Каковы проблемы и применения больших языковых моделей?

Введение

Каковы проблемы и применения больших языковых моделей? Ссылаясь на работу «Challenges and Applications of Large Language Models» авторов Kaddour, J., Harris, J., Mozes, M., Bradley, H., Raileanu, R., & McHardy, R., этот блог обсудит этот вопрос простым и понятным способом. Давайте начнем наше исследование с подробного объяснения того, что такое большие языковые модели.

Что такое большие языковые модели?

Большие языковые модели (LLM) представляют собой значительный прогресс в области обработки естественного языка (NLP) в сфере искусственного интеллекта. По своей сути LLM — это сложные алгоритмы, предназначенные для понимания, генерации и манипулирования человеческим языком таким образом, чтобы имитировать человеческое понимание и выражение. Эти модели тесно связаны с более широкими областями глубокого обучения, где они используют нейронные сети со многими слоями (отсюда термин «глубокое обучение») для обработки огромных объемов текстовых данных и изучения сложных закономерностей и взаимосвязей.

Обработка текстовых данных

LLM и модели ИИ для обработки изображений или звука имеют сходство в своей общей цели обработки определенных типов данных — текстовых, визуальных и звуковых — для выполнения таких задач, как понимание, генерация и классификация. Оба типа моделей используют методы глубокого обучения, используя нейронные сети для изучения закономерностей и признаков из своих доменов данных. Однако ключевые различия заключаются во входных данных и характере выполняемых задач. LLM, такие как основанные на архитектурах Transformer, превосходно понимают и генерируют текст на естественном языке, используя механизмы внимания для эффективной обработки последовательностей слов. Напротив, модели ИИ для обработки изображений обычно включают сверточные нейронные сети (CNN), которые специализируются на извлечении пространственных иерархий и признаков из изображений, что позволяет выполнять такие задачи, как обнаружение объектов и классификация изображений.

Определение нейронной сети

Слои нейронной сети играют решающую роль в LLM, позволяя им обрабатывать и понимать сложные закономерности в языковых данных. Нейронная сеть — это тип компьютерной программы, которая обучается и принимает решения, вдохновленная тем, как работает наш мозг. Представьте ее как серию соединенных ящиков, где каждый ящик выполняет определенную работу. Эти ящики называются нейронами.

Вот как это работает:

1. Вход: Вы начинаете с некоторой информации, например, чисел, представляющих пиксели в изображении или слова в предложении. Они поступают в первый слой нейронов.
2. Обработка: Каждый нейрон в первом слое выполняет некоторые математические операции с полученными входными данными. Он передает свой результат нейронам в следующем слое.
3. Слои: Сеть имеет несколько слоев — каждый слой берет выходные данные предыдущего слоя и выполняет дополнительные математические операции. Эти слои помогают сети понимать более сложные вещи о входных данных.
4. Выход: Наконец, после прохождения через все слои, сеть выдает ответ. Например, она может сказать, какой объект находится на изображении, или перевести предложение на другой язык.
5. Обучение: Нейронные сети обучаются, корректируя свои математические операции. Они становятся лучше в своих задачах, практикуясь на множестве примеров. Эта корректировка происходит автоматически по мере того, как сеть получает больше данных и обратной связи.

Нейронные сети и алгоритмы LLM

Различные архитектуры нейронных сетей значительно различаются по своей структуре в зависимости от таких факторов, как типы слоев, связи между слоями, а также глубина и ширина слоев.

Алгоритмы LLM, такие как основанные на архитектурах Transformer, состоят из множества слоев взаимосвязанных узлов (нейронов). Каждый слой в сети выполняет определенную задачу: нижние слои улавливают базовые закономерности, такие как последовательности слов, в то время как верхние слои интегрируют эти закономерности в более абстрактные концепции, такие как грамматические правила или семантическое значение. Такой многослойный подход позволяет LLM изучать иерархические представления языка, где каждый слой уточняет и развивает представления, изученные предыдущими слоями. В конечном итоге эти слои работают вместе, чтобы улучшить способность модели генерировать связный текст, понимать нюансы языка и выполнять различные задачи обработки естественного языка с высокой точностью.

Эволюция алгоритмов LLM

Традиционно LLM строились с использованием таких алгоритмов, как рекуррентные нейронные сети (RNN) или сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), которые могут обрабатывать последовательные данные и улавливать зависимости во времени. Однако современные LLM в значительной степени перешли на архитектуры Transformer. Трансформеры, представленные Vaswani et al. в 2017 году, произвели революцию в NLP благодаря способности распараллеливать вычисления по последовательностям, что делает их очень эффективными для обработки больших наборов данных. Популярные примеры LLM включают серию GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) от Google и серию LLaMA от Meta AI, которые установили эталоны в задачах понимания и генерации языка.

Каковы проблемы в LLM?

