История и будущее LLM

Создание LLM - NLP и нейронные сети

Создание больших языковых моделей не произошло в одночасье. Примечательно, что первая концепция языковых моделей началась с систем на основе правил, получивших название Natural Language Processing. Эти системы следуют предопределенным правилам, которые принимают решения и делают выводы на основе текстового ввода. Они полагаются на операторы if-else, обрабатывающие информацию о ключевых словах и генерирующие предопределенные выходные данные.

Представьте себе дерево решений, где выходные данные являются предопределенным ответом, если входные данные содержат X, Y, Z или ничего. Например: если входные данные содержат ключевые слова «mother», выведите «How is your mother?» В противном случае выведите «Can you elaborate on that?»

Самым большим ранним достижением были нейронные сети (которые были рассмотрены в предыдущей статье) когда впервые были представлены в 1943 году, вдохновленные нейронами в работе человеческого мозга, математиком Уорреном Маккалоком. Нейронные сети даже появились раньше термина «искусственный интеллект» примерно на 12 лет. Сеть нейронов в каждом слое организована определенным образом, где каждый узел имеет "вес", который определяет его важность в сети. В конечном счете, нейронные сети открыли закрытые двери, создав фундамент, на котором ИИ, возможно, будут строиться в дальнейщем.

Эволюция LLM - встраивания, LSTM, внимание и преобразователи

Компьютеры не могут понимать значения слов, работающих вместе в предложении, так же, как люди. Чтобы улучшить компьютерное понимание для семантического анализа, сначала необходимо применить технику встраивания слов, которая позволяет моделям фиксировать отношения между соседними словами, что приводит к улучшению производительности в различных задачах обработки естественного языка. Однако должен быть метод сохранения встраивания слов в памяти.

Long Short-Term Memory (LSTM) (об этом расскажу в следующих статьях, но это не точно)  и Gated Recurrent Units (GRU) стали большими скачками в нейронных сетях, с возможностью обработки последовательных данных более эффективно, чем традиционные нейронные сети. Хотя LSTM больше не используются, эти модели проложили путь для более сложных задач понимания и генерации языка, которые в конечном итоге привели к модели трансформатора.

Внимание

Введение механизма внимания стало переломным моментом, позволив моделям сосредоточиться на различных частях входной последовательности при составлении прогнозов. Модели Transformer, представленные в основополагающей статье «Внимание — все, что вам нужно» в 2017 году, использовали механизм внимания для одновременной обработки целых последовательностей, значительно повысив как эффективность, так и производительность. Восемь ученых Google не осознавали, какой резонанс их статья вызовет в создании современного ИИ.

После этой статьи был разработан и разрекламирован Google BERT (2018) как базовый для всех задач обработки естественного языка, выступающий в качестве модели с открытым исходным кодом, используемой в многочисленных проектах, что позволило сообществу ИИ создавать проекты и расти. Его способность к контекстному пониманию, предобученная природа и возможность тонкой настройки, а также демонстрация моделей-трансформеров подготовили почву для более крупных моделей.

Наряду с BERT, OpenAI выпустила GPT-1, первую итерацию своей модели-трансформера. GPT-1 (2018) начинался со 117 миллионов параметров, за ним последовал GPT-2 (2019) с огромным скачком до 1,5 миллиарда параметров, и прогресс продолжился с GPT-3 (2020), который мог похвастаться 175 миллиардами параметров и GPT-4 со своими 1,76 триллионами параметров. Революционный чат-бот OpenAI ChatGPT, основанный на GPT-3, был выпущен два года спустя, 30 ноября 2022 года, что ознаменовало значительный ажиотаж и по-настоящему демократизировало доступ к мощным моделям ИИ. О разнице между BERT и GPT-4, вохможно, я расскажу в следующих статьях, но это не точно.

Какие технологические достижения определяют будущее?

Достижения в области аппаратного обеспечения, усовершенствования алгоритмов и методологий, а также интеграция многомодальности способствуют развитию больших языковых моделей. Поскольку отрасль находит новые способы эффективного использования LLM, продолжающееся развитие будет подстраиваться под каждое приложение и в конечном итоге полностью изменит ландшафт вычислений.

Достижения в области аппаратного обеспечения

Самый простой и прямой метод улучшения LLM — это улучшение фактического оборудования, на котором работает модель. Разработка специализированного оборудования, такого как  графические процессоры (GPU),  значительно ускорила обучение и вывод больших языковых моделей. Графические процессоры с их возможностями параллельной обработки стали необходимы для обработки огромных объемов данных и сложных вычислений, требуемых LLM.

OpenAI использует графические процессоры NVIDIA для работы своих моделей GPT и был одним из первых клиентов NVIDIA DGX. Их отношения охватывали период от появления ИИ до продолжения ИИ, когда генеральный директор лично передал первый NVIDIA DGX-1, а также новейший NVIDIA DGX H200. Эти графические процессоры включают в себя огромные объемы памяти и параллельные вычисления для обучения, развертывания и производительности вывода.

