Большие языковые модели: как обучаются и какие задачи решают

Большие языковые модели (LLM, Large Language Models) — это подраздел в огромной области, которая занимается созданием искусственного интеллекта. Эти модели основаны на нейросетях и могут генерировать текст на любую заданную им тему, например, статьи, новости или заметки для блогов.

Что такое большие языковые модели

Большие языковые модели — это нейросети, обученные на большом количестве текстовых данных. Они занимаются тем, что предсказывают следующее слово в предложении, учитывая его контекст, и могут генерировать осмысленный текст. Они называются «большими», потому что имеют миллиарды параметров (например, у GPT-4 сотни миллиардов параметров), обучаются на терабайтах текстовых файлов и умеют понимать контекст, синтаксис и даже семантику языка.

Большинство LLM работают на архитектуре Transformer, которая помогает обрабатывать длинные тексты и создавать в них контекст. Модель умеет предсказывать следующее слово в тексте. Как пример, для фразы «Сегодня я пошел в…» модель учится предсказывать, что следующим словом может быть «магазин», «парк» и т.д.

Современные LLM научились создавать тексты, которые трудно отличить от написанных человеком, однако они не «понимают» его, а лишь предсказывают слова на основе статистики.

Если вас интересуют большие языковые модели, то обратите внимание на облачные решения от Рег.ру. Здесь вы сможете найти инфраструктуру для создания и запуска собственной языковой модели, которую вы можете использовать в своем продукте.

Отличие LLM от нейронных сетей и ИИ

Искусственный интеллект — это целое направление в науке, которое сосредоточено на том, чтобы научить компьютеры принимать решения так же, как это делают люди. LLM и нейросети — это конкретные подвиды или инструменты внутри ИИ.

Нейронные сети — это код, который имитирует работу нейронов человеческого мозга. Нейросети состоят из слоев, на каждом из которых расположены имитаторы нейронов, обрабатывающих данные для выполнения различных задач.

LLM — это особый класс нейросетей, предназначенный для того, чтобы обрабатывать, а затем генерировать текстовую информацию. Эти базовые модели тренируются на всем, что написано на человеческом языке: начиная от учебников и заканчивая художественной литературой. В итоге они могут могут работать как переводчики, отвечать на вопросы и в целом выдавать тексты на любую тему.

Как работают LLM и где их применяют

Большинство LLM основывается на архитектуре трансформеров (Transformers), предложенной в 2017 году. Модели состоят из большого количества слоев, каждый из которых может обрабатывать информацию на более высоком уровне абстракции. Модель обучается на огромных корпусах текстов для понимания структуры языка, а затем дополнительно дообучается на специализированных датасетах для улучшения результатов.

Где применяют LLM

1. Обработка языка
   Перевод с других языков, создание краткого содержания длинных документов, определение положительных или отрицательных эмоций в сообщениях.
2. Чат-боты и виртуальные ассистенты
   Общение с людьми через сообщения в чатах или через голосовые интерфейсы, например, «Алису».
3. Контент-генерация
   Создание новостных заметок или постов для блога, генерация заголовков, описаний товаров, а также написание диалогов для фильмов или игр.
4. Программирование
   Автоматическое написание кода на основе комментариев или частичного кода, а также анализ ошибок в коде и предложение решений.
5. Образование
   Генерация простых объяснений научных терминов и автоматическая проверка эссе или тестов.
6. Медицина
   Извлечение важной информации из больших объемов медицинских данных и генерация рекомендаций на основе клинических данных.
7. Финансы
   Выявление трендов и рисков на основе финансовых новостей, а также автоматизация обслуживания клиентов банков и инвестиционных компаний.
8. Наука и исследования
   Обработка исследований для выявления ключевых моментов и помощь ученым в формулировании новых идей.

Какие ресурсы необходимы для LLM

Для работы LLM необходимы специализированные процессоры и видеокарты.

• GPU ― наиболее распространенный выбор для тренировки LLM.
• TPU ― это специализированные чипы от Google, оптимизированные для задач глубокого обучения.
• CPU ― применяются для несложных задач или предварительной обработки данных.

