Czym jest Duży model językowy LLM (Large Language Model)?
Duży model językowy to rodzina algorytmów uczenia maszynowego wyspecjalizowanych w przetwarzaniu i generowaniu języka naturalnego. Ich rozmiar mierzy się liczbą parametrów – współczynników matematycznych kształtujących sieć neuronową – sięgającą od miliardów do setek miliardów. Taka skala umożliwia modelowi uchwycenie subtelnych regularności gramatycznych, semantycznych i pragmatycznych występujących w korpusach tekstu liczących setki terabajtów. Koncepcję tę spopularyzowały badania zespołów Google Brain i OpenAI, które w latach 2017-2020 przedstawiły kolejno architekturę Transformer oraz rodzinę modeli GPT.
Jak dokładnie działa Duży model językowy LLM (Large Language Model)
Sercem LLM-ów jest warstwa uwagi (attention), zaprezentowana w publikacji „Attention Is All You Need” (2017). Mechanizm ten pozwala sieci oceniać zależności pomiędzy słowami niezależnie od ich pozycji w zdaniu, co znacznie usprawnia modelowanie długich kontekstów. Proces uczenia obejmuje fazę pre-treningu na dużym zbiorze anonimowych dokumentów, w której model uczy się przewidywać kolejne tokeny tekstu. Po wstępnym etapie następuje dostrajanie instrukcyjne lub domenowe, prowadzące do uzyskania bardziej wyspecjalizowanych kompetencji, np. w dialogu, kodowaniu lub analizie prawniczej. Wynikiem jest sieć zdolna do szacowania rozkładu prawdopodobieństwa kolejnych słów, co umożliwia generowanie spójnych odpowiedzi na zapytania użytkownika.
Zastosowania w praktyce
LLM-y wspierają tworzenie systemów konwersacyjnych, automatyzują podsumowania raportów, tłumaczenia i korektę stylistyczną tekstu. W sektorze prawnym służą do wstępnej analizy dokumentów, a w medycynie do generowania wstępnych opisów badań obrazowych. Przykładowo model GPT-4, udostępniony przez OpenAI w 2023 roku, potrafi przygotować projekt kampanii marketingowej wraz z propozycjami sloganów, oszczędzając specjalistom godziny pracy koncepcyjnej.
Zalety i ograniczenia
Największym atutem dużych modeli językowych jest elastyczność: jeden model może wykonywać wiele zadań bez konieczności przebudowy architektury. W porównaniu z klasycznymi narzędziami opartymi na wyszukiwaniu n-gramów oferuje znacznie lepsze uogólnienie na tekst wcześniej niewidziany. Ograniczeniem pozostaje znaczący koszt obliczeniowy, trudność interpretacji wewnętrznych reprezentacji oraz podatność na halucynacje, czyli generowanie treści niewspartych faktami.
Na co uważać?
Praktycy wdrażający LLM-y powinni zwrócić uwagę na zgodność z regulacjami dotyczącymi ochrony danych, a także na etyczne aspekty związane z uprzedzeniami zakorzenionymi w danych treningowych. Istotna jest również walidacja merytoryczna odpowiedzi, zwłaszcza w dziedzinach wrażliwych, takich jak finanse czy medycyna.
Dodatkowe źródła
Dalsze informacje o dużych modelach językowych można znaleźć w artykule Attention Is All You Need, monografii GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners oraz hasłach encyklopedycznych Model językowy – Wikipedia i Large language model – Wikipedia. W praktycznym kontekście warto zapoznać się z dokumentacją projektu Hugging Face Transformers, która zawiera przykłady implementacji i wskazówki dotyczące fine-tuning’u.
