Uvnitř LLM: Jak ChatGPT myslí

Každý, kdo je dotázán, jak ChatGPT, nejpopulárnější AI agent současnosti funguje, mnozí budou mít odpověď na jazyku: umělou inteligenci. Ale tato odpověď je velmi nejasná. Přestože je dnes umělá inteligence jedním ze studijních oborů s největším výzkumem a vývojem v oblasti výpočetní techniky, zahrnuje několik vědeckých témat.

Jedním z nich je klíč k tomu, jak funguje ChatGPT a většina agentů AI dostupných na webu: LLM. V tomto článku podrobně prozkoumáme, jak tento koncept revolucionizoval umělou inteligenci a náš svět.

Co jsou velké jazykové modely (LLM)?

Velké jazykové modely (LLM, velké jazykové modely, v portugalštině) jsou algoritmy pro Hluboké učení (Deep Learning, v portugalštině) schopný provádět řadu úkolů Zpracování přirozeného jazyka (Zpracování přirozeného jazyka, v portugalštině). Fuj, tolik zkratek, že?

LLM používají modely transformátorů a jsou vyškoleni pomocí masivních datových sad. Některé příklady populárních datových sad jsou: LAION-2B-cs, Rozšíření CCAW e WikiText-103. Model transformátoru se může zdát jako robot, který se přemění v auto, ale v oblasti AI je to nejběžnější architektura pro LLM.

Transformátor se skládá z a kodér (kodér, v portugalštině) a a dekodér (dekodér, v portugalštině). Kodér je v zásadě zodpovědný za oddělení slov věty nebo textu na malé části zvané tokeny a dekodér provádí matematické operace k identifikaci vztahů mezi těmito tokeny.

Velký rozdíl mezi transformátory a architekturou používanou před lety, LSTM (Dlouhá Krátkodobá Paměť, nebo Long Short Term Memory), spočívá v tom, že transformátory pracují s mechanismy sebepozornosti, to znamená, že jsou schopny se rychleji učit, když zvažují části věty nebo dokonce její kontext, aby generovaly předpovědi.

LLM jsou všestranné systémy umělé inteligence, které kromě toho, že jsou schopny zpracovávat lidský jazyk, mohou také provádět další úkoly, jako je analýza proteinových struktur a generování programovacího kódu. Aby LLM fungovaly efektivně, vyžadují předběžné školení a pečlivé vyladění, aby zvládly funkce, jako je klasifikace textu, sumarizace a odpovídání na otázky, což je činí cennými pro průmyslová odvětví, jako je zdravotnictví, finance a zábava.

Klíčové komponenty

LLM se skládají z více vrstev neuronových sítí. V neuronové síti (Nervová síť, anglicky), je v podstatě jako vstup použita proměnná, zpracovaná s různými váhami a matematickými rovnicemi v jedné nebo více vrstvách a je generována výstupní hodnota.

První typ neuronové sítě přítomný v LLM je vkládací vrstva (vkládací vrstva, v angličtině). Zodpovídá za proces vkládání, zachycuje sémantiku a syntaktický význam vstupu, aby model porozuměl kontextu.

Pak máme dopřednou vrstvu (FFN, v angličtině Feedforward Network), která se skládá z několika vzájemně propojených vrstev, které transformují vstupy pro vkládání. V tomto procesu tyto vrstvy umožňují modelu shromažďovat abstrakce vyšší úrovně, tj. porozumět záměru uživatele pomocí textového vstupu.

Dále máme opakující se vrstvu, která postupně interpretuje slova ve vstupním textu. Je zodpovědný za zachycení vztahu mezi slovy ve větě.

V neposlední řadě máme mechanismus pozornosti, který umožňuje LLM zaměřit se na jednotlivé části vstupního textu, které jsou relevantní pro zadaný úkol. Tato vrstva umožňuje modelu generovat nejvhodnější a nejpřesnější výstupy.

