Великі мовні моделі (LLM) та їх застосування

Вперше в історії комп’ютери перестали бути лише засобами для виконання завдань. Сьогодні вони набувають здатності створювати, аналізувати та спілкуватися майже на рівні людини. У центрі цієї революції стоять великі мовні моделі (Large Language Model, LLM). Від створення текстів до автоматизації складних аналітичних завдань – ці технології вже не просто інструменти, а справжні партнери в будь-якій інтелектуальній роботі. 

У цій статті ми зануримося в основи LLM: розберемося з їхніми принципами роботи, можливостями, сферами та перспективами застосування. Якщо ви хочете зрозуміти, чому великі мовні моделі стали ключем до нової ери цифрових технологій – залишайтеся. Буде цікаво і корисно. 

Що таке LLM (Large Language Model)?

Почнемо з основ та базових понять. У широкому сенсі LLM – це клас алгоритмів штучного інтелекту, створених для розуміння, обробки та генерації людської мови. Це складні нейронні мережі, що навчаються на величезних обсягах текстових даних і набувають здатності не лише аналізувати текст з “розумінням” його контексту, але й створювати нові тексти. 

Перший досвід взаємодії людини з LLM може шокувати, адже ці алгоритми здатні імітувати людське спілкування та створювати практично будь-який контент – від віршів до комп’ютерного коду. Це стало можливим завдяки унікальним особливостям великих мовних моделей, таким як масштабність, трансформерна архітектура та доступ до великих даних. Розберемо основні характеристики LLM: 

• Масштабність. Ключовою ознакою LLM є величезна кількість параметрів — змінних, які модель використовує для навчання. Це число може сягати сотень мільярдів, а то й трильйонів, що дозволяє моделі вловлювати неймовірно складні залежності у мові.

• Навчання на великих даних. LLM “читають” гігантські масиви текстової інформації з Інтернету — книги, статті, вебсторінки, публікації, комп’ютерний код. Цей процес дозволяє їм вивчати граматику, синтаксис, факти та різноманітні стилі мови.

• Трансформерна архітектура. Більшість сучасних LLM базуються на архітектурі Transformer. Ця технологія дозволила моделям обробляти цілі речення або параграфи одночасно, а не послідовно, що значно підвищило швидкість і якість розуміння контексту.

• Універсальність. Як результат масштабності та тренування не величезних датасетах, LLM може виконувати вкрай різноманітні завдання: копірайтинг, генерація коду, переклад, спілкування з користувачами тощо. Моделі також піддаються донавчанню під конкретні завдання. 

Індустрія LLM стрімко розвивається, масовому користувачу на сьогодні добре знайомі такі моделі: 

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) від OpenAI. Ця модель, особливо її версія GPT-4, стала для широкої аудиторії синонімом сучасного ШІ. Вона лежить в основі найпопулярнішого ШІ-чатбота ChatGPT, має широкий спектр застосування у бізнесі та повсякденності.

• Gemini від Google. Ця мультимодальна LLM виступає наразі одним з головних конкурентів GPT-4, на її основі побудовано однойменного чатбота. Вигідно вирізняється універсальністю та глибокою інтеграцією з іншими продуктами Google.

• LLaMA (Large Language Model Meta AI) — це LLM, розроблена дослідницькою групою Meta. На відміну від інших великих гравців індустрії, Meta зробила свою модель повністю відкритою. Розробники та науковці активно використовують LLaMA  для створення власних моделей. 

• Claude. Це сімейство моделей від стартапу Anthropic, що проголосив своєю місією створення безпечного, та керованого ШІ. У Claude закладені суворі обмеження, покликані унеможливити генерацію  шкідливого, небезпечного або упередженого контенту. Тож цю LLM обирають у чутливих сферах, таких як медицина чи фінанси.

Як працюють та навчаються великі мовні моделі?

Варто сказати, що великі мовні моделі не мають власних суджень та уявлень про світ – це все ж не штучний інтелект з наукової фантастики. Аби краще зрозуміти, що таке LLM, згадайте предиктивний набір тексту у вашому смартфоні – він може підказати слова і фрази на основі аналізу ваших попередніх чатів. Великі мовні моделі роблять те саме,  але у “космічних” масштабах, базуючись на вивченні величезних масивів тексту. 

Звісно, це величезне спрощення. LLM базуються на трансформерній архітектурі (Transformer), яка обробляє текст за допомогою нейромереж із мільярдами параметрів. Вони аналізують вхідний текст, прогнозуючи наступне слово чи фразу на основі контексту. Замість того щоб обробляти слова послідовно, як це робили старі моделі, трансформер аналізує ціле речення або навіть абзац одночасно. 

