Большие языковые модели (LLM): что это такое и как они работают

LLM – что это в ИТ? Аббревиатура расшифровывается «large language model», что с английского языка переводится «большая языковая модель». Это отдельный тип программы ИИ, своеобразная лингвистическая нейронная сеть. Она благодаря комплексу продвинутых алгоритмов, обученных на огромных массивах информации, эффективно взаимодействует с текстами – углубленно изучает их, а потом на основе проведённого анализа выдаёт развёрнутые ответы, формирует новые текстовые данные. Результаты получаются такими, будто бы над ними работал человек.

Почему языковая модель большая? Под величиной понимается два аспекта. Первый – количество параметров, то есть настраиваемых значений, определяющих преобразование входных данных (начальных) в выходные (конечные). Второй аспект – значительный объём данных для обучения. Чем многочисленнее параметры, и чем больше учебной информации, тем лучше модель понимает и интерпретирует контекстные, стилистические и другие нюансы языка.

«Предки» современных языковых моделей появились в 90-х. Они были примитивными, имели ограниченный набор функций, таких как упорядочивание слов в предложениях, лексический перевод и прочие простые задачи.

В начале 2010-х началась модернизация LLM. Тогда нейросети успешно работали с изображениями. В 2016 Google Переводчик уже функционировал на базе нейронной сети. Годом позже компания создала Transformer – архитектуру, которая стала прототипом популярных языковых моделей. А в 2018 появился GPT-1 от OpenAI, но он не вызвал ажиотажа. Ещё спустя год была выпущена вторая версия без открытого общего доступа.

К 2022 OpenAI изменила мнение по поводу доступности, представила своё новое «детище» – знаменитый ChatGPT (другое название – GPT 3.5). Это первая полноценная LLM, которая была с интересом принята пользователями. За период существования языковая модель проникла в разные области науки, бизнеса и других сфер.

Все популярные LLM функционируют на архитектуре Transformer. Но возможна адаптация под конкретный функционал. В зависимости от решаемых задач, большие языковые модели делятся на:

• BERT. Это bidirectional encoder representation transformers, то есть двунаправленные нейросети-кодировщики, которые способны распознавать тексты в двух направлениях: слева направо и наоборот. Основные задачи – переводы, формирование релевантных результатов поисковой выдачи и прочие задачи, требующие контекстуального изучения текстовых данных.
• GPT. Известное многим название расшифровывается «generative pre-trained transformer». Это генеративные предварительно обученные трансформеры, генерирующие тексты. Их используют для создания контента (например, рекламного), работы чат-ботов, разработки программ.
• T5. В пяти «T» прячется название text-to-text transfer transformer. Такие LLM эффективно преобразовывают, трансформируют один вид текстовой информации в другой. В эту категорию входят системы декодирования и машинного перевода.

Недавно мир увидел инновационные модели на совершенно других архитектурах. Примеры – модель пространства состояний Mamba и рекуррентные нейронные сети RNN. Они менее требовательны в плане ресурсов, легко понимают последовательности слов.

Использование LLM невозможно без следующих ресурсов:

• Вычислительные мощности. Языковые модели обучаются графическими процессами (GPU), которые выполняют параллельные расчёты для анализа огромных массивов данных. Количество GPU зависит от масштаба LLM. Для небольших моделей достаточно 8-64 графических процессоров, а для GPT-4 и прочих «гигантов» нужно гораздо больше – до нескольких десятков тысяч GPU.
• Оперативная память (RAM). Тут хранятся промежуточные результаты некоторых рутинных операций и вычислений. Для LLM средних размеров достаточно 65-128 гигабайт. Для больших моделей требуются терабайты памяти.
• Сеть, распределённая обработка. Чтобы модель обучалась быстрее и лучше, применяют кластеры из тысяч образующих единую сеть машин. Они имеют впечатляющую пропускную способность, благодаря чему можно перерабатывать огромные массивы данных, выполнять распределение задач.
• Хранилище данных. Информация, на которой модель учится, занимает до нескольких сотен терабайт в случае крупных LLM. Чтобы доступ к данным был быстрым и удобным, желательно применять накопители типа NVMe.

