Что такое большая языковая модель?
Модель большого языка (LLM) — это тип модели искусственного интеллекта, обученной распознавать и генерировать огромное количество письменной человеческой речи.
Модель большого языка (LLM) — это тип модели искусственного интеллекта, которая была обучена с помощью алгоритмов глубокого обучения распознавать, генерировать, переводить и/или суммировать огромные объемы письменного человеческого языка и текстовых данных. Большие языковые модели на сегодняшний день являются одними из наиболее передовых и доступных решений обработки естественного языка (НЛП).
В качестве формы генеративного ИИ большие языковые модели можно использовать не только для оценки существующего текста, но и для создания оригинального контента на основе вводимых пользователем данных и запросов.
Читайте дальше, чтобы узнать больше о больших языковых моделях, о том, как они работают и как их сравнивать с другими распространенными формами искусственного интеллекта.
См. также: Лучшие приложения и инструменты для генеративного искусственного интеллекта.
Большая языковая модель, также известная как LLM, представляет собой решение искусственного интеллекта, которое может последовательно изучать данные в контексте с помощью специализированных нейронных сетей, называемых преобразователями (подробнее о преобразователях см. ниже).
Благодаря обучению на основе преобразователей на огромных наборах обучающих данных большие языковые модели могут быстро понять и начать генерировать собственный контент на человеческом языке. Во многих случаях большие языковые модели также используются для таких задач, как суммирование, перевод и прогнозирование следующей или отсутствующей последовательности текста.
См. также: 100+ лучших компаний в области искусственного интеллекта 2023 г.
Обработка естественного языка (НЛП) — это более обширная область теории, информатики и искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке и совершенствовании машин, способных понимать и интерпретировать наборы данных на естественном языке.
Модель большого языка — это специфическое применение обработки естественного языка, которое выходит за рамки основных принципов текстового анализа и использует передовые алгоритмы и технологии искусственного интеллекта для создания правдоподобного человеческого текста и выполнения других текстовых задач.
Проще говоря, большая языковая модель — это увеличенная версия модели-трансформера в действии. Модель трансформатора — это тип архитектуры нейронной сети, которая использует концепцию, называемую самообслуживанием, чтобы не сбиться с пути и позволяет быстро и эффективно преобразовывать большое количество входных данных в соответствующие выходные данные.
С помощью этой архитектуры модели преобразователя создаются большие языковые модели, которые помогают им сосредоточиться на больших объемах текстовых данных и понять их.
Подробнее по теме: Компании, занимающиеся генеративным искусственным интеллектом: 12 крупнейших лидеров
Большие языковые модели функционируют за счет использования специализированных нейронных сетей, называемых моделями-трансформерами.
Другими словами, большая языковая модель — это тип архитектуры нейронной сети, которая ориентирована в первую очередь на понимание и создание оригинального контента, звучащего по-человечески. Нейронные сети — это передовые архитектуры искусственного интеллекта, которые пытаются имитировать человеческий мозг для достижения более продвинутых результатов.
Узнайте больше: Что такое нейронные сети?
Большая языковая модель — это тип генеративного ИИ, который фокусируется на создании человеческого текста способами, имеющими контекстуальный смысл. Генеративный искусственный интеллект часто используется для генерации текста, но эту технологию также можно использовать для создания оригинального аудио, изображений, видео, синтетических данных, 3D-моделей и других нетекстовых результатов.
По смежной теме:Что такое генеративный ИИ?
GPT и BERT — это большие языковые модели на основе преобразователей, но они работают по-разному.
GPT означает «Генераторный предварительно обученный трансформатор». Это авторегрессионный тип языковой модели, которой OpenAI управляет для пользователей, желающих генерировать текст, похожий на человеческий. BERT означает представления двунаправленного кодера от трансформаторов; это коллекция двунаправленных языковых моделей от Google, которая наиболее известна своим высоким уровнем естественного языка и контекстуального понимания.
Поскольку BERT построен на преобразовательном кодере, имеющем только стек кодировщиков, BERT предназначен для одновременной генерации и совместного использования всех своих выходных данных. Напротив, GPT представляет собой декодер-трансформер, имеющий только стек декодеров, поэтому отдельные выходные данные могут использоваться совместно на основе ранее декодированных выходных данных. Эта разница в преобразователях означает, что модели GPT лучше генерируют новый текст, похожий на человеческий, а модели BERT лучше справляются с такими задачами, как классификация и обобщение текста.