Didelis kalbos modelis (LLM)
Greitas apibrėžimas
Didelis kalbos modelis (LLM) yra neuroninis tinklas, apmokytas labai dideliais tekstų kiekiais, kad prognozuotų kitą žodį, leidžiantis jam suprasti ir generuoti natūralią kalbą. Tai yra mąstymo variklis, esantis už šiuolaikinių pokalbių robotų ir AI agentų.
Šioje puslapio dalyje
Kaip veikia LLM
LLM skaito tekstą kaip tokenus — žodžių dalis — ir kiekvienai pozicijai apskaičiuoja kiekvieno galimo kito tokeno tikimybę. Atsakymo generavimas reiškia, kad prognozė kartojama tokenas po tokeno. Beveik visi dabartiniai LLM naudoja Transformer architektūrą, kurią 2017 m. pristatė Vaswani ir kolegos, kurios dėmesio mechanizmas leidžia modeliui įvertinti kiekvieną įvesties dalį, kai kuriamas kiekvienas žodis.
Mokymas vyksta etapais. Išankstinis mokymas dideliame tekstų korpuse moko kalbos ir bendrųjų žinių. Instrukcijų derinimas ir atsiliepimai iš žmonių tada moko modelį vykdyti užklausas, palaikyti dialogą ir atsisakyti kai kurių užduočių. 2020 m. GPT-3 dokumentas parodė, kad pakankamai didelis modelis gali atlikti naujas užduotis iš kelių pavyzdžių užklausoje, be papildomo mokymo.
Ką LLM nežino
LLM žinios užšaldytos mokymo duomenų pabaigoje, ir jis niekada nematė jūsų verslo privačios informacijos: kainų, atsargų, grąžinimo politikos, klientų užsakymų. Paklaustas apie juos, jis dažnai pateiks įtikinamą spėjimą — haliucinaciją. Jis taip pat turi ribotą konteksto langą, t.y. teksto kiekį, kurį gali apsvarstyti vienu metu.
Būtent todėl naudingi verslo asistentai retai remiasi tik modeliu. Informacijos papildyta generacija (RAG) pateikia jam atitinkamus fragmentus iš jūsų turinio, o įrankiai leidžia jam užklausti gyvas sistemas, tokias kaip katalogas ar užsakymų duomenų bazė.
Modelio pasirinkimas
Modeliai skiriasi mąstymo kokybe, greičiu, kaina už tokeną, kalbomis, kurias jie gerai apdoroja, konteksto dydžiu ir kur jie yra talpinami. Klientų aptarnavimui greitas, vidutinio dydžio modelis dažnai yra pakankamas kasdieniams klausimams, tuo tarpu sudėtingesniais atvejais — ilgomis politikomis, daugiapakopėmis užklausomis — naudinga stipresnė versija. Duomenų vieta taip pat svarbi: Europos verslas gali teikti pirmenybę modeliui, talpinamam ES.
Modelis yra tik viena rezultato dalis. Instrukcijos, pagrindiniai duomenys, įrankiai ir vertinimas realiuose pokalbiuose dažnai yra svarbesni nei perėjimas nuo vieno pirmaujančio modelio prie kito.
LLM AI SmartTalk
AI SmartTalk asistentai yra sukurti aplink LLM ir pagal numatytuosius nustatymus naudoja ES talpinamus modelius; klientas gali pasirinkti naudoti kitų tiekėjų modelius. Asistento atsakymai remiasi verslo indeksuotu turiniu ir katalogu, ir jis naudoja įrankius, kad ieškotų gyvų duomenų, o ne prašytų modelio juos prisiminti.
Dažnai užduodami klausimai
Ar ChatGPT yra LLM?
ChatGPT yra programa, sukurta ant LLM, kurią sukūrė OpenAI. Modelis generuoja tekstą; programa prideda pokalbio sąsają, pokalbio atmintį, tokius įrankius kaip interneto paieška ir saugos taisykles.
Ką reiškia „didelis“ dideliame kalbos modelyje?
Tai reiškia parametrų skaičių — vidinių svorių, išmokytų mokymo metu, nuo milijardų iki šimtų milijardų — ir mokymo korpuso dydį. Nėra tikslaus slenksčio.
Ar LLM gali mokytis iš mano įmonės duomenų?
Yra dvi požiūrių. Smulkus derinimas pertreniruojamas modelį pagal jūsų pavyzdžius, kas yra brangu ir nesugeba sekti besikeičiančių faktų. Informacijos papildyta generacija palieka modelį nepakitusį ir suteikia jam tinkamus fragmentus klausimo metu, kas geriau tinka kainoms, atsargoms ir politikoms.
Ar LLM saugu naudoti su klientų duomenimis?
Tai priklauso nuo tiekėjo sąlygų, kur modelis yra talpinamas ir kaip programa tvarko asmens duomenis. Patikrinkite, ar tiekėjas naudoja jūsų duomenis mokymui, kur jie yra apdorojami, ir ar yra prieinama duomenų apdorojimo sutartis.