Вы когда-нибудь задумывались, как системы искусственного интеллекта легко понимают и создают тексты на естественном языке, независимо от ввода и контекста? Как они готовят ответы на ваши животрепещущие вопросы, пишут ваши электронные письма или даже генерируют код? Волшебной палочкой, стоящей за этим, являются модели большого языка (LLM), питающие эти системы.

LLM — это невероятно сложные гиганты машинного обучения, обладающие врожденной способностью обрабатывать и генерировать текст, невероятно похожий на человеческий. Их мастерство обусловлено обширным обучением работе с обширным массивом текстовых данных, собранных из разных областей, и обучением определению того, как шаблоны в этом тексте создают контекст и значение.

LLM обычно определяются количеством параметров и размером обучения. В этой статье мы углубимся в различия между этими числами и то, как они влияют на возможности модели.

Расшифровка цифр, лежащих в основе LLM

В постоянно развивающейся сфере обработки естественного языка (NLP) вы могли наткнуться на такие аббревиатуры, как GPT-4, BLOOM или LLaMA, за которыми часто следуют интригующие цифры, такие как 175B, 60B, вплоть до 7B. Это не просто случайные комбинации цифр и букв; они относятся к размеру и часто к возможностям LLM на базе трансформатора.

LLM — это современный источник систем искусственного интеллекта (ИИ), которые почти волшебным образом понимают и создают текст на естественном языке.

Но какую историю рассказывают эти цифры и почему нас это должно волновать? Давайте углубимся и разберемся, что символизируют эти цифры, их связь с токенами, используемыми во время обучения, и их влияние на размер словарного запаса, творческие способности и возможности LLM.

Понимание цифр, стоящих за степенью LLM

Цифры после названий LLM с открытым исходным кодом обозначают параметры модели. Думайте о параметрах как о проводниках, управляющих тем, как модель манипулирует входными данными, понимает их и выдает выходные данные. Они могут проявляться в виде весов или отклонений, влияя на значимость конкретных входных характеристик в генерируемых выходных данных.

Большее количество параметров обычно соответствует модели с повышенной сложностью и адаптируемостью (хотя это не совсем верно для разных архитектур, но обычно справедливо для архитектуры преобразователя). Большая языковая модель с большим количеством параметров может распознавать в данных более сложные закономерности, открывая путь к более богатым и точным результатам. Но, как и во многих вещах в жизни, здесь есть компромисс. Рост параметров означает более высокие вычислительные требования, большие потребности в памяти и надвигающийся риск переобучения.

Данные обучения, параметры и вариации между моделями

Тренировочная площадка для LLM

Наиболее распространенные и новейшие модели большого языка обязаны своей универсальностью обширным библиотекам текстовых данных, в основном взятых из Интернета. Предсказывая последующее слово или токен на основе своего обучения, они генерируют реалистичные языковые модели и лингвистические сложности. Базовые знания, полученные на основе этих обучающих данных, позволяют их в дальнейшем дорабатывать для решения специализированных задач или областей, превращая их в чат-ботов, сумматоров, переводчиков или даже программистов.

Расшифровка параметров LLM

Но что определяет профессионализм и универсальность LLM? Суть вопроса заключается в параметрах LLM, которые определяют архитектуру модели и базовые возможности. Параметры LLM — это ориентиры обработки, которые определяют преобразование входных данных модели в выходные. Эти параметры, будь то веса или смещения, управляют влиянием конкретных входных характеристик на конечный результат.

Сложность и выразительность ЛЛМ возрастает с увеличением параметров. Хотя это позволяет модели различать более широкий спектр закономерностей, это палка о двух концах. Обратная сторона? возросшие вычислительные требования, увеличение требований к памяти и вездесущий призрак переобучения модели.

Многогранность параметров LLM

Параметры LLM не являются универсальными. Они трансформируются в разных моделях под влиянием размера модели, архитектурного проекта и данных, которые ее сформировали. Величина модели часто измеряется количеством ее параметров. Например, GPT-3 от OpenAI может похвастаться почти 175 миллиардами параметров (почти 45 терабайт необработанных текстовых данных), BLOOM выделяется 176 миллиардами параметров, а LLaMA от Meta предлагает на выбор четыре размера: 7 байт, 13 байт, 33 байт и 65 байт параметров.

Хотя большинство LLM уходят корнями в архитектуру Трансформера, изобилующую уровнями внимания и сетями прямой связи, их индивидуальность проявляется в конкретных механизмах внимания, которые они используют, будь то разреженное внимание, глобально-локальное внимание или тонкое внимание к себе. .

Данные обучения и влияние параметров: токены

Данные, лежащие в основе модели

Данные обучения модели касаются не только количества, но также качества и разнообразия. В то время как некоторые модели, такие как GPT-4, созданы на основе обширных наборов данных, обогащенных отзывами людей и состязательными испытаниями, другие, такие как BLOOM, созданы на основе тщательно подобранных наборов данных, которые намеренно исключают высокотоксичные последовательности. Третьи, такие как LLaMA, извлекают выгоду из совокупности общедоступных данных, дополненных аннотациями высшего уровня.

