Large language Models – co to jest? Czym są duże modele językowe? W jakich oprogramowaniach są wykorzystywane?

Sztuczna inteligencja nie jest jednorodnym „organizmem” — wręcz przeciwnie. Pod tym hasłem kryje się wiele różnych algorytmów, które spełniają odmienne zadania i posługują się rozmaitymi (choć czasem powiązanymi ze sobą) technologiami. W dzisiejszym wpisie przybliżymy ten algorytm, o którym w ostatnich latach mówi się najwięcej — czyli o dużych modelach językowych.

Large language models — co to jest?

Large language model (LLM), a więc po polsku duży model językowy, to algorytm zdolny do przetwarzania języka naturalnego i potrafiący uczyć się na podstawie zapytań użytkownika – z drugiej strony modele nie są wolne od ograniczeń. Korzysta on ze swojego „doświadczenia” — wielkiego zbioru danych, na których został wytrenowany — do tego, aby rozpoznawać, interpretować i generować treści w podobny sposób, w jaki robi to człowiek. Tym też różni się od tradycyjnych programów komputerowych, które komunikują się przy pomocy języków formalnych — na przykład języków programowania.

Pierwsze modele językowe powstawały jeszcze w latach 60. — w bardzo uproszczonej formie, jako uczelniane „eksperymenty”. Z modelami, o jakich myślimy dzisiaj, mówiąc chociażby o ChatGPT, mamy do czynienia tak naprawdę od kilku lat.

Jak działają duże modele językowe?

Aby dobrze zrozumieć, o co chodzi z dużymi modelami językowymi, trzeba poznać zasadę ich działania. Przejdźmy więc przez cały proces uczenia się LLM krok po kroku.

Załóżmy, że mamy stworzony sam algorytm dla przyszłego modelu. Pracę z nim trzeba zacząć od dostarczenia mu jak największej ilości danych (czyli, po prostu, treści w języku naturalnym) — które następnie będą przez niego analizowane. Standardowo, są to dane nieustrukturyzowane, nieopisane, „surowe”; po to, aby algorytm mógł samodzielnie dojść do pierwszych zależności między frazami. Jest to tzw. uczenie nienadzorowane.

Dopiero potem przystępuje się do etapu uczenia nadzorowanego — w którym dostarczamy modelowi danych ustrukturyzowanych, zdefiniowanych przez człowieka. W ten sposób pomagamy algorytmowi zrozumieć, które związki i koncepcje są prawdziwe, a które — błędne lub niezgodne z naszym rozumowaniem.

Na tym etapie możemy już mówić o tworzeniu się sieci neuronowej — przypominającej swoim działaniem ludzki mózg. Składa się ona z kilku warstw:

• integracyjnej — odpowiadającej za zrozumienie znaczeń i składni danych;
• rekurencyjnej — szukającej związków pomiędzy słowami w ramach ciągów (w obrębie frazy, zdania lub dłuższej wypowiedzi);
• przewidywania — odpowiedzialnej za operacje abstrakcyjne — na przykład zrozumienie intencji, z jaką zadaliśmy chatbotowi pytanie;
• uwagi — przypisującej różną wagę (znaczenie) poszczególnym wyrażeniom.

Gdy te warstwy są już mocno rozbudowane, mamy do czynienia z tzw. deep learningiem, czyli uczeniem głębokim. W jego toku model uczy się trafnie wskazywać powiązania nie tylko między ciągami słów i fraz, ale także — między stojącymi za nimi znaczeniami oraz intencjami.

Jeśli LLM zbuduje wystarczająco dużą liczbę połączeń między danymi, uczenie się kolejnych konceptów będzie możliwe już bez udziału człowieka — wystarczy, że model będzie miał dostęp do nowych danych (na przykład po połączeniu go z internetem, jak to jest w przypadku GPT-4).

Za każdym razem, gdy zadajemy pytanie Chatowi GPT, stojący za nim model LLM interpretuje otrzymane pytanie na kolejnych warstwach sieci neuronowej i — w oparciu o wszystkie dane, do których ma w danym momencie dostęp — generuje odpowiedź, zachowując się przy tym zgodnie z zasadami naszego języka.

Zalety dużych modeli językowych LLM

Najważniejsze zalety sztucznej inteligencji to:

• Personalizacja – modele LLM można dostrajać tak, by generowały rekomendacje i treści dopasowane do indywidualnych potrzeb użytkownika. To kluczowa zaleta przy automatyzacji obsługi klienta oraz personalizowaniu treści w aplikacjach biznesowych.
• Wielojęzyczność – LLM sprawdzają się w środowiskach globalnych, ponieważ potrafią pracować w wielu językach bez konieczności przebudowy. To szczególnie ważne dla firm działających międzynarodowo.
• Few-shot learning i zero-shot learning – potrafią wykonywać nowe zadania lub odpowiadać na pytania, nawet jeśli nie były bezpośrednio trenowane na danych z danej dziedziny. Dzięki temu można je stosować uniwersalnie, także w realizacji nietypowych zadań.
• Rozumienie semantyki i kontekstu – modele LLM potrafią zrozumieć kontekst wypowiedzi, niuanse językowe, a nawet emocje zawarte w tekście. Pozwala to na analizę nastrojów, tworzenie realistycznych odpowiedzi i rekomendacji.
• Przyspieszenie innowacji – wprowadzenie LLM umożliwia błyskawiczne wdrażanie innowacyjnych rozwiązań i automatyzację procesów związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, np. generowanie, tłumaczenie i klasyfikacja tekstu.
• Skuteczność i opłacalność – LLM pozwalają ograniczyć liczbę specjalistycznych narzędzi IT i redukują koszty operacyjne, np. poprzez automatyzowanie obsługi klienta czy analizę danych na dużą skalę.
• Dostępność technologii – duże modele językowe stanowią podstawę dla nowoczesnych aplikacji rozmownych (czatboty, asystenci głosowi) i wspierają osoby z ograniczoną znajomością technologii lub niepełnosprawnościami.
• Analiza i przetwarzanie ogromnych ilości danych – wykorzystaj LLM do generowania danych wyjściowych – przetwarzanie tekstu, podsumowywanie dokumentów, wyszukiwanie czy tłumaczenia maszynowe.
• Adaptacyjność i rozszerzalność – LLM można dostroić do konkretnych dziedzin, np. prawa, medycyny czy finansów, co zwiększa ich użyteczność w sektorze biznesowym, marketingowym i naukowym.
• Oszczędność czasu i skalowalność – LLM potrafią automatyzować powtarzalne zadania, oszczędzając zasoby ludzkie oraz łatwo skalują się do obsługi rosnącej liczby zadań czy użytkowników.

