Великі мовні моделі

Ми живемо в епоху, коли великі мовні моделі кардинально змінюють світ. Ще кілька років тому вони залишалися предметом інтересу вузького кола дослідників та інженерів, а сьогодні стали невід'ємною частиною технологічного ландшафту, впливаючи на бізнес, освіту й повсякденне життя.

Основою сучасних мовних моделей є ембединги – векторні представлення, що дозволяють моделі розуміти семантичну схожість між словами. Наступним кроком стало створення архітектури трансформерів, представленої Google у 2017 році. Вона замінила рекурентні та згорткові нейромережі, використовуючи механізм самоуваги, який дозволяє ефективно аналізувати довгі тексти. Уже в 2018 році Google розробила BERT – першу широко відому модель, що ефективно використовувала двонаправлений аналіз тексту та навчання на великій текстовій базі. Завдяки цим особливостям BERT встановив новий стандарт у завданнях розуміння природної мови.

Паралельно розвивалася історія OpenAI. Компанія, заснована у 2015 році як дослідницька організація, до 2019 року не демонструвала значних досягнень. Однак саме в 2019 році OpenAI випустила GPT-2 – мовну модель, що продемонструвала масштабовані генеративні можливості. Вона мала 1,5 млрд параметрів і показала здатність створювати зв’язні та логічні тексти. У 2020 році стався прорив у масштабуванні, коли Microsoft інвестувала значні кошти в OpenAI. Це дозволило створити GPT-3 – модель із 175 млрд параметрів, здатну виконувати широкий спектр завдань: від написання статей до програмування. У 2022 році з'явився ChatGPT – сервіс на основі GPT-3.5, що зробив взаємодію з великими мовними моделями доступною для широкої аудиторії. У 2023 році OpenAI представила GPT-4 – флагманську модель, яка значно покращила розуміння контексту, точність відповідей і мультимодальні можливості, встановивши нові стандарти у сфері генеративного штучного інтелекту. Точна кількість параметрів GPT-4 не розголошується, але її можливості значно перевищують попередників.

Сучасний розвиток великих мовних моделей переважно зосереджений у США, де працюють провідні компанії, зокрема OpenAI, Google, Anthropic і Microsoft. Завдяки значним інвестиціям, потужним обчислювальним ресурсам і тісній співпраці з бізнесом та науковими установами, США продовжують утримувати лідерство у сфері штучного інтелекту.

Китай активно розвиває власну екосистему штучного інтелекту, прагнучи наздогнати та перевершити США. Компанії Alibaba, Baidu, DeepSeek та Huawei створюють потужні великі мовні моделі, орієнтовані як на внутрішній, так і на міжнародний ринок.

У Великій Британії, Європі та Канаді мовні моделі розробляють такі компанії, як DeepMind (що належить Google), Cohere, Mistral і Stability AI. Хоча ці країни поступаються США та Китаю за масштабами, вони продовжують розширювати свої можливості у сфері штучного інтелекту.

Зрештою, саме протистояння між США та Китаєм визначатиме майбутнє штучного інтелекту. Як зазначає Кай-Фу Лі у своїй книзі «AI. Наддержави штучного інтелекту», ці дві країни ведуть глобальну боротьбу за технологічне лідерство, і ми є її свідками.

Розвиток великих мовних моделей гостро потребує ефективних методів оцінювання, оскільки вони відіграють критичну роль у вдосконаленні та підвищенні продуктивності. Метрики оцінюють якість, точність, швидкодію та інші характеристики моделей. Бенчмарки дозволяють порівнювати їх у контрольованих умовах за допомогою стандартизованих тестових завдань. Людське оцінювання використовується для аналізу моделей шляхом прямої взаємодії з ними.

Уміння формулювати ефективні запити є ключовою навичкою для всіх, хто працює з великими мовними моделями. Якщо раніше вважалося, що інженер запитів стане окремою професією, то сьогодні очевидно: навички взаємодії з великими мовними моделями потрібні кожному, незалежно від сфери діяльності. Один із головних викликів – мінімізація помилкових або вигаданих відповідей, відомих як галюцинації. Оптимізація запитів допомагає не лише отримувати точніші результати, а й знижувати ймовірність некоректних відповідей.

Шаблони запитів допомагають структурувати взаємодію з великими мовними моделями, забезпечуючи стабільність і передбачуваність відповідей. Вони спрощують виконання рутинних завдань, адаптують модель до різних контекстів і підвищують ефективність роботи.

Існує низка методів, які використовуються для маніпулювання великими мовними моделями, що можуть призвести до небажаних або навіть небезпечних наслідків. Однією з найвідоміших шкідливих практик є джейлбрейк – спроби обійти обмеження моделі, змушуючи її генерувати заборонений або шкідливий контент. Іншим ризиком є ін'єкції запитів, коли користувач змушує модель ігнорувати обмеження або надавати конфіденційну інформацію.

Моїми першими створеними навчальними матеріалами стали так звані промтбуки – збірки запитів для ChatGPT та Midjourney, що допомагали отримати перші практичні навички. Через приклади можна швидко зрозуміти принципи взаємодії з моделями, навчитися правильно формулювати запити та очікувати відповідні результати.

Великі мовні моделі можуть допомагати у створенні схем і діаграм, пропонуючи текстові описи структур, які можна візуалізувати за допомогою інструментів, таких як Mermaid, PlantUML, D3.js і Graphviz.

Крім загального використання мовних моделей, існує багато спеціалізованих інструментів: Midjourney для генерації зображень, Perplexity для аналізу інформації, Sora для створення відео, а також Microsoft Copilot для інтеграції штучного інтелекту у бізнес-рішення Microsoft.

Доступ до мовних моделей через API відкриває широкі можливості для автоматизації та інтеграції штучного інтелекту у власні продукти.

Цей посібник допоможе вам краще зрозуміти принципи роботи великих мовних моделей, навчитися ефективно взаємодіяти з ними та використовувати їх у різних завданнях.