„Maszyna może mieć dużą pamięć, ale nie może myśleć – chyba że ją tego nauczymy”. – Alana Turinga. Nowoczesne modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-4 czy Llama, opierają się na ogromnych zbiorach danych i skomplikowanych strukturach matematycznych. Ale co tak naprawdę się za tym kryje? W tym artykule przyjrzymy się kluczowym komponentom niezbędnym do zbudowania modelu języka od podstaw.
Duże modele językowe (LLM) to sieci neuronowe trenowane na dużych ilościach tekstu. Ich siła leży w umiejętności generowania tekstu zbliżonego do ludzkiego, streszczania treści i pisania kodu. Podstawą tych modeli jest architektura Transformer , która umożliwia wychwytywanie zależności w tekstach i tworzenie kontekstowych przewidywań.
Kwantowane ciężary pozwalają na wyjątkowo cienką kompresję modelu, co skutecznie pokonuje przeszkody sprzętowe. Destylacja wiedzy pozwala również na zmniejszenie rozmiaru modelu: duży model przenosi swoją wiedzę do bardziej kompaktowej wersji. Przycinanie polega na usuwaniu zbędnych parametrów, co pozwala na uzyskanie szczupłej i wydajnej architektury bez utraty dokładności.
Aby zwiększyć głębię semantyczną, można zastosować metodę Masked Language Modeling . Model ten rekonstruuje niekompletne teksty, dzięki czemu umożliwia zrozumienie terminów specyficznych dla danej branży. Podobnie, Funkcję Next Word Prediction można stosować w przypadku specjalistycznego języka branżowego. Zanim model będzie mógł zostać wytrenowany, tekst musi zostać przekonwertowany do formy zrozumiałej dla sieci neuronowych poprzez tokenizację , osadzanie i kodowanie par bajtów .
Aby zrekompensować brak danych szkoleniowych specyficznych dla danej branży, stosuje się uczenie transferowe oraz sztuczne wzbogacanie danych . Moduły Lean Feedforward i zoptymalizowane osadzenia dostosowują je do danych specyficznych dla danej branży. Podstawowym elementem modeli transformatorów jest mechanizm samouwagi . Każdy token ma wagę w odniesieniu do wszystkich innych tokenów w zdaniu, dzięki czemu kontekst słowa staje się jaśniejszy.
Na przykład zdanie „Kot wskoczył na stół, bo był głodny” może oznaczać, że „ona” jest kotem. Model rozpoznaje takie powiązania poprzez przypisanie wagi każdemu słowu. Pomaga to lepiej zrozumieć kontekst. Mechanizm ten umożliwia modelowi uczenie się złożonych zależności i znaczeń semantycznych w obrębie tekstu.
Wstępnie wyszkolone modele integrują wewnętrzną wiedzę. Takie połączenie zwiększa różnorodność danych i umożliwia uzyskanie wysokiej jakości modelu pomimo ograniczonych lokalnych zbiorów danych. Wydajność modeli AI jest oceniana przy użyciu określonych wskaźników: Weighted-F1 i Perplexity mierzą jakość zadań przetwarzania tekstu, podczas gdy czas reakcji i wskaźnik błędów w przejrzysty sposób przedstawiają praktyczną przydatność.
Ciągłą adaptację do dynamicznych ram regulacyjnych można osiągnąć dzięki uczeniu się z ograniczeniami , które na przykład integruje wytyczne dotyczące ochrony danych bezpośrednio z modelem sztucznej inteligencji, wykorzystując prywatność różnicową . Elastyczny zbiór zasad i dostosowujące się do specyfiki danej dziedziny procesy pozwalają nam reagować na nowe przepisy szybko i elastycznie.
Pierwszym krokiem w procesie szkolenia modelu języka jest wstępne szkolenie . Modelowi wprowadza się ogromne ilości niestrukturyzowanego tekstu w celu nauczenia się ogólnych wzorców językowych, konstrukcji zdań i znaczeń słów. Podczas tego procesu model próbuje przewidzieć następne słowa w zdaniu, nie skupiając się na konkretnym zadaniu. Tworzy to pewnego rodzaju uniwersalne rozumienie języka.
Dokładne dostrajanie to drugi etap, w którym wstępnie wyszkolony model jest specjalizowany do określonego zadania. Jest on trenowany na mniejszych, bardziej szczegółowych zbiorach danych, na przykład w celu odpowiadania na zapytania klientów, klasyfikowania tekstów lub tworzenia podsumowań. Dokładne dostrajanie zapewnia, że model dostarcza bardziej precyzyjnych i kontekstowych odpowiedzi dla określonego obszaru zastosowań.
Kształcenie LLM wymaga dużej mocy obliczeniowej. Aby zwiększyć efektywność procesu, można zastosować różne metody optymalizacji. Umożliwia to zapisanie wag modelu i załadowanie ich później lub pobranie wstępnie wytrenowanych, opublikowanych parametrów. LoRA (Low-Rank Adaptation) jest również wykorzystywana do precyzyjnego dostrajania przy mniejszym nakładzie obliczeniowym.
Pętla nauki online służy ciągłemu rozwojowi i dostosowywaniu się do nowych odkryć i wymagań. System ten stale monitoruje wydajność modelu, analizuje nowe dane i opinie użytkowników, a w razie potrzeby automatycznie dostosowuje model. Ochronę danych i wydajność zapewniają zróżnicowane techniki ochrony prywatności oraz usuwanie zbędnych połączeń .
Specjalnie zaprogramowany skrypt Pythona może efektywnie trenować model języka. Może również ładować ciężarki zewnętrzne z wstępnie wytrenowanego modelu. Model jest optymalizowany pod kątem konkretnego zadania poprzez dostosowanie go do konkretnych danych. Po zakończeniu treningu skrypt zapisuje zaktualizowane wagi, aby były dostępne do wykorzystania w przyszłości.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Modele językowe zrewolucjonizowały już wiele branż, od obsługi klienta po tworzenie treści. Dzięki ukierunkowanemu wstępnemu szkoleniu i precyzyjnemu dostrajaniu modele można dostosować do szerokiej gamy zadań. Ci, którzy lepiej zrozumieją te procesy, będą mogli tworzyć własne, dostosowane do potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji i aktywnie kształtować postęp technologiczny.