"Egy gépnek lehet nagy memóriája, de nem tud gondolkodni - hacsak meg nem tanítjuk." – Alan Turing. A modern mesterséges intelligencia modellek, mint például a GPT-4 vagy a Llama, hatalmas adathalmazokon és összetett matematikai struktúrákon alapulnak. De valójában mi van mögötte? Ebben a cikkben áttekintjük azokat a kulcsfontosságú összetevőket, amelyek szükségesek egy nyelvi modell elölről történő felépítéséhez.
A nagy nyelvi modellek (LLM) olyan neurális hálózatok, amelyeket hatalmas mennyiségű szöveggel képeznek. Erősségük abban rejlik, hogy képesek emberszerű szöveget generálni, tartalmat összefoglalni és kódot írni. Ezeknek a modelleknek a lényege a Transformer architektúra , amely lehetővé teszi számukra a szövegeken belüli függőségek rögzítését és a kontextus szerinti előrejelzések készítését.
A kvantált súlyok lehetővé teszik a modell különösen karcsú tömörítését, hatékonyan leküzdve a hardveres akadályokat. A tudás lepárlása a modell méretét is csökkenti: egy nagy modell átadja tudását egy kompaktabb változatnak. A metszés eltávolítja a redundáns paramétereket, így karcsú, hatékony architektúrát eredményez a pontosság feláldozása nélkül.
A maszkolt nyelvi modellezést használhatjuk a szemantikai mélység növelésére. A modell rekonstruálja a hiányos szövegeket, és így megérti az iparág-specifikus kifejezéseket. Hasonlóképpen, A Next Word Prediction használható iparág-specifikus szaknyelvekhez. A modell betanítása előtt a szöveget olyan formává kell alakítani, amelyet a neurális hálózatok tokenizálással , beágyazásokkal és bájtpáros kódolással megértenek.
Az iparág-specifikus képzési adatok hiányának kompenzálására transzfertanulást és mesterséges adatbővítést alkalmaznak. Az egyszerű előrecsatolási modulok és az optimalizált beágyazások hozzáigazítják őket az iparág-specifikus adatokhoz. A transzformátormodellek lényeges eleme az önfigyelő mechanizmus . Minden token súlyozásra kerül a mondat összes többi jelzőjéhez képest, így világosabbá válik a szó kontextusa.
Például egy olyan mondat, mint „A macska az asztalra ugrott, mert éhes volt”, azt jelentheti, hogy „ő” a macska. A modell úgy ismeri fel az ilyen összefüggéseket, hogy minden szónak fontosságot tulajdonít. Ez segít jobban megérteni a kontextust. A mechanizmus lehetővé teszi a modell számára, hogy bonyolult függőséget és szemantikai jelentéseket tanuljon meg egy szövegen belül.
Az előre betanított modellek integrálják a belső ismereteket. Ez a kombináció növeli az adatok sokféleségét, és magas modellminőséget tesz lehetővé a korlátozott helyi adatkészletek ellenére. Az AI-modellek teljesítményét meghatározott mérőszámok segítségével értékelik: a Weighted-F1 és a Perplexity a szövegfeldolgozási feladatok minőségét mérik, míg a válaszidő és a hibaarány átláthatóan jelzi a gyakorlati alkalmasságot.
A dinamikus szabályozási keretekhez való folyamatos alkalmazkodás a kényszertanulás révén érhető el, amely például az adatvédelmi irányelveket közvetlenül az AI-modellbe integrálja a különböző adatvédelem segítségével. Az adaptálható szabályrendszer és a tartomány-specifikus finomhangolási folyamatok lehetővé teszik, hogy rugalmasan és gyorsan reagáljunk az új szabályozásokra.
A nyelvi modell képzési folyamatának első lépése az előképzés . A modellt hatalmas mennyiségű strukturálatlan szöveg táplálja, hogy megtanulja az általános nyelvi mintákat, mondatszerkezeteket és szavak jelentését. A folyamat során a modell megpróbálja megjósolni a következő szavakat egy mondatban anélkül, hogy egy konkrét feladatra összpontosítana. Ez megteremti a nyelv egyfajta univerzális megértését.
A finomhangolás a második lépés, amelyben az előre betanított modellt egy adott feladatra specializálják. Kisebb, specifikusabb adatkészletekkel van kiképezve, például vevői kérdések megválaszolására, szövegek osztályozására vagy összefoglalók készítésére. A finomhangolás biztosítja, hogy a modell pontosabb és kontextus szerinti válaszokat adjon egy meghatározott alkalmazási területre.
Az LLM betanítása nagy számítási teljesítményt igényel. A folyamat hatékonyabbá tételére különféle optimalizálási módszerek alkalmazhatók. Ez lehetővé teszi a modellsúlyok mentését és későbbi betöltését, vagy az előre betanított, közzétett paraméterek letöltését. A LoRA-t (Low-Rank Adaptation) kisebb számítási ráfordítással történő finomhangolásra is használják.
Egy online tanulási hurkot használnak a folyamatos fejlesztéshez és az új megállapításokhoz és követelményekhez való alkalmazkodáshoz. Ez folyamatosan figyeli a modell teljesítményét, elemzi az új adatokat és a felhasználói visszajelzéseket, és szükség esetén automatikusan módosítja a modellt. Az adatvédelmet és a hatékonyságot az eltérő adatvédelmi technikák és a szükségtelen kapcsolatok megszüntetése biztosítják.
Egy speciálisan programozott Python-szkript hatékonyan betaníthatja a nyelvi modellt. Külső súlyokat is képes betölteni egy előre betanított modellről. A modell egy adott feladatra van optimalizálva úgy, hogy az adott adatokhoz igazítja. Az edzés befejezése után a szkript elmenti a frissített súlyokat, így azok későbbi használatra rendelkezésre állnak.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
A nyelvi modellek már számos iparágat forradalmasítottak, az ügyfélszolgálattól a tartalomkészítésig. A célzott előképzéssel és finomhangolással a modellek a legkülönfélébb feladatokhoz adaptálhatók. Azok, akik mélyebben megértik ezeket a folyamatokat, létrehozhatják saját testreszabott AI-megoldásaikat, és aktívan alakíthatják a technológiai fejlődést.