„O mașină poate avea o memorie mare, dar nu poate gândi – dacă nu o învățăm.” – Alan Turing. Modelele moderne de inteligență artificială, cum ar fi GPT-4 sau Llama, se bazează pe seturi de date uriașe și structuri matematice complexe. Dar ce este cu adevărat în spatele ei? În acest articol, ne uităm la componentele cheie necesare pentru a construi un model de limbaj de la zero.
Modelele de limbaj mari (LLM) sunt rețele neuronale antrenate cu cantități uriașe de text. Puterea lor constă în capacitatea de a genera text asemănător omului, de a rezuma conținut și de a scrie cod. Nucleul acestor modele este arhitectura Transformer , care le permite să capteze dependențe în texte și să facă predicții contextuale.
Greutățile cuantificate permit modelului să fie comprimat deosebit de subțire, depășind eficient obstacolele hardware. Distilarea cunoștințelor reduce și dimensiunea modelului: un model mare își transferă cunoștințele către o variantă mai compactă. Tunderea elimină parametrii redundanți, rezultând o arhitectură slabă și eficientă, fără a sacrifica acuratețea.
Se poate folosi Masked Language Modeling pentru a crește profunzimea semantică. Modelul reconstruiește texte incomplete și astfel înțelege termenii specifici industriei. De asemenea, Next Word Prediction poate fi folosit pentru limbajul tehnic specific industriei. Înainte ca un model să poată fi antrenat, textul trebuie convertit într-o formă pe care rețelele neuronale o pot înțelege prin tokenizare , încorporare și codificarea perechilor de octeți .
Pentru a compensa lipsa datelor de instruire specifice industriei, se utilizează învățarea prin transfer și creșterea artificială a datelor . Modulele Lean feedforward și integrările optimizate le adaptează la datele specifice industriei. Un element esențial al modelelor de transformatoare este mecanismul de autoatenție . Fiecare jetoane este ponderat în raport cu toate celelalte jetoane din propoziție, făcând contextul unui cuvânt mai clar.
De exemplu, o propoziție precum „Pisica a sărit pe masă pentru că îi era foame” poate însemna că „ea” este pisica. Modelul recunoaște astfel de conexiuni acordând o importanță fiecărui cuvânt. Acest lucru îl ajută să înțeleagă mai bine contextul. Mecanismul permite modelului să învețe dependențe complexe și semnificații semantice într-un text.
Modelele pre-antrenate integrează cunoștințele interne. Această combinație mărește diversitatea datelor și permite o calitate ridicată a modelului, în ciuda setului limitat de date locale. Performanța modelelor AI este evaluată folosind metrici specifice: Weighted-F1 și Perplexity măsoară calitatea sarcinilor de procesare a textului, în timp ce timpul de răspuns și rata de eroare reprezintă în mod transparent adecvarea practică.
Adaptarea continuă la cadrele de reglementare dinamice se realizează prin învățarea cu constrângeri , care, de exemplu, integrează liniile directoare privind protecția datelor direct în modelul AI folosind confidențialitate diferențială . Un set adaptabil de reguli și procese de reglare fină specifice domeniului ne permit să răspundem la noile reglementări în mod flexibil și rapid.
Primul pas în procesul de formare a unui model lingvistic este pre-formarea . Modelul este alimentat cu cantități uriașe de text nestructurat pentru a învăța modele generale de limbaj, structuri de propoziții și semnificații ale cuvintelor. În timpul acestui proces, modelul încearcă să prezică următoarele cuvinte dintr-o propoziție fără a se concentra pe o anumită sarcină. Acest lucru creează un fel de înțelegere universală a limbajului.
Reglajul fin este al doilea pas în care modelul pre-antrenat este specializat pentru o anumită sarcină. Este antrenat cu seturi de date mai mici și mai specifice, de exemplu pentru a răspunde întrebărilor clienților, a clasifica textele sau a crea rezumate. Reglarea fină asigură că modelul oferă răspunsuri mai precise și contextuale pentru o zonă de aplicație definită.
Formarea unui LLM necesită o putere mare de calcul. Pentru a eficientiza procesul, pot fi utilizate diverse metode de optimizare. Acest lucru vă permite să salvați greutățile modelului și să le încărcați mai târziu sau să descărcați parametrii pre-antrenați, publicati. LoRA (Low-Rank Adaptation) este, de asemenea, utilizat pentru reglaj fin cu mai puțin efort de calcul.
O buclă de învățare online este utilizată pentru dezvoltarea continuă și adaptarea la noile constatări și cerințe. Acesta monitorizează continuu performanța modelului, analizează date noi și feedback-ul utilizatorilor și ajustează automat modelul dacă este necesar. Protecția și eficiența datelor sunt asigurate prin tehnici diferențiate de confidențialitate și prin eliminarea conexiunilor inutile .
Un script Python special programat poate antrena eficient un model de limbaj. De asemenea, poate încărca greutăți externe de la un model pre-antrenat. Modelul este optimizat pentru o anumită sarcină, adaptându-l la date specifice. După finalizarea antrenamentului, scriptul salvează greutățile actualizate, astfel încât acestea să fie disponibile pentru utilizare ulterioară.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Modelele de limbaj au revoluționat deja multe industrii, de la serviciul pentru clienți până la crearea de conținut. Prin pre-instruire și reglare precisă, modelele pot fi adaptate pentru o mare varietate de sarcini. Cei care dezvoltă o înțelegere mai profundă a acestor procese își pot crea propriile soluții AI personalizate și pot modela în mod activ progresul tehnologic.