Большие языковые модели (LLM) — это мощные инструменты, которые уже сегодня меняют наше представление о взаимодействии с технологиями. В нашей статье мы разберем, что такое большие языковые модели, как они работают, как обучаются и какие перспективы открывают для будущего.
Что такое большая языковая модель LLM?
Большая языковая модель — это всего лишь два файла в вашей файловой системе. Рассмотрим конкретную модель Lama 270b. Она состоит из 70 миллиардов параметров, которые хранятся в виде чисел с плавающей запятой. Эти параметры — это «веса» нейронной сети, которые определяют, как модель будет предсказывать следующее слово в тексте.
Структура модели
- Файл с параметрами: Занимает около 140 гигабайт .
- Код для запуска модели: Всего около 500 строк кода на C или другом языке программирования.
Эти два файла позволяют вам запустить полностью автономный пакет на вашем компьютере. Вам не нужна связь с интернетом, достаточно просто скомпилировать код и начать взаимодействие с моделью.
Чем Lama отличается от ChatGPT?
Lama — это открытая модель, что означает, что ее архитектура и параметры доступны для всех. В отличие от ChatGPT, который принадлежит OpenAI и доступен только через веб-интерфейс, Lama можно запустить на своем компьютере, даже без подключения к интернету.
Как работает языковая модель?
Основная задача языковой модели — предсказать следующее слово в предложении. Например, если вы введете фразу «Кошка сидела на…», модель может предсказать, что следующим словом будет «ковре» с вероятностью 97%. Это кажется простым, но за этим стоит сложная математика и огромное количество данных.
Как модель «учится»?
Обучение модели требует значительно больше усилий, чем её вывод:
- Сбор данных : Около 10 терабайт текста из интернета.
- Вычислительные мощности: Кластер графических процессоров (около 6000 GPU ) на протяжении 12 дней.
- Стоимость : Примерно 2 миллиона долларов.
Параметры модели можно рассматривать как своего рода ZIP-файл интернета, сжатый с потерями. Например, современные нейросети, используемые в ChatGPT, могут стоить десятки или даже сотни миллионов долларов для обучения.
Обучение и тонкая настройка
Обучение модели — это процесс сжатия огромного объема информации в параметры. Представьте, что вы берете весь интернет и «упаковываете» его в файл размером 140 гигабайт. Это и есть параметры модели.
Тонкая настройка
После предварительного обучения модель проходит этап тонкой настройки. На этом этапе модель обучается на высококачественных данных, таких как диалоги и ответы на вопросы. Это позволяет создать модель-помощника, которая может отвечать на запросы пользователей.
Этапы тонкой настройки:
- Создание набора данных : Инструкции по разметке определяют, как должен вести себя помощник.
- Наборы данных высокого качества : Часто создаются людьми, что обеспечивает точность и полезность ответов.
Использование инструментов и мультимодальность
Современные языковые модели не ограничиваются текстом. Они могут использовать инструменты, такие как калькуляторы, браузеры и даже генераторы изображений, как DALL-E. Например, если вы попросите модель построить график или найти информацию в интернете, она сможет это сделать.
Все больше современных модели обладают следующими возможностями:
- Мультимодальность: Генерация изображений, видео и аудио.
- Использование инструментов: Поиск информации в интернете, выполнение расчётов и многое другое.
- Самосовершенствование: Улучшение производительности через дополнительное обучение.
Будущее языковых моделей
Языковые модели становятся основой новой операционной системы искусственного интеллекта. Они координируют множество ресурсов, включая память и вычислительные инструменты, чтобы решать задачи эффективно и точно.
Какие перспективы у языковых моделей?
- Долгосрочное мышление: Улучшение способности модели думать и рассуждать.
Сейчас языковые модели работают в режиме «Системы 1» — они быстро генерируют ответы, но не могут долго размышлять. В будущем возможно появление «Системы 2», которая позволит моделям анализировать задачи более глубоко.
- Самосовершенствование : Расширение возможностей самостоятельного обучения.
Как и AlphaGo, языковые модели могут научиться самосовершенствоваться. Это откроет новые возможности для их применения в узких областях, где есть четкие критерии успеха.
- Настройка под задачи : Создание специализированных моделей для конкретных приложений.
Проблемы безопасности
С развитием языковых моделей возникают и новые угрозы. Например, атаки с использованием инъекции подсказок позволяют злоумышленникам обойти защиту модели и заставить ее выполнять вредоносные команды. Также существует риск отравления данных, когда модель обучается на вредоносных данных, что может привести к нежелательным последствиям.
Приведем примеры самых популярных вариантов атак:
- Атаки через ролевые игры : Злоумышленники могут обмануть модель, представившись другим лицом.
- Кодировки : Использование Base64 и других форматов для обхода защиты.
- Универсальные суффиксы : Последовательности слов, которые могут взломать модель.
Как защищаются модели?
Для защиты используются различные методы, такие как фильтрация данных, политики безопасности и постоянное обновление моделей. Однако эта область остается одной из самых сложных и активно развивающихся.