Проблемы дизайна

1. Непостижимые наборы данных: Масштаб данных, используемых для предварительного обучения LLM, часто слишком велик для ручной проверки качества, что приводит к reliance on эвристикам, которые могут вносить смещения или неточности.
2. Зависимость от токенизатора: Процессы токенизации могут создавать вычислительные накладные расходы, языковую зависимость и потерю информации, влияя на производительность модели.
3. Высокие затраты на предварительное обучение: Обучение LLM требует значительных вычислительных ресурсов, что может быть дорогостоящим и энергоемким.
4. Накладные расходы на тонкую настройку: Адаптация предварительно обученных моделей к конкретным задачам может быть ресурсоемкой из-за больших требований к памяти LLM.

Поведенческие проблемы

1. Хрупкость промптов: Небольшие изменения во входном промпте могут привести к значительным изменениям в выводе модели, влияя на надежность.
2. Галлюцинации: LLM могут генерировать фактически неверную информацию, которую трудно обнаружить из-за ее беглого представления.
3. Несогласованное поведение: Выводы могут не соответствовать человеческим ценностям или намерениям, что может привести к негативным последствиям.

Научные проблемы

1. Устаревшие знания: LLM могут содержать фактические неточности или устаревшую информацию, которую дорого обновлять.
2. Хрупкие оценки: Производительность LLM может быть неравномерной и чувствительной к изменениям в протоколах оценки или промптах.
3. Отсутствие воспроизводимости: Недетерминированный характер обучения и вывода в LLM может затруднить воспроизведение результатов.

В документе исследуется широкий спектр приложений в различных областях, включая чат-ботов, вычислительную биологию, компьютерное программирование, творческую работу, интеллектуальный труд, право, медицину, рассуждения, робототехнику, социальные науки и генерацию синтетических данных.

Каковы применения LLM?

Чат-боты

• LaMDA и Bard: Модели LaMDA от Google, с до 137B параметров, используются в чат-бот-сервисах, таких как Bard, с акцентом на безопасность и фактическую обоснованность.
• Sparrow: Чат-бот на основе LLM Chinchilla, доработанный с помощью RLHF для полезности, правильности и безвредности, включающий внешние знания через модели поиска.

Вычислительная биология

• Вложения белков: Модели, такие как ESM-2 и ProtT5, генерируют вложения из последовательностей белков для предсказания структуры и классификации.
• Геномный анализ: Модели, такие как GenSLM и Nucleotide Transformers, предсказывают геномные признаки и понимают эффекты мутаций непосредственно из последовательностей ДНК.

Компьютерное программирование

• Генерация кода: Специализированные модели, такие как Codex, генерируют функции Python из строк документации, с возможностями для автономной генерации кода.
• Заполнение кода: Модели, такие как InCoder и SantaCoder, изменяют или завершают существующие фрагменты кода на основе контекста.

Творческая работа

• Генерация историй и сценариев: Инструменты, такие как Dramatron и GPT-3, используются для генерации длинных историй, в то время как CoPoet и Spindle применяются для поэзии и интерактивной фантастики.
• Визуальный макет: LayoutGPT использует LLM для генерации CSS-макетов для моделей генерации изображений, направляя творческий процесс в визуальном дизайне.

Интеллектуальная работа

• Профессиональные услуги: LLM оцениваются на задачах из Единого экзамена на звание сертифицированного бухгалтера (CPA), показывая потенциал для помощи в финансовых, юридических и этических задачах.
• Анализ данных: GPT-4, в сочетании с модульной структурой промптов, выполняет анализ данных, хотя в настоящее время уступает опытным аналитикам-людям.

Право

• Ответы на юридические вопросы: GPT-3.5 и GPT-4 используются для ответов на юридические вопросы и демонстрации рассуждений о юридических фактах и статутах.
• Прогнозирование дел: Модели предсказывают исходы дел и генерируют юридический текст, хотя литература по LLM в этой области скудна.

Медицина

• Ответы на медицинские вопросы: Модели, такие как Med-PaLM и PubMedGPT, специализируются на ответах на медицинские вопросы, с возможностями обработки клинической информации.
• Извлечение клинической информации: LLM применяются для извлечения дозировки лекарств, медицинских аббревиатур и другой клинической информации из медицинских записей.

Рассуждения

• Математические рассуждения: Модели оцениваются на способность генерировать точные шаги рассуждений при решении текстовых математических задач, при этом такие методы, как тонкая настройка на основе процесса, улучшают производительность.
• Алгоритмические рассуждения: LLM применяются к задачам, требующим сложных многошаговых рассуждений и планирования.

Робототехника

• Высокоуровневое планирование: LLM, такие как PaLM-E, включают визуальные входные данные для долгосрочного планирования в робототехнике, предоставляя контекстные знания для выполнения задач.
• Генерация кода для робототехники: ChatGPT комбинируется с предопределенными библиотеками функций для генерации кода для робототехнических задач, улучшая приложения с участием человека в цикле.