Влияние параметров на ввод и вывод

Параметры LLM играют важную роль в формировании динамики его входных и выходных данных, охватывая аспекты качества, разнообразия и надежности. Вот разбивка:

  • Качество. Относится к точности, релевантности и последовательности создаваемого контента.
  • Разнообразие: говорит о разнообразии, оригинальности и креативности контента.
  • Надежность: обеспечивает согласованность, надежность и точность контента.

Как правило, модели с большим количеством параметров создают контент высочайшего качества и разнообразия. Их обширный набор параметров позволяет им учиться и прогнозировать более комплексно. Однако важно понимать, что больше не всегда значит лучше. В определенных контекстах более компактная модель, оптимизированная для конкретной области, может превзойти свою более объемную модель общих знаний.

Точно так же модели с более богатым набором параметров могут лучше ориентироваться в разнообразных и сложных входных данных. Большой набор параметров дает им возможность распознавать множество токенов и функций. Опять же, это не универсальное правило. Иногда модель с меньшими параметрами, но точно настроенная на соответствие человеческим ценностям, может оказаться проигравшей, превосходя своих более крупных аналогов.

В конечном итоге параметры определяют вес или влияние, которое конкретные токены оказывают на создание семантических связей, контекста и вероятностей, используемых для генерации внутреннего представления пользовательского ввода в результирующем выводе.

Размер словарного запаса и углубленное изучение параметров и обучающих данных

Параметры и токены: раскрытие связи

В то время как параметры дают представление о сложности LLM, токены открывают окно в широту его знаний. Вопреки некоторым убеждениям, эти два понятия не связаны напрямую. Токены, которые могут варьироваться от слов, подслов, символов до символов, обозначают фрагменты текста, которые обрабатывает модель. Само количество токенов, на которых обучается модель, свидетельствует о ее уязвимости: больше токенов означает более мудрую модель.

Однако огромное количество токенов не является панацеей. Это влечет за собой такие проблемы, как длительный сбор данных, этические загадки и стабилизация кривой производительности.

Размер словарного запаса: набор лингвистических инструментов

Словарь LLM служит его лингвистическим набором инструментов — набором уникальных токенов, которые он распознает и которыми владеет. Богатство словарного запаса модели часто зависит от ее параметров, веса и предубеждений, а также количества обученных токенов. Хотя большее количество параметров и токенов обычно приводит к более обширному словарю, такое расширение не лишено недостатков, таких как увеличение требований к памяти и вычислительных затрат.

Из мира параметров LLM

Параметры, такие как веса внимания и векторы внедрения, — это невоспетые герои, стоящие за мастерством LLM. Например, механизм внимания позволяет модели выборочно масштабировать ключевые сегменты входных данных, отодвигая на второй план посторонние биты. Вес внимания, важнейший параметр, диктует этот избирательный фокус. В сфере переводов или аннотаций эти веса становятся неоценимыми.

Встраивание векторов, другого набора параметров, преобразует текстовые токены в числовые аватары, инкапсулируя их суть. Эти коррелированные фрагменты информации могут быть размещены непосредственно в модели или существовать во внешнем источнике данных, известном как векторная база данных. Например, когда модель читает PDF-файл из Интернета или локальный файл, она сначала использует машинное обучение для извлечения информации в виде текста с помощью оптического распознавания символов (это тип машинного зрения), а затем берет этот текст и преобразует его. на более мелкие порции данных, которые затем помещаются в векторную базу данных, по которой можно осуществлять поиск и использовать в качестве знаний, когда модели задают вопрос. Другой пример — при языковом переводе эти векторы внедрения устраняют языковой разрыв, кодируя токены с исходного языка и декодируя их на целевом языке.

Подведение итогов о мире LLM

Загадка, скрывающаяся за цифрами, стоящими за LLM с открытым исходным кодом, такими как GPT-4, BLOOM или LLaMA, многослойна. Эти цифры, обозначающие параметры, проливают свет на сложность и выразительные возможности модели. Хотя по своей величине они могут затмить другие объекты, такие как смартфоны или статьи в Википедии, они не являются зенитом во вселенной моделей ИИ.

Параметры LLM являются стержнями, определяющими его способность обрабатывать и воспроизводить текст на естественном языке в различных контекстах. Будь то веса внимания, определяющие фокус модели, или векторы внедрения, которые преобразуют токены в значимые числовые представления, эти параметры являются винтиками огромного механизма LLM.

Количество токенов, используемых для обучения базовой модели, определяет внутренние знания, которыми обладает модель, будь то знания в области медицины или знания лингвистического стиля, который человек ассоциирует с корпусом текста; именно так вы можете заставить магистра права реагировать в стиле известного человека, такого как сэр Майкл Кейн.

В великой схеме искусственного интеллекта и НЛП понимание этих чисел и их значения сродни обладанию Розеттским камнем, позволяющим проникнуть в сложный мир больших языковых моделей и их различных возможностей.