Для модели с миллионами параметров может потребоваться 80+ ГБ RAM на один GPU. Для тренировки сверхкрупных моделей применяют несколько GPU/TPU, объединенных в кластеры.

LLM требуют огромных датасетов для тренировки. Чем больше данных, тем лучше модель понимает язык и генерирует контент. Размер датасетов может достигать сотен терабайт текстовых данных.

Тренировка LLM является энергоемким процессом. По оценкам, обучение одной модели может потребовать столько же электроэнергии, сколько используют десятки домов за год. Высокопроизводительные GPU/TPU выделяют много тепла, поэтому требуется эффективная система охлаждения.

Большинство компаний используют облачные сервисы для тренировки LLM. Но некоторые компании предпочитают применять собственные серверные фермы для сохранения конфиденциальности данных.

Лучшие LLM для бизнес-процессов

Для общения с клиентами
ChatGPT (OpenAI) выбирают, чтобы делать чат-ботов и виртуальных ассистентов. Она умеет отвечать на вопросы клиентов по заданной теме, генерировать тексты и переводить на другие языки.

Для анализа и генерации отчетов
Flan-Ultra (Google) отличается высокой производительность в задачах, где необходим анализ и классификация текста. Подходит для работы с секретными документами.

Для перевода и локализации
NLLB (Meta ― запрещенная в РФ организация) ― специализированная модель для перевода между сотнями языков. Подходит для компаний, работающих на международном уровне.

Для программирования
GitHub Copilot (Microsoft + OpenAI) ― помощник разработчика, который пишет код на основе комментариев или частичного кода. Будет полезен для IT-компаний и команд разработчиков.

Для юридических задач
LegalBERT (Hugging Face) ― специализированная версия BERT для анализа юридических документов.

ML-платформы для работы с LLM

ML-платформы ― это удобные инструменты для тренировки, тюнинга и деплоя моделей:

• Google Cloud Vertex AI ― предлагает готовые решения для работы с LLM.
• AWS SageMaker ― Гибкая платформа для тренировки и деплоя моделей. Поддерживает фреймворки TensorFlow и PyTorch.
• Microsoft Azure AI ― тесная интеграция с продуктами Microsoft (например, GitHub Copilot).
• Hugging Face Transformers ― библиотека с тысячами предобученных моделей. Подходит для локальной работы с LLM.
• Kubeflow ― открытая платформа для управления ML-pipeline, поддерживает распределенные вычисления.

Серверы с GPU для LLM

Тренировка и использование LLM требуют мощных вычислительных ресурсов, поэтому при выборе сервера нужно учитывать, какой графический процессор там установлен:

• NVIDIA A100 ― лидер в области производительности для глубокого обучения. Поддерживает до 80 ГБ памяти на чипе.
• NVIDIA H100 ― новая модель с улучшенной производительностью для крупных LLM.
• AMD MI250X ― альтернатива NVIDIA с хорошим соотношением цена/производительность LLM.

Выбор ML-платформы и оборудования зависит от конкретных потребностей бизнеса. Для небольших компаний лучше использовать облачные сервисы и готовые решения, такие как ChatGPT или Hugging Face. Крупным компаниям рекомендуется инвестировать в собственные серверы с мощными GPU и развивать внутренние компетенции в области машинного обучения. Это позволит снижать стоимость LLM и максимально эффективно использовать ее возможности для автоматизации процессов и повышения конкурентоспособности.

Главное

• Современные LLM не «понимают» текст, а лишь предсказывают слова на основе статистики.
• LLM и нейронные сети — это конкретные подвиды или инструменты внутри ИИ.
• Large Language Models состоят из множества слоев, каждый из которых обрабатывает информацию на более высоком уровне абстракции.
• Для работы больших языковых моделей необходимы серьезные вычислительные ресурсы процессоров и видеокарт.
• LLM требуют огромных датасетов для тренировки. Чем больше данных, тем лучше модель понимает язык и генерирует контент.
• Небольшая компания может использовать готовые решения для обучения моделей, а крупные организации могут обучать модели на собственных серверах.

Андрей Лебедев