Ця технологія використовує так званий механізм уваги (attention), що дозволяє моделі визначати, які слова в тексті є найбільш важливими для розуміння значення інших слів. Саме це дає змогу LLM підтримувати логіку та зв'язність у довгих текстах і розуміти, наприклад, хто є "він" або "вона" у реченні.

При цьому великі мовні моделі не розуміють слів у звичному для нас сенсі. Замість цього вони працюють з токенами – базовими одиницями інформації для статистичного аналізу. Токеном може бути символ, ціле слово або його частина. У процесі обробки алгоритм розбиває текст на токени та присвоює кожному з них унікальний ідентифікатор. Цей процес називається токенізацією (tokenization). Вона робить можливою ефективну взаємодію машини з текстом. 

Цей комплексний механізм не спрацює, якщо модель не буде навчатись. Процес навчання  LLM можна розділити на три основні фази: 

1. Попереднє навчання (Pre-training). На цьому етапі модель навчається на величезному, неструктурованому масиві даних (гігабайти тексту з інтернету). Модель просто "читає" текст і вчиться передбачати наступне слово. Вона не має конкретної мети, крім як вивчити граматику, синтаксис, факти та загальні шаблони мови.
2. Тонке налаштування (Fine-tuning). Після попереднього навчання модель набуває загальних знань, але вона не розуміє, як відповідати на запитання чи виконувати конкретні завдання. На цьому етапі LLM навчають на меншому, але вже спеціалізованому наборі даних. Наприклад, на парах "запитання-відповідь", щоб навчити відповідати на запитання, або на даних для класифікації, щоб модель могла визначати тональність тексту.
3. Навчання з підкріпленням із людським зворотним зв'язком (RLHF). Це один із найважливіших етапів. Людина-вчитель надає моделі кілька варіантів відповідей на один і той самий запит і оцінює їх. Так модель поступово “притирається” до очікувань та цінностей людини, вчиться давати коректні та безпечні відповіді. 

Версії однієї й тієї ж моделі LLM (наприклад, GPT-3.5 vs GPT-4) можуть відрізнятися за цілою низкою показників: 

• Кількість параметрів. Зазвичай, новіші версії мають більше параметрів, що робить їх "розумнішими" та дозволяє їм розуміти більш складні залежності.

• Обсяг та якість даних для навчання. Новіші моделі тренуються на більших та якісніших наборах даних, що покращує їхні знання та здатність до генерації.

• Контекстне вікно (context window): Кожна модель має обмеження на максимальну кількість токенів, які вона може обробляти одночасно. 

• Якість RLHF. Новіші версії проходять більш ретельний етап навчання з підкріпленням, що робить їх відповіді безпечнішими, точнішими та релевантнішими.

Основні можливості та функції LLM

Великі мовні моделі вже довели, що можуть стати універсальним інструментом для бізнесу, науки та повсякденних завдань. Це не просто “генератори тексту”, мовна модель може стати незамінним інтелектуальним помічником практично в будь-яких завданнях.

Копірайтинг будь-якого призначення – це найочевидніша і найважливіша функція LLM. Штучний інтелект може створювати та редагувати текст на основі навіть найпростіших промптів (запитів до системи). Це може бути що завгодно: рекламні тексти, сценарії, пости в соціальних мережах, описи та заголовки відео для Youtube, статті для блогів тощо. Так само легко мовні моделі дозволяють обробляти матеріали інтерв’ю та зустрічей, створювати звіти на основі необроблених даних тощо.

Понад те, моделі LLM можуть швидко аналізувати великі обсяги тексту, щоб витягувати ключову інформацію та робити висновки. Це використовують для:

• Аналізу тональності (Sentiment Analysis): визначення емоційного забарвлення тексту (позитивне, негативне, нейтральне) у відгуках клієнтів або повідомленнях у соціальних мережах;

• Узагальнення тексту: автоматичне створення саммарі з великих статей, звітів або документів;

• Вилучення сутностей: пошук та виділення важливих даних, таких як імена, дати, місця або контакти з неструктурованого тексту.

LLM є надзвичайно ефективними для перекладу між різними мовами. Завдяки навчанню на величезних масивах багатомовного тексту, вони не просто перекладають слова, а й розуміють контекст, ідіоми та культурні особливості. Це дозволяє досягти високої точності та природності перекладу, що раніше було можливо лише з майстерним перекладачем. 

Ще однією неймовірною можливістю сучасного генеративного ШІ стало створення комп’ютерного коду. LLM здатні писати готові функції, скрипти або навіть цілі модулі. І хоча у “сирому” вигляді такий код зазвичай має серйозні проблеми з безпекою та оптимізацією, інструменти розробки на базі ШІ вже здобули величезну популярність. Рішення на кшталт GitHub Copilot чи Amazon CodeWhisperer інтегруються безпосередньо в IDE і перетворюються на віртуальних асистентів програміста. 

