Wprowadzenie do LLM
LLM, czyli du偶e modele j臋zykowe, takie jak GPT-4, s膮 zaawansowanymi systemami ucz膮cymi si臋 przetwarzania i generowania j臋zyka naturalnego. Mimo 偶e znamy proces ich projektowania i trenowania, nie wszystko mi臋dzy przes艂aniem wiadomo艣ci a otrzymaniem odpowiedzi jest dla nas jasne.
Sieci Neuronowe
Funkcje przyjmuj膮 dane wej艣ciowe i zwracaj膮 wynik. Wraz ze wzrostem z艂o偶ono艣ci problem贸w, definicje funkcji staj膮 si臋 bardziej skomplikowane. Modele matematyczne upraszczaj膮 realizacj臋 skomplikowanych zada艅, takich jak rozpoznawanie obiekt贸w czy przetwarzanie j臋zyka naturalnego (NLP).
Proces Treningu
Modele pocz膮tkowo dzia艂aj膮 losowo. Poprzez modyfikacje parametr贸w uzyskuj膮 coraz lepsze wyniki, chocia偶 nigdy idealne. Stosowane s膮 automatyczne mechanizmy, aby trenowa膰 modele tak, by sta艂y si臋 dok艂adne i wydajne.
Du偶e Modele J臋zykowe
Podstawow膮 ide膮 jest przewidywanie kolejnego fragmentu tekstu na podstawie dotychczasowej tre艣ci. Wymaga to zamiany tekstu na reprezentacj臋 liczbow膮, czyli token贸w, oraz embeddingu, kt贸ry opisuje znaczenie s艂贸w i zda艅 za pomoc膮 wektor贸w liczbowych.
Tokenizacja i Embedding
Tokenizacja: Zamiana tekstu na liczby, najcz臋艣ciej poprzez subword tokenization. Przyk艂ad: s艂owo „overment” sk艂ada si臋 z dw贸ch token贸w: „over” i „ment”, kt贸re model zamienia na liczby.
Embedding: Opisuje znaczenie s艂贸w za pomoc膮 wektor贸w liczbowych. R贸偶ni si臋 od tokenizacji, gdy偶 embedding uwzgl臋dnia znaczenie i kontekst s艂贸w. Istniej膮 dwa g艂贸wne rodzaje embeddingu:
- Word embedding: Reprezentacja poszczeg贸lnych s艂贸w.
- Sentence embedding: Reprezentacja ca艂ych zda艅, uwzgl臋dniaj膮c kontekst.
Przyk艂ady i Praktyczne Wskaz贸wki
Tokenizacja:
- Przyk艂ad: S艂owo „overment” -> „over” + „ment” (tokeny).
Embedding:
- Przyk艂ad: S艂owa „samoch贸d” i „motocykl” b臋d膮 mia艂y bardziej podobne wektory ni偶 „samoch贸d” i „laptop”.
Temperature:
- Przyk艂ad:
- Temperature = 0.2: Model generuje bardziej przewidywalne, mniej kreatywne odpowiedzi.
- Temperature = 0.8: Model generuje bardziej kreatywne, mniej przewidywalne odpowiedzi.
Top P:
- Przyk艂ad:
- Top P = 0.8: Model wybiera tokeny, kt贸rych 艂膮czne prawdopodobie艅stwo wynosi co najmniej 0.8, co zwi臋ksza kreatywno艣膰 odpowiedzi.
Wnioski
LLM umo偶liwiaj膮 opis z艂o偶onych proces贸w, kt贸rych nie potrafimy jasno definiowa膰. Trening modeli wymaga ogromnych zestaw贸w danych, a przewidywanie kolejnych token贸w opiera si臋 na statystyce i prawdopodobie艅stwie. Interakcja z modelami odbywa si臋 poprzez j臋zyk naturalny, ale dzia艂aj膮 one na zasadzie zaawansowanych mechanizm贸w, a wyniki mog膮 si臋 r贸偶ni膰 nawet przy tych samych danych wej艣ciowych. Modele maj膮 te偶 limity zwi膮zane z liczb膮 token贸w i generowaniem tre艣ci.
Podsumowanie
Trening i dzia艂anie LLM wymagaj膮 ogromnych ilo艣ci danych i skomplikowanych proces贸w matematycznych. Generowanie tre艣ci opiera si臋 na statystyce i prawdopodobie艅stwie wyst臋powania token贸w. Nasza rola polega na odpowiednim formu艂owaniu prompt贸w i dostosowywaniu ustawie艅 modelu, aby uzyska膰 po偶膮dane odpowiedzi. Efektywne wykorzystanie LLM wymaga zrozumienia ich mechanizm贸w i ogranicze艅 oraz praktycznego stosowania technik optymalizacji prompt贸w i ustawie艅 modelu.
Time's up