В упрощённом варианте схема работы включает:

1. Запрос – обращение пользователя к модели, например, вопрос.
2. Токенизация – разбивка исходного запроса на токены, самые маленькие текстовые единицы.
3. Векторизация – преобразование полученных токенов в векторы, которые иначе называют эмбеддингами. Они описывают контекст и смысл, чтобы модель смогла использовать подходящие алгоритмы.
4. Генерация ответа – прохождение векторов через многочисленные пласты информации базы данных. Каждый пройденный слой способствует лучшему пониманию текста и делает ответ более достоверным, точным.
5. Корректировка. Сформулированный ответ редактируется с помощью фильтров, заложенных в модель, например, освобождается от бранных слов, сомнительных призывов.
6. Декодирование – преобразование созданного ответа в текст, понятный человеку.

Ниже рассмотрены важные стадии работы LLM.

Обучение основано на прогнозировании следующего токена, для чего применяется архитектура трансформеров. Она имеет механизм самовнимания (attention), который выделяет значимость отдельных текстовых элементов. Для формирования общих языковых представлений модель обрабатывает тексты из различных источников, например, научных публикаций, книг, тематических сайтов.

Как работает attention:
Для каждого токена считаются:

1. Query — что я ищу
2. Key — что я предлагаю
3. Value — какую информацию несу

Модель сравнивает Query ↔ Key и решает, чьи Value важнее.
Значимым этапом является формирование embeddings – векторных представлений, превращающих слова и относящиеся к ним контексты в сложные числовые векторы. Так, «автомобиль», «поезд» и «грузовик» будут рядом, но далеко от группы «яблоко», «слива» и «груша». Векторный подход обеспечивает распознавание различий, связей и сходств, что позволяет понимать язык.

Токен, его веса внимания (они обозначают значимость единиц текста) и вектор проходят через слои трансформера. На каждом пройденном пласте обнаруживаются зависимости разных уровней. С каждым пластом анализ текста всё точнее и углубленнее, ведь модель применяет вычислительные методы для нахождения закономерностей и взаимосвязей – простых грамматических, специфических абстрактных.

С помощью механизма внимания и эмбеддингов LLM ищет связи между частями текста, а также то, на чём нужно делать акцент для корректной интерпретации смысла. Это может быть порядок слов. Например, предложения «Миша подарил Даше конфеты» и «Даша подарила Мише конфеты» различаются, и модель обязана понимать это.

Перечисляя возможности большой языковой модели, стоит упомянуть умение находить сложные зависимости в объёмных текстовых данных. При этом учитываются не только соседние слова, но и сильно удалённые друг от друга. Такая способность позволяет корректно понимать предложения сложной структуры, в которых смысл слова зависит от его контекста, находящегося далеко.

В основе генерации – запрос пользователя и обнаруженные при обучении связи. Базируясь на этом, языковая модель прогнозирует дальнейший токен, который в большей мере подходит для продолжения текста. Предсказание следующих токенов выполняется до полного завершения ответа.

Как LLM генерирует текст? На это влияют настроенные параметры. Они отвечают за качество, разнообразие конечной информации. Есть несколько стратегий, подбираемых по решаемым задачам:

• Жадный поиск для выбора наиболее очевидных токенов на всех шагах. Это актуально для предсказуемых ответов.
• Семплинг с температурой. Он внедряет в процесс элемент случайности. Если температура низкая, текст получается естественным, «человеческим», осмысленным. Если температурные значения высокие, то ответ становится креативным, разнообразным.
• Топ-P и топ-K. Такие стратегии делают поиск следующих токенов более узким. В данном случае либо остаётся K самых очевидных и подходящих слов, либо суммарная вероятность P ограничивает выборку. Так достигается баланс оригинальности и логичности текста.

Полезно узнать, что такое контекст большой языковой модели. Иначе он называется контекстным окном и обозначает максимальный массив текста, который LLM берёт в учёт при генерировании ответа. Это «рабочая память», определяющая объём данных, удерживаемых одновременно в контексте. Тут первичный пользовательский запрос, а также фразы, сформированные моделью раньше.