Jak fungují

Nyní, když víme, co jsou LLM a jaké jsou jejich klíčové součásti, můžeme jasněji pochopit, jak fungují. V zásadě LLM založené na transformátoru přijmou vstup, zakódují jej a poté dekódují, aby vytvořily předpokládaný výstup. Než však může LLM přijmout textový vstup a vygenerovat předpokládaný výstup, potřebuje školení k provádění obecných funkcí a jemné ladění, které mu umožní provádět specifické úkoly.

Předtrénink (Předtrénink, v angličtině) je klasický proces v oblasti Strojové učení (Strojové učení, v angličtině) v rámci umělé inteligence. Tento proces, jak název napovídá, spočívá v předškolení LLM pomocí velkých textových datových sad o bilionech slov z webových stránek, jako je např. Wikipedia, GitHub, mezi ostatními. Koneckonců, LLM se musí odněkud učit, jako malé dítě, ne?

Během této fáze LLM provádí tzv. učení bez dozoru (Učení bez dozoru, v angličtině) – proces, ve kterém jsou soubory dat jednoduše čteny bez specifických manipulačních pokynů. Jinými slovy, bez „instruktora“ je vlastní algoritmus AI LLM zodpovědný za učení významu každého slova a vztahů mezi nimi. Kromě toho se LLM také učí rozlišovat slova na základě kontextu. Učí se například rozumět tomu, zda „pravý“ znamená „správný“ nebo je pouze „opakem levice“.

Nyní proces jemného ladění (Doladění, v angličtině) slouží k přesnému „upravení“ LLM tak, aby efektivně prováděla konkrétní úkoly, jako je překlad textu, a optimalizovala jeho výkon. Úprava výzev (otázek a instrukcí zadaných LLM) funguje jako určitý druh jemného doladění, protože dokáže model vycvičit k provedení určitého úkolu.

Aby velký jazykový model mohl provádět konkrétní úkol, jako je překlad, musí být pro tento konkrétní úkol vyladěn. Jemné ladění optimalizuje výkon pro konkrétní úkoly.

Ladění výzev má podobnou funkci jako jemné ladění, trénování modelu pro provedení konkrétního úkolu prostřednictvím výzev pro několik pokusů nebo výzev bez pokusů. Níže je uveden příklad cvičení „analýzy sentimentu“ pomocí několika výstřelů:

Texto de entrada: Essa casa é linda!
Sentimento da frase: Positivo

Texto de entrada: Essa casa é horrível!
Sentimento da frase: Negativo

Na základě výsledků získaných v tomto příkladu by LLM pochopila, prostřednictvím sémantického významu „strašný“ a protože byl poskytnut opačný příklad, že sentiment uživatele ve druhém příkladu je „negativní“.

Scénáře použití

Jak jsme již zmínili, LLM lze použít k několika účelům:

• Vyhledání informací: V tomto případě si můžeme představit jeho využití ve webových vyhledávačích, jako je Google nebo Bing. Když uživatel používá vyhledávací funkci těchto služeb, používá LLM k vytváření informací ve formě odpovědi na jejich požadavek. LLM jsou schopny získat informace, shrnout je a sdělit odpověď ve formě rozhovoru s uživatelem.
• Generování textu a programovacího kódu: LLM jsou hlavním „motorem“ za generativní AI, jako je ChatGPT, a mohou generovat text a programovací kód na základě vstupů a výzev. Například chatGPT je schopen porozumět vzorcům a může efektivně reagovat na požadavky uživatelů, jako je „napište báseň o květinách ve stylu Manuela Bandeiry“ nebo „napište kód Python schopný seřadit seznam filmů v abecedním pořadí“.
• Chatboti a konverzační AI: LLM jsou již schopni nabídnout zákaznický servis prostřednictvím agentů chatbotů, kteří konverzují se spotřebiteli, interpretují význam jejich otázek a obav a nabízejí vhodné odpovědi nebo rady.