Zastosowanie LLM w praktyce

Lista zastosowań dużych modeli językowych już dziś jest długa — a z biegiem czasu będzie tylko rosnąć. 

Wiele z nich możemy przetestować na podstawie wspomnianego już Chatu GPT, który jest w stanie:

• wygenerować tekst na dowolny temat i według dowolnych wytycznych;
• ze świetną dokładnością przekładać treści z jednego języka na drugi;
• przeredagować już wcześniej przygotowane treści;
• w kilkanaście sekund streścić pisany najbardziej skomplikowanym żargonem tekst naukowy;
• przygotować fragment kodu o wybranej przez nas funkcji w dowolnym języku programowania.

Ale to nie wszystko. Z modeli językowych korzystają również dynamiczne chatboty oraz asystenci AI, pomagający w obsłudze klienta w branży e-commerce; wyszukiwarki Google i Bing, do generowania kontekstowych odpowiedzi, podsumowujących najbardziej wartościowe wyniki wyszukiwania; wszelkiego rodzaju narzędzia do analizy danych, którym LLM umożliwiają segmentację produktów czy informacji zwrotnych od klientów. 

FAQ: Czym są duże modele językowe (LLM)?

1. Czym są modele LLM?

Modele LLM (large language model) to zaawansowane modele wykorzystujące uczenie maszynowe, wyszkolone na ogromnych zbiorach tekstu, które specjalizują się w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (natural language processing).

2. Do czego służą modele LLM?

Najczęstsze zastosowania to generowanie tekstu, tworzenia treści, tłumaczenia tekstu oraz automatyzacja zadań związanych z językiem.

3. Jak działają modele LLM?

Model LLM analizuje wzorce i strukturę języka przy wykorzystaniu znacznych zasobów obliczeniowych, aby rozumieć i generować tekst w odpowiedzi na polecenia użytkownika. LLMN wykorzystywane są szczególnie w aplikacjach przetwarzania języka naturalnego, w których użytkownik wprowadza pytanie, w celu wygenerowania wyniku.

4. Jak przebiega proces uczenia modelu LLM?

Uczenie modelu LLM odbywa się poprzez trenowanie na bardzo dużych zbiorach danych. Proces pozwala modelowi dostosować się do różnych kontekstów, stylów i tematów.

5. W jakich branżach wykorzystuje się modele LLM?

Modele LLM znajdują zastosowanie m.in. w sektorze technologii, biznesie, edukacji oraz w narzędziach wspomagających komunikację i tłumaczenia tekstu.

6. Jakie jest znaczenie generowania ludzkiego języka w dużych modelach językowych?

Generowanie ludzkiego języka pozwala na tworzenie naturalnie brzmiących tekstów, które są zrozumiałe i spójne, co jest kluczowe dla praktycznych zastosowań large language models.

7. Dlaczego przetwarzanie języka naturalnego wymaga ogromnej ilości danych tekstowych?

Ogromna ilość danych tekstowych jest niezbędna, aby modele mogły nauczyć się szerokiego spektrum kontekstów, słów i fraz, co przekłada się na skuteczność ich działania w różnych zadaniach językowych.

8. Jakie są wyzwania związane ze szkoleniem dużego modelu językowego?

Szkolenie dużego modelu językowego wymaga dużej mocy obliczeniowej i dostępu do ogromnej ilości danych tekstowych, a także optymalizacji, aby model mógł efektywnie uczyć się z tych danych.

9. W jaki sposób generowania tekstu jest realizowane przez duże modele językowe?

Generowania tekstu polega na przewidywaniu kolejnych słów lub fraz na podstawie wcześniejszych danych, co pozwala na tworzenie spójnych i naturalnych wypowiedzi.

10. Dlaczego model transformatora jest podstawą dużych modeli językowych?

Model transformatora dzięki mechanizmowi uwagi (attention) pozwala efektywnie analizować zależności między słowami niezależnie od ich odległości w tekście, co znacząco poprawia jakość generowania ludzkiego języka i przetwarzania języka naturalnego.

Genialne firmy mnożą
swój potencjał z

Sprawdź nasze Case Studies

Ocena Clutch

5.0

Ocena Google

4.8

Sprawdź, czy Twój
marketing działa.

Umów konsultację z Marcinem Stypułą, CEO Semcore i sprawdź swoją strategię digital marketingu.

Umów konsultację 299 zł/h