Vad är stora språkmodeller?

Skriven av människor eller av artificiell intelligens? Gränserna suddas ut allt mer! Förutom den hastighet med vilken de utför uppgifter utmärker sig maskininlärningsmodeller för sin komplexitet i att bearbeta information, vilket ger resultat som blir alltmer trogna mänskligt naturligt språk.

Stora språkmodeller (LLM) kan definieras som maskininlärningsmodeller som kan utföra olika uppgifter inom språkområdet. De är konstruerade med fokus på att förstå och generera texter.

Termen "stor" i LLM lever upp till det faktum att vara en modell tränad med en stor mängd data, vilket leder till förmågan att relatera flera aspekter och mönster av språk.

Vad är användbarheten och utmärkande egenskapen hos LLM?

Okej, textgenerering med artificiell intelligens är inte den senaste innovationen, så vad skiljer LLM åt? LLM överraskar just på grund av dess förmåga att generera mycket sammanhängande, grammatiskt korrekta och kognitivt övertygande texter.

LLM:er kan utföra uppgifter som språköversättning, skapa kompletta artiklar från grunden, sammanfatta dokument, hjälpa till med virtuell assistans och till och med programmering. Skillnaden är dess förmåga att tolka flera funktioner inom samma modell.

Framgången för chatbots

Chatbots, som ChatGPT och Bard, är exempel på artificiell intelligensteknik som använder LLM:er. Dessa gränssnitt har blivit mycket populära de senaste åren genom att erbjuda förbättrad virtuell assistans till användare.

De kan hantera uppgifter som sträcker sig från administrativa aktiviteter som att skapa listor, organisera kalkylblad, utföra beräkningar, schemalägga möten och formatera texter till mer kreativa uppgifter som att erbjuda resetips och till och med komponera dikter!

ChatGPT är ett gränssnitt som lanserades 2022 av OpenAI. Den använder språkmodellerna GPT-3.5 i sin gratisversion och GPT-4.0 i sin betalversion.

Bard är ett gränssnitt utvecklat av Google och lanserat 2023. Dess skapande baserades på Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) och införlivade senare Path Language Model (PaLM 2), som kan ge mer exakta svar. Eftersom det fortfarande är i testfasen fungerar det här gränssnittet bara i webbläsaren och har ännu inga appversioner.

Etiska utmaningar med artificiell intelligens

AI-applikationer kan ge många möjligheter för företag, men det finns etiska frågor angående användningen av AI, som LLM, som du bör vara uppmärksam på. De viktigaste punkterna är:

Politisk och social känslighet: Träningen av LLM tar inte hänsyn till social känslighet, vilket innebär att den kan generera texter med viss grad av fördomar, politisk inkorrekthet eller till och med oetiskt Innehåll. Maskininlärning saknar urskiljning i den verkliga världen, oavsett hur bra träningen är och hur stort antalet parametrar är, har de inte sociala filter som människor.

Falska nyheter: Garantera säker information är en viktig punkt med användning av LLM. Dataträning omfattar inte faktagranskning. Det finns ingen förpliktelse av data till sanning, vilket kan leda till föråldrat innehåll, ytliga tolkningar, eller ännu värre, generering av falska nyheter, eller illvilliga och ärekränkande texter. 

Datasäkerhet: En annan relevant punkt av oro är datasäkerhet. Träningen kan inte skilja mellan vad som är konfidentiellt eller inte, så det behöver göras en granskning av de data som delas med modellen, eftersom LLMs endast bör flöde på offentlig data och pålitliga källor.

För att ta itu med dessa dilemman har man arbetat med att revidera riktlinjerna för in- och utdata av modeller. Datascientister och AI-experter studerar redan tekniker för att finjustera och förbättra förståelsen och precisionen hos dessa system.

Hur byggs en LLM?

Stora språkmodeller tränas med ett stort antal parametrar och når miljarder. Det är en massiv algoritm som kombinerar maskininlärning (algoritmen lär sig reglerna på egen hand från de data de matar in) och djupinlärningstekniker (algoritmer på hög nivå som efterliknar den neurala mänskliga hjärnan). Bilden nedan kan hjälpa till att förstå:

Det första steget i träningen är att identifiera datasetet, vilket i LLM är betydande. Efter träningen konfigureras lagren i detta stora neurala nätverk (flera icke-linjära bearbetningslager som simulerar hur neuroner tänker). Därefter används övervakad inlärning för att ta fram relevant information från den data som tillhandahålls och sist men inte minst genomförs prestandatester på modellen.

Med denna volym av data från internet från olika källor (artiklar, böcker, webbplatser, videor) bearbetar modellen det för att förutsäga sekvenser av ord som genererar övertygande text. Den analyserar texten och förutsäger nästa ord, ungefär som hur människor kan "intuitivt" förstå fraser i en konversation eller när de läser en text. LLM:er har dock inte kognitiv intelligens. De ger endast resultat baserat på vad som tidigare har tillhandahållits dem.

Träning av språkmodeller kräver specifik teknisk kunskap, specialiserad programvara och betydande investeringar. Enligt en teknisk översikt av OpenAI:s GPT-3-språkmodell ökar kostnaden för AI exponentiellt.

Hur skriver man relevanta textinmatningar för LLM?

Eftersom LLM:er inte har någon egen "intelligens" är det mest effektiva sättet att förbättra resultatens noggrannhet att använda rätt uppmaningar när man interagerar med detta nätverk.

Med varje ny kommandoinmatning utökar modellen sin databas och strävar alltid efter att ge ett mer exakt svar. Ju mer kontextuellt indatakommandot är, desto bättre blir det erhållna svaret. Här är ett exempel:

Tekniken för stora språkmodeller pekar mot en revolution inom språkrelaterade tjänster. Kommer det att bli ännu mer utmanande varje år att skilja på vad som producerats av en människa eller av artificiell intelligens? 

I Bureau Work översättningstjänster tror vi att teknologier är allierade, inte konkurrenter. Nyckeln är att förstå och studera verktygen för att arbeta till förmån för så många människor som möjligt.

‍

‍

‍