Улучшения в алгоритмах и архитектурах

Архитектура Transformer известна тем, что уже помогает LLM. Внедрение этой архитектуры имело решающее значение для развития LLM в том виде, в котором они есть сейчас. Ее способность обрабатывать целые последовательности одновременно, а не последовательно, значительно повысила эффективность и производительность модели.

Тем не менее, можно ожидать большего от архитектуры Transformer и того, как она сможет продолжить развивать Large Language Models.

• Постоянное совершенствование модели Transformer, включая улучшение механизмов внимания и методов оптимизации, приведет к созданию более точных и быстрых моделей.
• Исследования новых архитектур, таких как sparse transformers и efficient attention mechanisms, направлены на снижение вычислительных требований при сохранении или повышении производительности.

Интеграция мультимодальных входов

Будущее LLM заключается в их способности обрабатывать мультимодальные входные данные, интегрируя текст, изображения, аудио и потенциально другие формы данных для создания более насыщенных и более контекстно-зависимых моделей. Мультимодальные модели, такие как CLIP и DALL-E от OpenAI, продемонстрировали потенциал объединения визуальной и текстовой информации, что позволяет использовать приложения для создания изображений, субтитров и многого другого.

Такая интеграция позволяет LLM выполнять еще более сложные задачи, такие как понимание контекста как из текста, так и из визуальных подсказок, что в конечном итоге делает их более универсальными и эффективными.

Будущее LLM

Прогресс не остановился, и его будет больше, поскольку создатели LLM планируют включить в свою работу еще больше инновационных методов и систем. Не каждое улучшение LLM требует более сложных вычислений или более глубокого концептуального понимания. Одним из ключевых усовершенствований является разработка более мелких и более удобных для пользователя моделей.

Хотя эти модели могут не соответствовать эффективности "Mammoth LLMs", таких как GPT-4 и LLaMA 3, важно помнить, что не все задачи требуют массивных и сложных вычислений. Несмотря на свои размеры, продвинутые меньшие модели, такие как Mixtral 8x7B и Mistal 7B, все еще могут обеспечивать впечатляющую производительность. Вот некоторые ключевые области и технологии, которые, как ожидается, будут способствовать развитию и совершенствованию LLMs:

1. Группа экспертов (MoE)

Модели MoE (Mixture of Experts)  используют механизм динамической маршрутизации для активации только подмножества параметров модели для каждого входа. Этот подход позволяет модели эффективно масштабироваться, активируя наиболее релевантных «экспертов» на основе входного контекста. Модели MoE предлагают способ масштабирования LLM без пропорционального увеличения вычислительных затрат. Используя только небольшую часть всей модели в любой момент времени, эти модели могут использовать меньше ресурсов, при этом обеспечивая отличную производительность.

2. Системы поиска и расширенной генерации (RAG)

Системы дополненной генерации поиска (Retrieval Augmented Generation systems)  в настоящее время являются очень горячей темой в сообществе LLM. Концепция задается вопросом, почему вы должны обучать LLM на большем количестве данных, когда вы можете просто заставить его извлекать нужные данные из внешнего источника. Затем эти данные используются для генерации окончательного ответа.

Системы RAG улучшают LLM, извлекая соответствующую информацию из больших внешних баз данных в процессе генерации. Эта интеграция позволяет модели получать доступ и включать актуальные и предметно-ориентированные знания, повышая ее точность и релевантность. Объединение генеративных возможностей LLM с точностью систем поиска приводит к созданию мощной гибридной модели, которая может генерировать высококачественные ответы, оставаясь информированной из внешних источников данных.

3. Мета-обучение

Подходы метаобучения позволяют LLM научиться учиться, что позволяет им быстро адаптироваться к новым задачам и областям с минимальной подготовкой.

Концепция метаобучения зависит от нескольких ключевых концепций, таких как:

1. Few-Shot Learning: с помощью которого LLM обучаются понимать и выполнять новые задачи с помощью всего лишь нескольких примеров, что значительно сокращает объем данных, необходимых для эффективного обучения. Это делает их очень универсальными и эффективными в работе с разнообразными сценариями.
2. Самоконтролируемое обучение: LLM используют большие объемы немаркированных данных для генерации меток и изучения представлений. Эта форма обучения позволяет моделям создавать глубокое понимание структуры и семантики языка, которое затем настраивается для конкретных приложений.
3. Обучение с подкреплением: в этом подходе LLM обучаются, взаимодействуя со своей средой и получая обратную связь в виде поощрений или штрафов. Это помогает моделям оптимизировать свои действия и улучшать процессы принятия решений с течением времени.

Послесловие.

LLM — это чудеса современных технологий. Они сложны в своем функционировании, огромны по размеру и новаторские в своих достижениях. В этой статье мы исследовали будущий потенциал этих необычайных достижений. Начиная с их ранних зарождений в мире искусственного интеллекта, мы также углубились в ключевые инновации, такие как нейронные сети и механизмы внимания.

Затем мы рассмотрели множество стратегий для улучшения этих моделей, включая усовершенствования в аппаратном обеспечении, усовершенствования их внутренних механизмов и разработку новых архитектур.