LLM что это: для чего используют большие языковые модели, перспективы и риски применения

Баланс между инновационным потенциалом вашего проекта, операционными требованиями и стратегическими целями является ключевым фактором при выборе между LLM с открытым и закрытым исходным кодом. Вдумчивый анализ этих факторов поможет вам выбрать модель, которая будет соответствовать вашим текущим потребностям и поддержит ваши будущие намерения. В противоположность открытым, закрытые LLM – это запатентованные модели, разработанные, поддерживаемые и контролируемые конкретными организациями – часто крупными технологическими компаниями. Такие модели обычно предлагаются в виде готовых к развертыванию решений, обеспечивающих надежность, масштабируемость и поддержку, но за определенную плату. Этот процесс происходит очень быстро благодаря тому, что модель уже обучена, а все необходимые операции выполняются на https://thegradient.pub сервере. Кроме того, языковые модели могут самостоятельно генерировать осмысленные тексты в ответ на запрос. Например, уже существовали случаи, когда модель генерировала сюжет книги или текст дипломной работы. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты.

Ideogram 2.0: новая модель генерирует текст на изображениях с непревзойденной точностью

В перспективе мы можем увидеть модели, способные автоматически перестраивать свою архитектуру в зависимости от контекста и требований. Нейросеть поддерживает широкий спектр входных данных, включая текст, изображения, видео и аудио, и может выводить результаты в виде текста, изображений и речи. Она обеспечивает работу с контекстом до 1 миллиона токенов на вход и 8 тысяч токенов на выход. Модель оптимизирована для сценариев, где скорость ответа является критически важным фактором, таких как автоматизация задач.