Kromě těchto scénářů použití se LLM ukazují jako slibný nástroj AI v oblasti technologií, zdravotnictví a vědy, marketingu, práva a také pro použití v bankovních systémech. Pro vaši představu, LLM jsou v současné době schopny předpovídat s vysokou mírou přesnosti výskyt rakoviny prsu jednoduše analyzovat sady buněčných vzorků s vyšší úrovní přesnosti než mnoho zkušených lékařů.

LLM a generativní předtrénovaný transformátor (GPT)

O Generativní předtrénovaný transformátor (GPT) je specifický typ LLM, který využívá transformátorovou architekturu a byl vyvinut společností OpenAI. Je navržen tak, aby rozuměl, generoval a manipuloval s přirozeným jazykem (jako je portugalština nebo angličtina) vysoce účinným a realistickým způsobem.

Rozdělením názvu můžeme lépe pochopit, co je značka GPT:

• Generativní (generativní, v portugalštině): označuje, že model generuje text, to znamená, že je schopen vytvářet nové věty, odpovědi, shrnutí, kódy atd.
• Předškolení (Předškolení, v portugalštině): To znamená, že je předem natrénováno na velké množství textu z internetu, jako jsou knihy, články, webové stránky a další. Poté lze upravit pro konkrétní úkoly.
• transformátor: Jak jsme již zmínili, je to architektura neuronové sítě, která poskytuje základ modelu. Je vysoce paralelizovatelný (může provádět více úkolů současně) a efektivní při zpracování dlouhých sekvencí textu.

Velký rozdíl mezi GPT a ostatními LLM spočívá v jeho tréninkové fázi, která se skládá ze 3 různých procesů:

• Předtrénink: Obrovské množství dat je extrahováno z internetu, knih a dokonce i videí a hudby a následně zpracováno do tokenů.
• Pokyny pro jemné doladění: Zde je model „naučen“, jak by měl reagovat na konkrétní pokyny, a sladit své reakce tak, aby byly přesnější.
• Posílení učení lidskou zpětnou vazbou: podobně jako u jemného ladění se zde „výuka“ provádí prostřednictvím lidské zpětné vazby, která navozuje proces „učení zesílení“, kde se AI učí, co je „správné“ a co je „špatné“ prostřednictvím opakování a informací poskytovaných externím agentem, v tomto případě uživatelem, který AI používá.

Historie: od miliard slov po složité texty

Přestože k rozmachu jazykových modelů došlo až v roce 2017, od roku 1990 byly modely zarovnání IBM průkopníky ve statistickém jazykovém modelování. V roce 2001 dosáhl model trénovaný na 3 miliony slov “Nejmodernější” z hlediska přesnosti při interpretaci textů a sestavování souvislých vět.

Od roku 2012 dále Neuronové sítě získaly ve světě AI větší význam a brzy se začaly používat pro jazykové úkoly. V roce 2016 společnost Google přijala Překlad neuronového stroje (Neural Machine Translation, v portugalštině) pomocí modelů založených na tomto konceptu. V roce 2018 se společnost OpenAI pustila do vývoje agentů AI založených na LLM a spustila GPT-1 k testování a teprve následující rok začal GPT-2 přitahovat pozornost veřejnosti kvůli jeho potenciálnímu neetickému použití.

V roce 2020 GPT-3 dorazil s omezeným přístupem pouze přes API, ale teprve v roce 2022 ChatGPT (AI ​​agent „poháněný“ GPT-3) upoutal pozornost veřejnosti po celém světě.
GPT-4 má být spuštěn v roce 2023 s multimodálními funkcemi, ačkoli technické podrobnosti nebyly zveřejněny. V roce 2024 spustila OpenAI model o1, zaměřené na generování dlouhých řetězců uvažování. Tyto nástroje vedly k širokému přijetí LLM v různých oblastech výzkumu.

Od roku 2024 jsou všechny největší a nejúčinnější LLM založeny na architektuře transformátoru, přičemž někteří výzkumníci experimentují a testují s jinými architekturami, jako např. Rekurentní neuronové sítě (Rekurentní neuronové sítě, v portugalštině).

Výhody a omezení LLM

Díky široké škále aplikací jsou LLM mimořádně přínosné pro řešení problémů, protože poskytují informace v jasném a jednoduchém stylu, který je pro uživatele snadno srozumitelný. Kromě toho je lze použít pro jazykový překlad, dokončování vět, analýzu sentimentu, odpovídání na otázky, matematické rovnice a další.

Výkon LLM se neustále zlepšuje, jak roste s přibývajícími daty a parametry. Jinými slovy, čím více se naučíte, tím lépe. Velké jazykové modely navíc mohou vykazovat to, čemu se říká „učení v kontextu“. Jakmile byl LLM předem natrénován, výzva s několika snímky umožňuje modelu učit se z výzvy bez jakýchkoli dalších parametrů. Tímto způsobem se neustále učí.

Demonstrací učení v kontextu se LLM učí rychle, protože nevyžadují další váhu, zdroje a parametry pro trénink. Jsou rychlí v tom smyslu, že nepotřebují mnoho příkladů, aby se stali „inteligentnějšími“.

Klíčovou vlastností LLM je jejich schopnost reagovat na nepředvídatelné dotazy. Tradiční počítačový program například přijímá příkazy ve své přijaté syntaxi nebo z dané sady uživatelských vstupů. Na druhou stranu může LLM reagovat na přirozený lidský jazyk a využít analýzu dat k zodpovězení nestrukturované otázky nebo požadavku způsobem, který dává smysl. Zatímco typický počítačový program by nerozpoznal výzvu typu „Jakých je pět největších rockových kapel v historii?“, LLM by mohla odpovědět seznamem pěti takových kapel a přiměřeně přesvědčivým argumentem, proč jsou nejlepší.

Pokud však jde o informace, které poskytují, mohou být LLM pouze tak spolehlivé, jako data, která obdrží. Pokud obdrží nepravdivé informace v předškolní fázi, poskytnou nepravdivé informace v odpovědi na dotazy uživatelů. Někdy mohou LLM také „halucinovat“ vytvářením odpovědí a dokonce i falešných literárních zdrojů, když nejsou schopni poskytnout přesnou odpověď.

Například v roce 2022 zpravodajská agentura Fast Company zeptal se ChatGPT na předchozí finanční čtvrtletí společnosti Tesla. Zatímco ChatGPT poskytl jako odpověď ucelený zpravodajský článek, mnoho informací v něm obsažených bylo vymyšleno. Vzhledem k tomu, že se jedná o systém založený na AI, je známo, že se neustále zlepšuje, ale stále není správné věřit 100 % odpovědí produkovaných LLM.

Pokud jde o zabezpečení, aplikace pro uživatele založené na LLM jsou stejně náchylné k chybám jako jakákoli jiná aplikace. LLM mohou být také manipulovány prostřednictvím škodlivých vstupů, aby poskytovaly určité typy reakcí před ostatními, včetně nebezpečných nebo neetických reakcí.

Konečně jedním z bezpečnostních problémů LLM je to, že uživatelé mohou nahrávat zabezpečená a důvěrná data, aby zvýšili svou vlastní produktivitu. LLM však využívají získané vstupy k dalšímu trénování svých modelů a nejsou navrženy jako bezpečné vaulty, protože mohou odhalit citlivá data v reakci na dotazy ostatních uživatelů.

LLM a inteligence za slovy

LLM jsou inteligentní systémy umělé inteligence, které se učí chápat a reprodukovat přirozený lidský jazyk na základě obrovského množství dat, jako když se dítě pustí do obří knihovny. I když poskytuje mnoho výhod běžným uživatelům a stává se výkonným pomocným nástrojem v profesionálním prostředí, je stále třeba velmi pečlivě studovat schopnosti a nebezpečí LLM.

A vy, co jste si mysleli o vysvětlení v tomto článku o LLM? Zanechte svůj názor v komentářích.

Více

Nejlepší výzvy AI k použití v práci

Zdroje: ElasticSearch, CloudFare, IBM

Recenze Tiago Rodrigues dne 16/04/2025