Великі мовні моделі стали серцем нового покоління чат-ботів. Завдяки здатності підтримувати зв'язність діалогу, LLM забезпечують більш природну та осмислену взаємодію з користувачем. Вони можуть:

• Відповідати на запитання клієнтів в реальному часі, надаючи персоналізовані та точні відповіді;

• Допомагати з навігацією на сайті або виконувати складні запити, такі як замовлення послуг чи бронювання квитків;

• Надавати підтримку у форматі, наближеному до людського спілкування, що значно підвищує якість сервісу і задоволення користувачів. 

Нарешті, мовні моделі можуть стати незамінними в автоматизації повторюваних завдань, які раніше потребували людської уваги та часу. ШІ здатний:  

• Відповідати на електронні листи: генерувати шаблони відповідей на типові запити.

• Сортувати та класифікувати дані: автоматично розподіляти вхідні запити або документи за категоріями.

• Генерувати чернетки документів: створювати шаблонні версії презентацій або комерційних пропозицій, що потребують лише мінімального редагування.

Сфери застосування великих мовних моделей

Наразі LLM вирвались за межі дослідницьких лабораторій і знайшли своє місце у науці, освіті та корпоративному секторі. Універсальність  та гнучкість дозволяє інтегрувати ШІ практично в будь-яку сферу:

• Освіта. LLM допомагають у створенні навчальних матеріалів, персоналізованому навчанні та підготовці студентів. Вони можуть пояснити складні теми простими словами, адаптувати завдання під рівень знань учня чи навіть виступати у ролі репетитора.

• Бізнес. Компанії використовують мовні моделі для автоматизації клієнтської підтримки, аналітики ринку, створення звітів і маркетингових матеріалів та безлічі інших завдань. LLM пришвидшують комунікацію та допомагають бізнесу зосередитись на стратегічних завданнях.

• ІТ. У сфері технологій моделі генерують код, допомагають з документацією, виявляють баги та навіть пропонують оптимальні архітектурні рішення. Вони стають незамінним інструментом для розробників і тестувальників.

• Креативні індустрії. Великі мовні моделі генерують ідеї для контенту, пишуть сценарії та тексти для реклами, або ж навіть генерують музику та відео з додатковими інструментами. Вони допомагають креативним командам прискорювати виробництво та експериментувати. 

• Медицина. LLM аналізують великі обсяги медичних даних, формують попередні висновки з історії хвороб, підказують варіанти лікування та допомагають лікарям з документацією. Це підвищує точність діагностики й економить ресурси.

• Фінанси. Моделі прогнозують ринкові тренди, автоматизують створення фінансових звітів і допомагають у виявленні шахрайських операцій. Вони також використовуються у чат-ботах банків для клієнтської підтримки. 

• Юриспруденція. LLM створюють шаблони договорів, аналізують судові рішення, структурують нормативні акти та допомагають юристам швидко знаходити потрібну інформацію. Це пришвидшує підготовку документів і зменшує ризики помилок. 

• Кібербезпека. Моделі ШІ аналізують мережеві логи, виявляють підозрілу активність і прогнозують потенційні загрози. Вони можуть автоматично реагувати на типові інциденти та підсилювати роботу команд безпеки.

Переваги та недоліки застосування LLM

Чому великі мовні моделі тепер усюди? Вони пропонують численні переваги, які роблять їх незамінними практично в будь-якій сфері, пов’язаній з інтелектуальною працею: 

• Швидкість. Яке завдання б не виконував ШІ, зазвичай він робить за декілька секунд чи хвилин те, на що в людини могли б піти цілі години: написання тексту, аналіз даних, підготовка звіту чи презентації, відповідь на запити тощо. 

• Масштабованість. Моделі здатні обробляти тисячі запитів одночасно, надаючи рішення для сотень тисяч користувачів без втрати продуктивності та пропорційного збільшення ресурсів. Це ідеально для бізнесу з великою аудиторією. 

• Економність та ефективність. Автоматизація рутинних завдань за допомогою LLM дозволяє бізнесам скорочувати навантаження на персонал та фокусувати свою увагу на креативних і стратегічних питаннях.

• Гнучкість і універсальність. LLM легко адаптуються до будь-якої індустрії – від освіти до медицини – через тонке налаштування, підтримуючи мультимодальність (текст, код, зображення).

• Доступність. Взаємодія з технологіями ШІ ще ніколи не була такою простою: якщо вам потрібно щось від ChatGPT, достатньо просто сказати йому про це. Рішення LLM для бізнесу, науки чи освіти доступні для усіх у форматі SaaS. Є навіть безплатні відкриті моделі, такі як LLaMA. 