Будущее больших языковых моделей

В заключение следует отметить, что эволюция LLM меняет ландшафт искусственного интеллекта, предлагая беспрецедентные возможности для инноваций в различных секторах. Компания также ведет рейтинг Open LLM, который представляет собой платформу для отслеживания, ранжирования и оценки открытых LLM и чат-ботов, включая такие популярные модели, как Falcon LLM и Mistral LLM, а также новые проекты. В 2022 году компания Hugging Face выпустила BLOOM, авторегрессионный LLM на основе трансформера с 176 миллиардами параметров, под открытыми лицензиями. Изначально компания специализировалась на обработке естественного языка, но в 2020 году переориентировалась на LLM, создав библиотеку Transformers. В связи с предстоящим запуском Claude 3 Anthropic сосредоточится на улучшении интеграционных возможностей, расширении сфер применения и настройке ИИ-помощников для удовлетворения различных потребностей организаций. Эти значительные инвестиции подчеркивают стремление компании-разработчика Llama стать лидером в исследовании и разработке в области ИИ. Например, если компания работает в медицинской сфере, знание биологии или медицины может оказаться важнее, чем глубокие знания в IT. Потому что настройка и обучение специализированных моделей требуют понимания данных, которые она анализирует. Внутренний вектор, с которым работает модель, описывает связи между исходными данными и позволяет модели обрабатывать и генерировать текст. Современные большие языковые модели, такие как BERT или GPT, основаны на структуре под названием «трансформер». Такая архитектура оказалась самой эффективной и давала лучшие результаты, чем статистические или RNN-модели. Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью. Например, рекуррентные нейросети (RNN) и Mamba (модель пространства состояний), которые особенно https://aitopics.org хорошо справляются с последовательностями слов и событий и требуют меньше ресурсов. Обученный на 366 миллиардах токенов, BLOOM является результатом совместных исследований в области ИИ, главным продуктом инициативы BigScience – годичного исследовательского семинара под руководством Hugging Face. Компания ожидает регулярных обновлений серии Claude, а Claude 3 станет важнейшим шагом на пути к созданию искусственного интеллекта общего назначения, отражая сознательный подход к ответственному использованию потенциала ИИ. Основные цели Anthropic в работе с Claude включают демократизацию исследований в области ИИ и создание среды открытых исследований для совместного решения присущих ИИ проблем, таких как предвзятость и токсичность. Claude отличается наличием авторегрессионной модели с 52 миллиардами параметров, обученной на обширном корпусе текстов без контроля, подобно методологии обучения GPT-3, но с акцентом на этику и безопасность. Акции и новости, а также годные статьи о хостинге, маркетинге, облачным технологиям, нейронным сетям и всякому там искусственному интеллекту. За следующие два года LLM проникли практически во все сферы бизнеса и науки. По мере развития отрасли ориентироваться во множестве доступных моделей, чтобы найти подходящую для конкретных нужд, становится все более важным. Проводя внешние проверки и оценки безопасности, Anthropic стремится минимизировать риски, связанные с развитием ИИ, и обеспечить использование возможностей Claude 3 без непредвиденных последствий. Предлагая Claude, Anthropic обеспечивает более безопасное и приватное использование моделей, уменьшая зависимость от внешних API и обеспечивая конфиденциальность данных. Этот метод начинается с набора этических принципов, формирующих “конституцию”, которая направляет развитие модели и выравнивание ее результатов, демонстрируя приверженность Anthropic к этически корректным и автономным системам ИИ. Claude 2 появился в июле 2023 года, опираясь на фундамент своего предшественника, с улучшенной производительностью и более широкими возможностями применения, делая акцент на этическом развитии ИИ. Code Interpreter, в свою очередь, позволяет запускать код Python прямо в интерфейсе чат-бота, с возможностью его использования для выполнения логических вычислений, а также для написания кода. Интерпретатор умеет понимать языковую модель описания проблемы на человеческих языках и в дальнейшем использовать его в качестве входных данных для разработки кода Python для решения задачи. LLM с открытым исходным кодом представляют собой “песочницу для исследований и обучения” для индивидуальных разработчиков и любителей, позволяя им возиться с передовыми технологиями без финансовых барьеров. Для компаний выбор между моделями с открытым и закрытым исходным кодом предполагает учет баланса между стоимостью, контролем, поддержкой и стратегической ценностью ИИ-решения в процессе цифровой трансформации. Текущее семейство больших языковых моделей Gemini 1.5 представлено несколькими версиями, каждая из которых оптимизирована под определенные сценарии использования. Флагманская модель Gemini 1.5 Pro произвела революцию благодаря беспрецедентному контекстному окну в 1 миллион токенов, что эквивалентно примерно 700,000 слов. Разработка Gemini стала важной вехой в развитии искусственного интеллекта от Google. https://www.metooo.io/u/67baf9032ce0a84dc7a82d3c Это первая по-настоящему мультимодальная модель компании, созданная с нуля для комплексной обработки различных типов информации. В отличие от предыдущих разработок, Gemini изначально проектировалась для одновременной работы с текстом, кодом, аудио, видео и изображениями. На этом этапе используются специально подготовленные наборы данных, которые помогают модели лучше справляться с конкретными задачами и соответствовать заданным стандартам качества и этики. Разрабатывать языковые модели стало проще, когда в в 2017 году исследователи из  Google Brain представили такую архитектуру, как трансформер. C 2019 года она используется в большинстве методов для обработки естественного языка — потому что позволяет использовать меньшие вычислительные мощности для решения сложных задач. В эру активного использования ChatGPT и появления различных плагинов стоит особенно выделить плагины OpenAI, с внедрением которых ChatGPT смог взаимодействовать со сторонними источниками данных и базами знаний. На момент написания статьи OpenAI еще не предоставил всем разработчикам доступ к разработке плагинов, однако уже известно несколько случаев использования, например, Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, и т.д. Плагины полностью реализовали потенциал ChatGPT в рамках составления и выполнения таких непростых задач, как анализ эмоциональной окраски высказываний для любых источников в Интернете. https://compravivienda.com/author/traffic-warrior/ Кроме того, работа с данными плагинами позволяет получить ответы на запросы на базе обновленной информации из Интернета, которая прежде могла отсутствовать в наборе данных для его обучения, таким образом, повышая достоверность ответов. В целом же LLM являются огромным подспорьем для организаций, тем более, что их внедрение способствует развитию новых технологий, а также методов обработки данных. Создание и обучение моделей требует больших финансовых затрат и вычислительных мощностей. Но это не самостоятельные проекты — большинство из них разработаны на базе нескольких LLM, называемых базовыми моделями (foundation models). При этом компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста.