Большая языковая модель (LLM) — это тип искусственного интеллекта, который может понимать и генерировать текст, похожий на тот, что может написать человек. Интерпретация происходит на основе шаблонов и информации, которые ИИ извлекает из огромных объемов текстовых данных.
Понимание больших языковых моделей
Одна из задач, которую выполняют LLM, заключается в обработке входной строки или слова и выборе наиболее вероятной последующей конфигурации. Для этого LLM присваивает значения правдоподобия различным возможным последовательностям и определяет наиболее подходящую из них.
Допустим, у вас есть умный робот - друг, который прочитал огромное количество книг и веб-сайтов. Благодаря этому робот может говорить и писать так же, как, человек. Кроме того, он может использовать свои знания для ответов на вопросы и общения с людьми.
В беседах с чат - ботами участвуют и решаются различные задачи, такие как перевод языков, создание контента и поиск синтеза знаний.
Как работает LLM
Чтобы понять, как работает LLM, важно понять процесс обучения.
Обучение LLM предполагает предоставление ей обширных данных, таких как книги, статьи или веб-страницы. Это позволяет модели различать закономерности и связи между словами и фразами.
После обучения LLM может генерировать контент на основе заданных пользователем параметров. Например, если кто-то хочет создать статью в стиле Шекспира, он предоставит модели подсказку, в виде отрывка текста или правильно написанного промпта, а LLM сгенерирует остальную часть статьи на основе своего понимания произведений данного автора.
Варианты использования больших языковых моделей
Вот несколько типов приложений, которые вы можете создать с помощью LLM, а также несколько примеров шаблонов:
1. Чат - боты
Анализируя закономерности естественного языка, LLM могут генерировать ответы, похожие на человеческие реакции. Это идеально подходит для компаний, стремящихся предлагать обслуживание клиентов через чат - ботов или виртуальных агентов.
2. Поиск и синтез знаний
При работе с OpenAI и внешним API, LLM способны создать инновационный AI-чат, который обладает доступом к мощным наборам данных и способен синтезировать знания. Кроме того, с помощью метода поисковой расширенной генерации можно добавить функцию поиска информации к модели генерации текста, в которой LLM проявляют свою высокую компетентность.
3. Генерация контента
LLM могут создавать эссе, статьи или другие формы контента, отражающие стиль конкретных авторов или жанров.
4. Выполнение задачи
Используя функции OpenAI, вы можете легко добавить в свое приложение пользовательский интерфейс на основе искусственного интеллекта с помощью всего лишь нескольких строк кода.
5. Языки
Такие модели, как GPT-4, могут точно переводить языки — (английский, французский, китайский), и писать коды на языках программирования (JavaScript, Python, Rust).
Популярные программы LLM
Несколько LLM, которые приобрели известность в сообществе искусственного интеллекта:
1. OpenAI GPT
GPT, а именно GPT-3.5 и GPT-4, — это большие языковые модели, разработанные OpenAI.
- GPT-3.5: самая быстрая и экономичная модель OpenAI, оптимизированная для чата,
но также хорошо работающая для традиционных задач. - GPT-4: самая мощная модель OpenAI, обладающая обширными общими знаниями и опытом в предметной области, позволяющая ей следовать сложным инструкциям на естественном языке и точно решать сложные задачи.
С момента зарождения ChatGPT, OpenAI, постоянно раздвигала границы того, что мы считаем возможным с помощью генеративного искусственного интеллекта практически для любой задачи. Поскольку сообщество пользователей и разработчиков становится все сильнее и разнообразнее, эволюция ChatGPT готова превзойти ожидания и бросить вызов границам современного понимания искусственного интеллекта.
2. Антропный Клод
ИИ - компания Anthropic, основанная бывшими сотрудниками OpenAI, запустила своего чат-бота Claude. Claude — конкретно claude-instant-1 и claude-2— представляют собой большие языковые модели, разработанные Anthropic.
- claude-instant-1: более быстрая, дешевая, но при этом очень мощная версия Claude,
которая может выполнять ряд задач, включая обычный диалог, анализ текста, обобщение и понимание документов. - claude-2: самая мощная модель Anthropic, которая отлично справляется
с широким спектром задач: от сложных диалогов и создания творческого контента до подробных инструкций. Он хорош для сложных рассуждений, творчества, вдумчивого диалога, кодирования и создания подробного контента.
Anthropic утверждает, что её ИИ «с меньшей вероятностью будет выдавать ошибочные ответы», чем ChatGPT, и с ним «легче общаться».
Anthropic — один из стартапов, которые поддерживает Google: в феврале Google инвестировала в Anthropic $300 млн. Чат-бот Claude способен генерировать тексты, отвечать на вопросы, писать и править код. Его также можно настроить, уточнив тон его ответов, личность и поведение. https://habr.com/ru/news/722626/
Существуют и Российские аналоги, работающие на основе ChatGPT:
- Нейро Текстер – способный генерировать и редактировать, сделать рерайт или сократить текст, создать картинку, либо непосредственно к вашему тексту, либо по вашему запросу. Чат поможет вам написать любую статью или сообщение, от вас требуется только заголовок, остальное сделает Нейро Тексткр.
- МашаGPT она знает практически всё – от экономики и математики до кулинарии и садоводства. Маша поможет вам создавать оригинальные тексты, заниматься программированием или тренироваться в английском языке. Вы можете протестировать ее совершенно бесплатно и без регистрации.
Будущее LLM
Обеспечение точности и надежности генерируемого контента является первостепенной задачей программ LLM, которые произвели революцию в области искусственного интеллекта. Особенно это актуально в сфере генерации новостей, где точность играет решающую роль. Один из способов повысить надежность LLM заключается в их подключении к достоверным источникам данных, чтобы гарантировать соответствие контента фирменному стилю компании.
Кроме того, существует также обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF), которое представляет собой тип искусственного интеллекта, способного принимать более эффективные решения, получая указания и исправления от людей. Также набирает обороты обучение без присмотра, где в отличие от контролируемого и полуконтролируемого обучения, человек даёт только вводные данные, а система сама должна их интерпретировать и вынести определённое решение в соответствии с поставленной задачей.
Развиваясь, технологии меняют наш способ общения с машинами, предлагая более естественное и человеческое взаимодействие. Большие языковые модели, расширяют свои возможности и области применения, что открывает путь к созданию более совершенных и интуитивно понятных систем искусственного интеллекта. В результате, будущее обещает новые горизонты в сфере взаимодействия с машинами.