Социальные науки и психология

• Моделирование человеческого поведения: LLM имитируют человеческое поведение в различных психологических экспериментах, предлагая понимание изменений в поведении и социальных взаимодействий.
• Анализ поведенческих характеристик: LLM оцениваются на наличие черт личности, показывая соответствие с человеческими показателями личности и влияние обучающих данных на смещения.
• Моделирование социальных отношений: LLM моделируют взаимодействия между искусственными агентами, наблюдая за возникающими социальными поведениями в цифровых средах.

Генерация синтетических данных

• Автоматическая маркировка: LLM, такие как GPT-3, используются для маркировки наборов данных с меньшими затратами, с потенциальными преимуществами и рисками в зависимости от подхода к генерации.
• Дополнение данных: Такие техники, как GPT3Mix, генерируют синтетические данные для дополнения существующих наборов данных, сочетая дополнение данных с дистилляцией знаний.

Как использовать мощь LLM для моего проекта?

Самый эффективный способ использовать мощь LLM для вашего проекта — интегрировать LLM API.

Одновременное использование нескольких LLM

Novita AI предоставляет разработчикам LLM API, оснащенный множеством вариантов LLM, включая модную серию LLaMA.

Настройка параметров для улучшения производительности LLM

Кроме того, для удовлетворения различных потребностей Novita AI предлагает персонализированные функции, например, настройку параметров, ввод системных промптов и импорт персонажей.

Функция настройки параметров позволяет пользователям точно настраивать различные аспекты производительности ИИ. Например, вы можете настроить top P, температуру, максимальное количество токенов и штраф за присутствие.

Top P: Вместо выбора наиболее вероятного слова (жадный выбор), выборка top P ограничивает выбор модели топ P процентами вероятностной массы.

Температура: Более низкая температура (меньше 1) делает выбор модели более резким, отдавая предпочтение более вероятным словам и приводя к более консервативному, предсказуемому тексту. Более высокая температура (больше 1) увеличивает случайность, позволяя модели исследовать менее вероятные варианты слов и потенциально генерировать более творческий или разнообразный текст.

Максимальное количество токенов: Этот параметр устанавливает жесткий предел длины вывода, генерируемого моделью, измеряемый в количестве токенов (слов или подслов, в зависимости от токенизатора модели).

Штраф за присутствие: Штраф за присутствие предназначен для уменьшения повторяемости в генерируемом тексте модели путем штрафования повторного выбора слов. Он работает, увеличивая эффективную вероятность других слов в словаре, тем самым побуждая модель использовать более широкий словарный запас и избегать повторения одних и тех же слов или фраз.

Ввод системных промптов для конкретных сценариев

С помощью LLM API от Novita AI пользователи могут вводить собственные промпты или подсказки, которые ИИ может распознавать и отвечать на них. Это особенно полезно для пользователей, которые хотят, чтобы ИИ бесшовно интегрировался в их рабочий процесс, или для создания более захватывающего ролевого взаимодействия. Например, исследователь может настроить конкретные промпты, связанные с его областью исследований, в то время как писатель может использовать промпты для генерации идей для своего следующего романа.

Импорт персонажа для большего удовольствия

Для пользователей, которым нравится ролевая игра или которые хотят более персонализированного взаимодействия, функция импорта персонажа LLM API от Novita AI позволяет им загрузить профиль или набор характеристик, которые ИИ должен принять. Затем ИИ использует эту информацию для участия в более характерном диалоге, обеспечивая уникальный и захватывающий опыт.

Добро пожаловать, чтобы бесплатно пообщаться с нашими доступными LLM на нашем LLM Playground!

Заключение

В заключение, LLM представляют собой революционное достижение в области искусственного интеллекта, использующее глубокое обучение для понимания и генерации человеческого языка с исключительной точностью. Основанные на архитектурах Transformer, эти модели превосходно обрабатывают огромные текстовые данные и нашли разнообразное применение в таких областях, как чат-боты, медицина и робототехника.

Однако такие проблемы, как качество данных, вычислительные затраты и управление поведением модели, подчеркивают необходимость продолжающихся исследований. Решение этих проблем будет иметь решающее значение для максимизации надежности и этического использования LLM в различных областях. По мере развития исследований оптимизация возможностей LLM сулит большие перспективы для революции в обработке языка и его интеграции в различные технологии.

Ссылки

Kaddour, J., Harris, J., Mozes, M., Bradley, H., Raileanu, R., & McHardy, R. (2023). Challenges and Applications of Large Language Models. [Preprint]. arXiv:2307.10169 [cs.CL]

Novita AI — универсальная платформа для безграничного творчества, предоставляющая доступ к более чем 100 API. От генерации изображений и обработки языка до улучшения звука и манипуляций с видео, недорогая оплата по мере использования, она освобождает вас от хлопот по обслуживанию GPU, пока вы создаете свои собственные продукты. Попробуйте бесплатно.