Однак можливості цієї технології не безмежні, важливо розуміти її об’єктивні мінуси: 

• “Галюцинації” та неточність. Моделі можуть генерувати правдоподібну, але помилкову інформацію, що критично для деяких сфер, таких як медицина чи юриспруденція, де потрібна абсолютна точність.

• Обмежене розуміння контексту. На відміну від людини, моделі не усвідомлюють світ, не мають життєвого досвіду та емоцій. Вони лише знаходять закономірності у даних. Про це завжди треба пам’ятати у сприйнятті їхніх відповідей та контенту, особливо якщо він стосується чутливих та емоційних тем. 

• Упередженість (Bias). Якщо дані, на яких навчалася модель, містять упередження (наприклад, гендерні, расові або культурні стереотипи), модель може відтворювати їх у своїх відповідях. Це створює ризики для етичного використання ШІ.

• Високі обчислювальні витрати. Навчання та інференс моделей вимагають великої обчислювальної потужності, застосуввання потужних GPU та NPU. Це робить запуск LLM недоступним для малого та середнього бізнесу. Крім того, робота data-центрів ШІ потребує величезного енергоспоживання. 

• Безпека та конфіденційність. Використання конфіденційної інформації у промптах може призвести до її витоку, оскільки ця інформація може бути включена до наступної відповіді для іншого користувача.

• Залежність від даних. Якщо модель не підключена до мережі, її знання обмежуються даними, використаними під час навчання, що робить її нездатною працювати з найновішою інформацією.

• Загроза зловживань та злочинів. Це не зовсім вада технології як такої, проблема скоріше у людях. Доступність моделей робить їх універсальним засобом для скоєння злочинів та дезінформації. LLM спричинили в мережі величезну хвилю фішингу та поширення фейків. 

Підсумовуючи, мовна модель – це помічник людини, а не заміна її критичного мислення та відповідальності. Застосування ШІ вимагає ретельного контролю та перевірки результатів.

Майбутнє LLM та тенденції розвитку

Великі мовні моделі вже змінили наші уявлення про штучний інтелект, проте справжня революція тільки починається. Сьогодні розвиток LLM рухається у кількох ключових напрямках.

• Спеціалізовані моделі

Якщо перші покоління LLM були універсальними, то зараз усе більше уваги приділяється вузькопрофільним рішенням. З’являються моделі для медицини (підтримка лікарів у діагностиці), юриспруденції (аналіз контрактів і пошук правових ризиків), фінансів (прогнозування ринкових трендів), кібербезпеки (виявлення аномалій у мережевому трафіку). Це підвищує точність і зменшує ризики помилок.

• Безпека та етика

Важливою тенденцією стає робота над захистом моделей від дезінформації, контролем за “галюцинаціями” та створенням систем перевірки достовірності даних. У майбутньому LLM будуть інтегровані з перевіреними джерелами знань, що мінімізує ризики поширення фейків. Також розвиваються протоколи для безпечного зберігання та обробки конфіденційних даних.

• Енергоефективність і доступність

З кожним роком вартість навчання LLM зростає, тому дослідники працюють над більш компактними та енергоефективними моделями, які можна запускати навіть локально. Це зробить технологію доступнішою для малого та середнього бізнесу.

• Інтеграція з іншими технологіями

У майбутньому LLM будуть тісніше поєднуватись з інструментами автоматизації, IoT, AR/VR та робототехнікою, створюючи мультифункціональні екосистеми. Така інтеграція дозволить не лише обробляти дані, а й взаємодіяти з фізичним світом.

Висновки 

Штучний інтелект – більше не фантастика, великі мовні моделі перетворили його на частину нашого повсякденного життя. Це не просто якісь нові алгоритми, а справжні текстові рушії для обробки та генерації контенту. Всього за декілька років ця технологія проникла у кожну школу, в кожну організацію, в кожен офіс. Сьогодні буквально кожен школяр знає, що таке ЛЛМ, вміє складати промпти для ШІ та базово контрлювати результат роботи моделі.

Це неймовірний прорив, що несе як дивовижні можливості, так і серйозні виклики у розрізі безпеки та етики застосування технологій. Майбутнє LLM – це сегментація моделей за призначенням, нові безпекові стандарти та нові підходи відповідального застосування ШІ. Моделі стрімко удосконалюються, але їхня справжня цінність залежатиме від того, як люди навчаться застосовувати їх. 

Зорієнтуватись в інструментах ШІ для бізнесу без відповідного досвіду і розуміння індустрії може бути дуже важко. Якщо ви шукаєте шлях впровадження LLM у компанії, але не знаєте, з чого почати, звертайтеся по консультацію до WEZOM. Ми маємо за плечима 25+ років диджиталізації бізнесів та реальні кейси роботи з ШІ. 

FAQ