大規模言語モデルとは何ですか?

大規模言語モデル (LLM) をトレーニングに使用します。 人工知能 (AI) 人間と同じようにテキストを理解し、生成します。 大規模な言語モデル、その一般的なアプリケーション、LLM が他のコンピューター学習モデルとどのように異なるかについて詳しく学びましょう。

大規模な言語モデルの説明

大規模な言語モデルは、 ディープラーニング AI プログラムをトレーニングするために設計されたアルゴリズム。 LLM は変圧器モデルの一種、または ニューラルネットワーク これは、連続したデータセット (文中の単語など) 内のパターンを検索してコンテキストを確立します。 このアルゴリズムは、テキスト プロンプトが表示されたときに、適切で人間のような応答を出力します。

LLM の最も人気のあるアプリケーションは AI チャットボットです。 大規模な言語モデルの例には、一般的な言語モデルを強化する GPT-4 が含まれます。 チャットGPT、およびPaLM2の背後にあるアルゴリズム グーグル吟遊詩人. LLM はその名にふさわしいものです。通常、LLM は非常に大規模であるため、1 台のコンピューター上で実行することができないため、スタンドアロン プログラムではなく Web サービスとして動作します。

LLM はどのように機能しますか?

Transformer モデルはレイヤーで構成されており、これらを積み重ねて、ますます複雑なアルゴリズムを作成できます。 特に LLM は、位置エンコーディングとセルフアテンションという、トランスフォーマー モデルの 2 つの重要な機能に依存しています。

位置エンコーディングを使用すると、モデルはテキストを非順次に分析してパターンを識別できます。 セルフ アテンションでは、各入力に重みを割り当て、残りのデータと比較したその重要性を決定します。 こうすることで、モデルは大量のテキストから最も重要な部分を抽出できます。

広範囲にわたる 教師なし学習, LLM は、人間の言語の文法規則に基づいて、文内の次の単語を確実に予測できます。 文法規則は大規模な言語モデルに事前にプログラムされているわけではありません。 アルゴリズムはテキストを読みながら文法を推測します。

LLM の使用

その間 仮想アシスタント

Alexa や Siri のように、事前にプログラムされた応答で所定のコマンドのリストに応答できると、LLM は分析します。 大量のテキスト入力 (段落全体またはさらに長いもの) が可能になり、ユニークで、一貫性があり、創造的なものになります。 反応。

LLM の助けを借りて、人工知能プログラムは次のタスクを実行できます。

• コンテンツの生成: 物語、詩、脚本、マーケティング資料の執筆
• 要約: 会議のメモや記録を編集する
• 翻訳: 人間の言語とコンピュータ言語間の通訳
• 分類: リストの生成とテキストのトーン (肯定的、否定的、または中立的) の分析
  

AI チャットボットは顧客サービスに特に役立ちますが、LLM はエンジニアリングからヘルスケアに至るまで、いくつかの分野で有望な用途を持っています。 たとえば、LLM は研究論文、健康記録、その他のデータを分析して、新しい治療法を開発できます。

LLM の長所と短所

LLM アルゴリズムは単語間の関係を識別することによって言語を学習するため、人間の 1 つの言語に限定されません。 同様に、LLM は特定のスキルのトレーニングを受ける必要はありません。 したがって、LLM は人間の言語のニュアンスを非常に柔軟に理解できます。

一方、LLM が役立つようになるには、大量のテスト データが必要です。 たとえば、GPT-4 は、一般に公開される前に、インターネット上で入手可能な書籍、記事、その他のテキストを使用してトレーニングされました。

LLM のトレーニングには多くの時間と計算リソースが必要となり、結果として電力料金が高額になります。 学習プロセスは監視されていませんが、LLM の開発と維持には依然として人間の専門知識が必要です。 大量の LLM のトレーニングに必要なデータも、特に健康や財務などの機密情報を扱う場合に課題となります。 データ。