Большие языковые модели используются в маркетинге, медицине, работе с клиентами, продажах, HR, разработке, аналитике, наполнении сайтов и других областях. Рассмотрим отдельно некоторые сценарии.

С помощью языковых моделей возможно рекомендовать контент индивидуально. Для этого алгоритмы проводят оценку истории просмотров публикаций, а также отзывов, оставленных в социальных сетях и на других интернет-ресурсах. Такой анализ даёт понимание того, что интересно конкретному человеку. Причём изучение информации занимает считанные минуты. Для ручной обработки потребовалось бы гораздо больше времени, а также несколько тысяч сотрудников.

Это направление больше относится к карточкам товаров. На их создании известная компания Лемана ПРО отлично сэкономила с YandexGPT. Стоимость описаний изделий для ремонта и интерьера сократилась в 95 раз. Также для данной корпорации языковая модель генерировала медиаконтент – визуальные представления вещей в разных интерьерах. И это принесло пользу как магазину, так и покупателям. Последним было удобнее выбирать товары, а компания увеличила объёмы продаж.

С помощью языковых моделей можно создавать как простые тексты, так и сложные: рекламные публикации, описания товаров, статьи для блогов и даже коды. LLM способна использовать информационный и любой другой стиль, выполнять определённые требовании при написании.

Ещё одна способность – качественный перевод с учётом стилистических и лингвистических нюансов, контекста (например, профессиональных терминов, идиом).

Такие виртуальные помощники стали привычной составляющей работы с клиентской базой. Они автоматизируют обработку запросов: дают ответы на вопросы, при необходимости подключают к общению «живых» консультантов.

Компания Practico.ai помогает успешно внедрять подобных ИИ-ассистентов. Если вы хотите начать использовать их для лучшего взаимодействия с клиентами, мы обучим этому на курсах. Также предлагаем готовый продукт для коммуникаций с клиентами – SkaiChat, который обрабатывает записи, брони и заказы, отвечает на вопросы, общается в фирменном стиле, поддерживает разные языки и мгновенно реагирует на запросы.

Работа с LLM успешно автоматизирует продажи.Вот что они делают в этой области:

• анализируют коммуникации менеджеров по продажам: письма, звонки, чаты;
• сверяют получаемую информацию со скриптами;
• дают оценку по ряду критериев, предусмотренных скриптами;
• составляют резюме по каждому диалогу, разрабатывает рекомендации для менеджеров, руководителей;
• дополнительно на регулярной основе анализируют практики – диалоги и ответы в чатах, с помощью которых удалось успешно закрыть сделки;
• добавляет полученные паттерны в базу знаний ИИ-агента для дальнейшей оценки.

Practico.ai предлагает эффективно работающий продукт для автоматизации продаж SkaiQuality. А если вам не нужны все функции, а лишь их часть, то можно записаться на обучение, чтобы понять, как создавать и внедрять такие решения. Также мы можем предложить готовый продукт или создать его индивидуально, с учётом задач.

Если обучать LLM на объёмной медицинской информации, она обретёт умение оценивать и интерпретировать специфические данные, например, клинические картины, анамнез, описание симптомов заболеваний. Это позволяет языковой модели помогать пациентам, ставить предварительные диагнозы, углубленно изучать сложные болезни, даже создавать рецептуры лекарств.

Если вам интересно узнать популярные большие языковые модели, примеры известны:

• ChatGPT для помощи в формировании текстов, учёбе, программировании и других процессах.
• GigaChat – российская разработка Сбера. Программа знает больше сотни языков, прекрасно адаптирована к русской культуре, специализируется не только на текстовых запросах, но и на мультимодальных, охватывающих не только текст, но и графические данные.
• Gemini, которую активно задействуют в образовании, науке, бизнесе.
• Другие LLM, такие как Qwen от Alibaba Cloud, Claude от Anthropic, Copilot от Microsoft.

