля в нашем Telegram-канале мы также рассказали о любимых числах больших языковых моделей, раскрыв паттерны в генерации случайных чисел. Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе новостей мира технологий и искусственного интеллекта.
Токенизация
Первый шаг в работе LLM – это токенизация входного текста. Токен – это базовая единица текста, с которой работает модель. Это может быть слово, часть слова или даже отдельный символ. Например, слово "искусственный" может быть разбито на токены "искус", "ственн" и "ый".
Процесс токенизации позволяет модели работать с текстом на более гранулярном уровне (делить текст на более мелкие части), что повышает ее гибкость и эффективность. Каждый токен представляется в виде числового вектора, который модель может обрабатывать.
Внимание и самовнимание
Ключевой механизм в работе LLM – это механизм внимания (attention). Он позволяет модели фокусироваться на различных частях входного текста при генерации каждого нового токена.
Самовнимание (self-attention) – это особый вид внимания, который позволяет модели учитывать взаимосвязи между всеми токенами во входной последовательности. Это дает возможность модели улавливать сложные зависимости и контекст в тексте.
Процесс генерации текста
Генерация текста в LLM происходит последовательно, токен за токеном. На каждом шаге модель:
- Анализирует уже сгенерированный текст и входной запрос с помощью механизмов внимания.
- На основе этого анализа предсказывает вероятности для каждого возможного следующего токена.
- Выбирает следующий токен на основе этих вероятностей (обычно с использованием метода выборки с температурой).
- Добавляет выбранный токен к сгенерированному тексту и повторяет процесс.
Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут конец последовательности или заданное ограничение по длине.
Важно отметить, что LLM имеют ограниченное "контекстное окно" - максимальное количество токенов, которое они могут обрабатывать одновременно. Например, GPT-4o имеет контекстное окно в 128 тысяч токенов. Это ограничивает объем текста, который модель может учитывать при генерации ответа.
Если вы хотите узнать больше о практическом применении LLM и о том, какие тренды развития нейросетей наблюдаются в России в 2024 году, приглашаем вас посетить статью в блоге на нашем сайте. Там мы подробно рассказывали о трендах развития ИИ в России и много другом.
При использовании LLM можно настраивать различные параметры, влияющие на процесс генерации. Наиболее важный из них - температура (условное название параметра). Температура влияет на креативность модели. При низкой температуре модель становится более детерминированной (с большей вероятностью выдает одинаковые или очень похожие результаты при одинаковых входных данных), выбирая наиболее вероятные токены. При высокой температуре генерация становится более случайной и креативной.
Другие параметры включают top-p (nucleus sampling), который ограничивает выбор наиболее вероятными токенами, и количество генерируемых вариантов ответа.
Выводы
Работа LLM основана на сложном взаимодействии между механизмами токенизации, внимания и генерации текста. Понимание этих процессов позволяет нам лучше осознать, как эти модели способны генерировать человекоподобный текст и решать сложные языковые задачи.
