Γρήγορες έννοιες: Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

März 3, 2023 0 Von admin

Γρήγορες έννοιες: Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα

Τι είναι ένα μοντέλο μεγάλων γλωσσών;

Ένα μοντέλο μεγάλης γλώσσας, ή LLM, είναι α τύπος βαθιάς λείαςαλγόριθμος rning που μπορεί ερμηνεύωάθροισμαrize, επεξεργασία, μεταφράζωπροβλέψτε και δημιουργήστε κείμενο. Για την εκτέλεση αυτών των εργασιών, τα LLM βασίζονται σε τεράστια ποσότητες δεδομένων εκπαίδευσης που αφαιρέθηκαν από πηγές Ιστού και ψηφιοποιημένα κείμενα, που αντιστοιχεί σε πολλαπλές φυσικές βιβλιοθήκες αξίας πληροφοριών. Το πιο επιτυχημένο LLM μέχρι σήμερα είναι OpenAI’s GPT-3 (σύντομη για Γεννήτρια Πρε-τράινεντ Τμορφές ληστείας – Εκδοχή 3), το οποίο χρησιμοποιείται για να τροφοδοτήσει το πρωτοποριακό μοντέλο παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης ChatGPT.

Πώς εκπαιδεύονται τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα εκπαιδεύονται σε τεράστιους όγκους δεδομένων από το διαδίκτυο και ψηφιοποιημένο υλικό. Τα δεδομένα εκπαίδευσης θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν σχεδόν το σύνολο των όσων δημοσιεύονται στο Διαδίκτυο κατά τη διάρκεια μιας δεδομένης χρονικής περιόδου, συμπεριλαμβανομένων διαδικτυακών ακαδημαϊκών εργασιών, εγκυκλοπαιδειών, λογοτεχνικών έργων, συζητήσεων φόρουμ και αναρτήσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Αυτό ανέρχεται σε δισεκατομμύρια σελίδες κειμένου και υπολογίζεται σε 45 terabyte δεδομένων.

Ενώ οι προηγούμενες γενιές LLM εκπαιδεύτηκαν χρησιμοποιώντας εποπτευόμενη μάθηση, με τους ανθρώπους να παρέχουν ετικέτες και να διδάσκουν στο μοντέλο πώς να ταξινομεί τις εισροές, τα νεότερα LLM βασίζονται στην αυτοεποπτευόμενη μάθηση. Λαμβάνοντας υπόψη αρκετά δεδομένα, αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται ώστε να αναγνωρίζουν μοτίβα και να σχηματίζουν συσχετισμούς μεταξύ λέξεων, φράσεων και εννοιών χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Το μοντέλο κωδικοποιεί αυτές τις γνώσεις σε εκατοντάδες δισεκατομμύρια παραμέτρους (τιμές που το μοντέλο προσαρμόζει με βάση τη μάθηση). Στη συνέχεια, τα LLM χρησιμοποιούν αυτήν την κωδικοποιημένη, συνεχώς εξελισσόμενη «γνώση» για να προβλέψουν και να δημιουργήσουν πρωτότυπο περιεχόμενο που απηχεί ή βασίζεται σε παραδείγματα που συναντώνται στα εκτενή εκπαιδευτικά τους δεδομένα.

Για πιο εξειδικευμένες περιπτώσεις χρήσης, τα LLM μπορούν να ρυθμιστούν με ακρίβεια, χρησιμοποιώντας σχετικά, επιμελημένα δεδομένα, ώστε να εκτελούν συγκεκριμένες λειτουργίες με μεγαλύτερη ακρίβεια και αξιοπιστία.

Πού χρησιμοποιούνται τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα χρησιμοποιούνται σε μια ποικιλία των πλαισίων. Αυτοί έχουν τροφοδοτήσει ταγματάρχη προόδους σε συνομιλητική AI εφαρμογές όπως chatbots και εικονικούς βοηθούς. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία μάρκετινγκ και PR συνεπικοινωνιών, ακαδημαϊκές εργασίες, εικαστικά, και προγράμματα υπολογιστών, όλα βασισμένα στον χρήστη-παραγόμενο σορμήσεις. Οι δυνατότητές τους επεκτείνονται ραγδαίακαι τοκαι Οι έξοδοι, ως επί το πλείστον, είναι φυσικές (δηλαδή, ανθρώπινες) και πειστικές.

Ποιες είναι οι προκλήσεις των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων;

Καμία τεχνολογία, ειδικά σε αυτή την κλίμακα, δεν έρχεται χωρίς κινδύνους και προκλήσεις. Τα LLM αλλάζουν το παιχνίδι με πολλούς τρόπους και αυτή η ισχυρή τεχνολογία εξαπολύεται στον κόσμο με λίγους περιορισμούς ή κανονισμούς. Αυτό δημιουργεί πολλές πιθανές παγίδες για το περιεχόμενο που δημιουργείται από AI:

Ανακρίβεια – Δεδομένου ότι οι LLMs εποπτεύονται από τον εαυτό τους και έχουν εκπαιδευτεί αδιακρίτως σε ολόκληρο ουσιαστικά το Διαδίκτυο, μπορούν να διαιωνίσουν πραγματικά λάθη, παραπληροφόρηση και προπαγάνδα. Μπορούν επίσης να κατασκευάσουν πληροφορίες και να κάνουν εντελώς ψευδείς ισχυρισμούς χρησιμοποιώντας προγνωστικό κείμενο.

Προκατάληψη – όπως παραπάνω, οποιαδήποτε από τις ρητορικές μίσους και τις μεροληπτικές/λοξές πληροφορίες που δημοσιεύονται στον Ιστό μπορεί να εισχωρήσει σε περιεχόμενο που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη, συχνά διακριτικά και δυσδιάκριτα. Αυτό το περιεχόμενο μπορεί επίσης να αντικατοπτρίζει εγγενείς προκαταλήψεις στη σύνθεση των δεδομένων κατάρτισης (δηλαδή, μη ισορροπημένη εκπροσώπηση διαφορετικών εθνοτήτων ή κοινωνικών τάξεων).

παραβίαση πνευματικών δικαιωμάτων – Το περιεχόμενο που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να περιλαμβάνει υλικό που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς άδεια και πολλές επεξηγήσεις και περιλήψεις μπορεί να συνιστούν λογοκλοπή.

Έλλειψη επαληθευσιμότητας – Δεδομένου ότι οι πηγές συνήθως δεν αναφέρονται, το περιεχόμενο που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προέρχεται σχεδόν από οπουδήποτε στο διαδίκτυο, καθιστώντας την επαλήθευση και τον έλεγχο γεγονότων (ιδιαίτερα για σκοτεινές ή αιχμής πληροφορίες) εξαιρετικά προκλητική.

Για αυτούς τους λόγους, είναι καλύτερο να χρησιμοποιείτε προσεκτικά τα LLM και τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, με α άνθρωποι στον βρόχο ρύθμιση που περιλαμβάνει προσεκτικά διατυπωμένες προτροπές και λεπτομερείς χειροκίνητες επεξεργασίες και επαναλήψεις.

Με αποτελεσματική ρύθμιση, προσεκτική εφαρμογή και επαρκή ανθρώπινη συμμετοχήτα LLM μπορούν να είναι ένα ισχυρό και ευέλικτο εργαλείο για την ανταλλαγή πληροφοριών, την παροχή υπηρεσιών, τη βελτίωση των επιχειρήσεων και τον εμπλουτισμό της ζωής.