"Një makinë mund të ketë një memorie të madhe, por nuk mund të mendojë - nëse nuk e mësojmë atë." – Alan Turing. Modelet moderne të AI si GPT-4 ose Llama bazohen në grupe të mëdha të dhënash dhe struktura komplekse matematikore. Por çfarë fshihet në të vërtetë pas saj? Në këtë artikull, ne shikojmë përbërësit kryesorë të nevojshëm për të ndërtuar një model gjuhësor nga e para.
Modelet e mëdha të gjuhës (LLM) janë rrjete nervore të trajnuara me sasi të mëdha teksti. Forca e tyre qëndron në aftësinë për të gjeneruar tekst të ngjashëm me njeriun, për të përmbledhur përmbajtjen dhe për të shkruar kodin. Thelbi i këtyre modeleve është arkitektura Transformer , e cila u mundëson atyre të kapin varësitë brenda teksteve dhe të bëjnë parashikime kontekstuale.
Peshat e kuantizuara lejojnë që modeli të kompresohet veçanërisht pak, duke kapërcyer në mënyrë efektive pengesat e harduerit. Distilimi i njohurive gjithashtu zvogëlon madhësinë e modelit: një model i madh transferon njohuritë e tij në një variant më kompakt. Krasitja heq parametrat e tepërt, duke rezultuar në një arkitekturë të dobët dhe efikase pa sakrifikuar saktësinë.
Dikush mund të përdorë modelimin e gjuhës së maskuar për të rritur thellësinë semantike. Modeli rindërton tekste jo të plota dhe kështu kupton termat specifike të industrisë. Po kështu, Parashikimi i fjalës tjetër mund të përdoret për gjuhë teknike specifike të industrisë. Përpara se një model të mund të trajnohet, teksti duhet të konvertohet në një formë që rrjetet nervore mund ta kuptojnë përmes tokenizimit , embeddings dhe kodimit të çiftit të bajtit .
Për të kompensuar mungesën e të dhënave të trajnimit specifike për industrinë, përdoren të mësuarit e transferimit dhe shtimi artificial i të dhënave . Modulet e ligëta të informacionit dhe futjet e optimizuara i përshtatin ato me të dhënat specifike të industrisë. Një element thelbësor i modeleve të transformatorëve është mekanizmi i vetë-vëmendjes . Çdo shenjë peshohet në lidhje me të gjitha shenjat e tjera në fjali, duke e bërë më të qartë kontekstin e një fjale.
Për shembull, një fjali si "Macja u hodh në tryezë sepse ishte e uritur" mund të nënkuptojë se "ajo" është macja. Modeli njeh lidhje të tilla duke i caktuar një rëndësi secilës fjalë. Kjo e ndihmon atë të kuptojë më mirë kontekstin. Mekanizmi i mundëson modelit të mësojë varësi komplekse dhe kuptime semantike brenda një teksti.
Modelet e trajnuara paraprakisht integrojnë njohuritë e brendshme. Ky kombinim rrit diversitetin e të dhënave dhe mundëson cilësi të lartë të modelit pavarësisht grupeve të kufizuara të të dhënave lokale. Performanca e modeleve të AI vlerësohet duke përdorur metrika specifike: Weighted-F1 dhe Perplexity matin cilësinë e detyrave të përpunimit të tekstit, ndërsa koha e përgjigjes dhe shkalla e gabimit përfaqësojnë në mënyrë transparente përshtatshmërinë praktike.
Përshtatja e vazhdueshme me kornizat rregullatore dinamike arrihet përmes të mësuarit me kufizime , i cili, për shembull, integron udhëzimet për mbrojtjen e të dhënave drejtpërdrejt në modelin e AI duke përdorur privatësinë diferenciale . Një grup rregullash i adaptueshëm dhe procese rregullimi të hollësishme specifike për domenin na lejojnë t'u përgjigjemi rregulloreve të reja në mënyrë fleksibël dhe shpejt.
Hapi i parë në procesin e trajnimit të një modeli gjuhësor është para-trajnimi . Modeli ushqehet me sasi të mëdha teksti të pastrukturuar për të mësuar modelet e përgjithshme të gjuhës, strukturat e fjalive dhe kuptimet e fjalëve. Gjatë këtij procesi, modeli përpiqet të parashikojë fjalët e ardhshme në një fjali pa u fokusuar në një detyrë specifike. Kjo krijon një lloj kuptimi universal të gjuhës.
Rregullimi i imët është hapi i dytë në të cilin modeli i trajnuar paraprakisht është i specializuar për një detyrë specifike. Ai është trajnuar me grupe të dhënash më të vogla, më specifike, për shembull për t'iu përgjigjur pyetjeve të klientëve, për të klasifikuar tekste ose për të krijuar përmbledhje. Rregullimi i imët siguron që modeli të japë përgjigje më të sakta dhe kontekstuale për një zonë të caktuar aplikimi.
Trajnimi i një LLM kërkon fuqi të lartë llogaritëse. Për ta bërë procesin më efikas, mund të përdoren metoda të ndryshme optimizimi. Kjo ju lejon të ruani peshat e modelit dhe t'i ngarkoni ato më vonë ose të shkarkoni parametra të publikuar paraprakisht të trajnuar. LoRA (Përshtatje me gradë të ulët) përdoret gjithashtu për rregullim të imët me më pak përpjekje llogaritëse.
Një lak mësimi në internet përdoret për zhvillim të vazhdueshëm dhe përshtatje me gjetjet dhe kërkesat e reja. Kjo monitoron vazhdimisht performancën e modelit, analizon të dhënat e reja dhe reagimet e përdoruesve dhe rregullon automatikisht modelin nëse është e nevojshme. Mbrojtja dhe efikasiteti i të dhënave sigurohen përmes teknikave të privatësisë diferenciale dhe heqjes së lidhjeve të panevojshme .
Një skrip Python i programuar posaçërisht mund të trajnojë në mënyrë efikase një model gjuhësor. Mund të ngarkojë gjithashtu pesha të jashtme nga një model i trajnuar paraprakisht. Modeli është optimizuar për një detyrë specifike duke e përshtatur atë me të dhëna specifike. Pas përfundimit të trajnimit, skripti ruan peshat e përditësuara në mënyrë që ato të jenë të disponueshme për përdorim në të ardhmen.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Modelet gjuhësore kanë revolucionarizuar tashmë shumë industri, nga shërbimi ndaj klientit te krijimi i përmbajtjes. Nëpërmjet trajnimit paraprak të synuar dhe rregullimit të imët, modelet mund të përshtaten për një shumëllojshmëri të gjerë detyrash. Ata që zhvillojnë një kuptim më të thellë të këtyre proceseve mund të krijojnë zgjidhjet e tyre të personalizuara të AI dhe të formësojnë në mënyrë aktive përparimin teknologjik.