Многие знают, что Андрей Карпаты обладает уникальным талантом — способностью объяснять сложные концепции в области искусственного интеллекта простыми словами. Его лекции по большим языковым моделям (LLM) открывают двери в мир, где сотни миллиардов параметров предсказывают следующие слова, формируя основу для развития новых технологий и инноваций.

Большие языковые модели — это не просто технологический прорыв; они задают новое направление в развитии искусственного интеллекта, где масштабирование и обучение на обширных наборах данных приводят к значительному улучшению их эффективности. Карпаты подчеркивает, что LLM могут служить новой операционной системой, координирующей ресурсы с языками в качестве интерфейсов, открывая новые горизонты для разработчиков и исследователей.

Большие языковые модели (LLM), такие как LAMA2-70b, представляют собой мощные инструменты искусственного интеллекта, способные к предсказанию текста. Состоящие из сотен миллиардов параметров, они обучены на обширных данных из интернета, что позволяет им выдавать информацию и решения, основываясь на предшествующем контексте. LLM могут выполнять широкий спектр задач, от создания текстов до сложных аналитических функций. В лекции подчеркивается, что ключ к их эффективности лежит в масштабировании: чем больше модель и данные, на которых она обучена, тем выше ее способность к предсказанию и анализу.

Представьте, что мы можем упаковать всю информацию из Интернета в одну маленькую коробку. Именно такой процесс происходит при создании больших языковых моделей, подобных ChatGPT или Llama-2. Это не просто сжатие данных, как в ZIP-архиве, но скорее их переосмысление и преобразование с помощью искусственного интеллекта.

1. Сбор данных: Сначала модель “поглощает” около 10 терабайт текста — это как если бы вы прочитали весь Интернет.
2. Использование технологии: Затем эта информация обрабатывается на кластере из тысяч GPU, что сродни использованию армии самых мощных компьютеров мира.
3. Трансформация знаний: В течение 12 дней и за 2 миллиона долларов текст превращается в базовую модель, которая может предсказывать текст, создавая новые, основанные на обучающих данных.

Этот процесс обучения позволяет модели не только генерировать текст по заданным начальным словам, но и делать это с удивительной точностью. Однако, в отличие от безпотерьного сжатия в ZIP, большие языковые модели работают с потерями. Это означает, что иногда они могут “галлюцинировать” — создавать информацию, кажущуюся правдоподобной, но не основанную на фактах. Это и является одновременно и преимуществом, и сложностью работы с LLM, ведь они открывают двери в мир творчества и инноваций, предлагая ответы и решения, которые могут выйти за рамки человеческого мышления.

Если представить, что базовая модель — это нейросеть, загруженная сырыми знаниями интернета, то дообучение — это процесс, который вдыхает в неё жизнь, превращая её в интеллектуального спутника, готового отвечать на вопросы и помогать в решении задач.

В отличие от предварительного обучения, дообучение фокусируется на качестве, а не на количестве. Компании создают высококачественные наборы данных с вопросами и ответами, симулируя реальные сценарии использования, чтобы модель научилась действовать как настоящий ассистент. Этот процесс не просто улучшает способность модели понимать запросы, но и обучает её предоставлять полезные, точные и контекстуально соответствующие ответы.

Дообучение — это не разовая процедура. Благодаря относительно невысоким затратам и времени на обработку, оно может проводиться регулярно, позволяя модели адаптироваться к новым темам и трендам. Это динамичный процесс, который поддерживает и развивает интеллектуальные способности модели, делая её всё более незаменимым помощником в различных областях знаний.

Таким образом, дообучение открывает перед большими языковыми моделями новые горизонты возможностей, превращая их из простых генераторов текста в полноценных цифровых ассистентов, способных на глубокое понимание и взаимодействие с пользователем.

В третьей стадии развития больших языковых моделей, под названием “Comparisons” (Сравнения), ключевым становится использование метода RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), который открывает новые горизонты в дообучении моделей. Этот метод основан на идее, что для человека гораздо проще выбрать наилучший вариант ответа из предложенных, чем формулировать его с нуля. Такой подход не только эффективизирует процесс обучения, но и позволяет модели более точно адаптироваться к потребностям пользователя.

Открытые модели, такие как Llama-2, предоставляют значительные преимущества в плане доступности и адаптируемости, хотя и отстают по качеству от своих закрытых аналогов вроде GPT-4 или Claude. Однако именно возможность дообучения и кастомизации делает открытые модели особенно привлекательными для исследований и разработки специфических приложений

Модели могут обращаться к внешним инструментам для решения задач: от поиска в интернете для получения актуальной информации до выполнения математических вычислений с помощью калькулятора. Кроме того, LLM способны использовать Python для визуализации данных, создавать уникальные изображения через DALL-E и даже писать код. Особое внимание стоит уделить мультимодальности моделей, которые могут воспринимать и генерировать не только текст, но и голос, картинки или видео, что делает их невероятно мощным инструментом в руках специалистов по ИИ.

Даниэль Канеман в своей книге “Думай медленно… решай быстро” предлагает уникальный взгляд на работу человеческого мозга, разделяя его на две системы: интуитивную и рациональную. Эта концепция становится основой для размышлений о будущем больших языковых моделей (LLM).

Система 1 vs Система 2 в LLM

Современные LLM, подобные ChatGPT, действуют на принципах Системы 1 — быстро и интуитивно, выбирая наиболее вероятные слова для продолжения текста. Однако они ещё не способны на глубокий аналитический процесс, характерный для Системы 2, который включает в себя медленное, осмысленное рассуждение и решение сложных задач.

Мечта о Рациональном ИИ

Представьте LLM, который можно попросить обдумать вопрос в течение 30 минут для формирования обоснованного и точного ответа. Это потребовало бы от модели способности к “медленному мышлению”, анализируя, возвращаясь к предыдущим шагам и пробуя новые пути решения, до тех пор, пока не будет найден наиболее достоверный ответ.

Взгляд в Будущее

Развитие LLM в направлении интеграции Системы 2 открывает волнующие перспективы для ИИ — от сложных аналитических задач до творчества и инноваций. Это позволит LLM не только генерировать тексты, но и глубоко анализировать запросы, делая их ещё более мощными помощниками в различных областях знаний.

В ближайшие годы большие языковые модели (LLM) будут способны на впечатляющие достижения: от обладания обширными знаниями по любой тематике до возможности работы в интернете, использования программного обеспечения и инфраструктуры, включая создание и анализ изображений, видео и музыки. Они смогут вести диалоги, используя продвинутые рациональные способности и самообучаться в определенных областях. Пользователи получат возможность настраивать модели под конкретные задачи, создавая специализированные версии, доступные в магазинах приложений, и обеспечивая взаимодействие между различными LLM.

Развитие LLM предвещает эпоху новой операционной системы (ОС), где искусственный интеллект станет основой для координации ресурсов, а языки обеспечат интерфейс между человеком и машиной. Это представление подчеркивает потенциал LLM стать центральным элементом в новом поколении технологий, где ИИ может управлять сложными процессами и взаимодействиями, значительно расширяя возможности человеческого взаимодействия с цифровым миром.

В компании “Нейрохаб” мы глубоко погружены в мир искусственного интеллекта и LLM, и готовы помочь вашему бизнесу максимально использовать возможности современных технологий. Наши специалисты могут интегрировать ИИ в ваши рабочие процессы, улучшая эффективность и открывая новые горизонты для развития. Обратитесь к нам, чтобы обсудить, как мы можем превратить эти возможности в ваше конкурентное преимущество.