Возможны следующие сложности:

• Этические нюансы – необъективные либо предвзятые ответы, обусловленные заложенными в модель предубеждениями разработчика, законодательством конкретной страны.
• Галлюцинации – генерация нелогичной, некорректной информации. Это вероятно из-за устаревшей архитектуры, недостаточно понятных промптов.
• Ограниченность рассуждений. На долгие, логические рассуждения с углублением в темы LLM пока не способны.
• Странные ответы – однообразные, неуместные. Они объясняются ориентированностью на конкретный результат. Так, если обучать модель давать только безопасные ответы, то она может постоянно сообщать о вреде чего-либо, вплоть до банальных груш, о сортах которых пользователь хотел узнать.
• Игнорирование авторских прав. Информация берётся из открытых источников без учёта авторства.
• Значительное потребление ресурсов. И чем модель масштабнее, тем больше ей требуется памяти и вычислительных мощностей.
• Эмерджентность – поведение, не свойственное модели. Это может быть полезно, как в случае с LLM Bard, самостоятельно освоившей перевод с бенгальского языка. Но большинство исследователей считают такую тенденцию опасной.
• Неверная интерпретация контекста – отсутствие понимания моделью согласования частей текста, взаимосвязей сущностей.

Чтобы применение больших языковых моделей было безопасным, следует предусматривать:

• Контролируемый доступ – только для зарегистрированных, авторизованных сотрудников, с многофакторной аутентификацией. Это снизит риски бесконтрольных действий, влияющих на обучение и генерацию ответов.
• Шифрование для надёжной защиты данных, обеспечения конфиденциальности информации.
• Соответствие стандартам. В России это 152-ФЗ, регламентирующий обращение с персональными данными. Соблюдение законов сокращает репутационные и юридические риски.
• Непрерывный контроль с мониторингом угроз, проверками безопасности, периодическими аудитами.

Перед внедрением большой языковой модели в продукт нужна оценка важных факторов:

1. Цели и задачи. Нужно чётко понимать, какие проблемы должна решать LLM. Конкретные задачи имеют особенности, требуют разных подходов.
2. Данные для обучения: их объём и качество. Информация должна быть полной, достоверной, достаточной, релевантной. В противном случае модель будет работать неэффективно.
3. Вероятность генерации ложных данных. Подумайте, критична ли такая проблема для вашего бизнеса. Если она способна серьёзно вредить клиентам или сотрудникам компании, то целесообразность внедрения LLM в проект ставится под сомнение.
4. Анализ ресурсов – времени и средств, которые будут затрачиваться на внедрение, обучение, настройку, поддержу.
5. Оценка ожидаемого эффекта. Сравните его с грядущими расходами. Не всегда затраты оправдываются выгодой от модернизации продукта.

Как внедрить в бизнес ИИ-агентов или агентные системы, вы сможете узнать на курсе от Practico.ai. Это эффективное обучение с теорией и практикой, с реальными кейсами и живыми разборами, с персональными рекомендациями от экспертов.

Обучение от Practico. Ai – это:

• Не просто онлайн-курс, а целая экосистема внедрения AI-технологий по плану, подходящему именно вашей компании.
• Возможность автоматизации до 80% повседневных бизнес-задач: готовые ИИ-сценарии для продаж, аналитики, маркетинга, отчётов, финансового управления, HR.
• Практическая польза: темы с готовыми кейсами и продуктами (ботами, агентами), применение теории на практике для реальных навыков и осязаемых результатов, интегрируемых в работу.
• Обучение и внедрение в одном цикле для закрытия «последней мили» между знаниями и реальной пользой: брейншторм-сессии с разбором кейсов, персональные консультации, консалтинг, сопровождение.
• Структурированный, человечный, понятный формат: без воды и инфобизнеса, с реальными «живыми» онлайн-занятиями, с ответами на все вопросы, с записями уроков и доступными материалами по всем темам.
• Реальный набор сценариев и инструментов: объяснение сложных ИИ-концепций на доступном языке без обилия сложных терминов, отсутствие раздражающий триггеров, обучение на актуальных платформах, продвижение «из идеи – в код».
• Погружение во все бизнес-процессы с определением ROI: разделение занятий по отдельным направлениям, понимание всех важных сфер деятельности компании и возможностей их автоматизации, разные модули с измеримыми эффектами (лидами, временем, экономией).