Голем јазичен модел (LLM)
Брза дефиниција
Големиот јазичен модел (LLM) е невронска мрежа обучена на многу големи количини текст за да предвиди следната збор, што му овозможува да разбере и генерира природен јазик. Тоа е моторот за расудување зад современите чатботови и AI агенти.
На оваа страница
Како функционира LLM
LLM чита текст како токени — парчиња зборови — и, за секоја позиција, пресметува веројатноста за секој можен следен токен. Генерирањето одговор значи повторување на таа предвидување токен по токен. Almost all current LLMs use the Transformer architecture introduced by Vaswani and colleagues in 2017, whose attention mechanism lets the model weigh every part of the input when producing each word.
Обуката се случува во фази. Претходната обука на огромен текстуален корпус учи јазик и општо знаење. Обуката за инструкции и повратни информации од луѓето потоа го учат моделот да ги следи барањата, да води дијалог и да одбие некои задачи. Во 2020, документот GPT-3 покажа дека доволно голем модел може да извршува нови задачи од неколку примери во упатството, без повторна обука.
Што LLM не знае
Знаењето на LLM е замрзнато на крајот од неговите податоци за обука, и никогаш не видел приватни информации за вашата компанија: цени, залиха, политика за враќање, нарачки на клиенти. Кога ќе се праша за нив, често ќе произведе веродостојна претпоставка — халуцинација. Има и ограничен контекстуален прозорец, количината на текст што може да ја земе во предвид одеднаш.
Токму затоа корисните бизнис асистенти ретко се потпираат само на моделот. Генерацијата дополнета со повратни информации (RAG) му дава релевантни делови од вашиот содржај, а алатките му дозволуваат да испитува живи системи како што се каталог или база на податоци за нарачки.
Избор на модел
Моделите се разликуваат во квалитетот на расудување, брзината, цената по токен, јазиците што добро ги обработуваат, големината на контекстот и каде се хостирани. За корисничка услуга, брз, среден модел често е доволен за рутински прашања, додека потешките случаи — долги политики, повеќекратни барања — користат посилен модел. Локацијата на податоците е важна: европска компанија може да предпочита модел хостиран во ЕУ.
Моделот е само еден дел од резултатот. Упатствата, основните податоци, алатките и оценката на реални разговори обично се поважни од прелетувањето од еден водечки модел на друг.
LLMs во AI SmartTalk
AI SmartTalk асистентите се изградени околу LLMs и по подразбирање користат модели хостирани во ЕУ; клиентот може да избере да користи модели од други провајдери. Одговорите на асистентот се базирани на индексираниот содржај и каталогот на бизнисот, и користи алатки за да бара живи податоци наместо да бара од моделот да ги запомни.
Често поставувани прашања
Дали ChatGPT е LLM?
ChatGPT е апликација изградена врз LLMs направени од OpenAI. Моделот генерира текст; апликацијата додава интерфејс за разговор, меморија на разговори, алатки како што е веб пребарување и правила за безбедност.
Што значи „голем“ во голем јазичен модел?
Се однесува на бројот на параметри — внатрешните тежини научени во обуката, од милијарди до стотици милијарди — и на големината на корпусот за обука. Нема точноа граница.
Може ли LLM да учи од податоците на мојата компанија?
Постојат два пристапа. Фина обука повторно го обучува моделот на вашите примери, што е скапо и не ги следи променливите факти. Генерацијата дополнета со повратни информации го остава моделот непроменет и му дава соодветни делови во времето на прашањето, што подобро одговара на цените, залихите и политиките.
Дали LLMs се безбедни за користење со податоци на клиенти?
Зависи од условите на провајдерот, каде е хостиран моделот и како апликацијата управува со личните податоци. Проверете дали провајдерот ги користи вашите податоци за обука, каде се обработуваат и дали е достапен договор за обработка на податоци.