Есть несколько вариантов использования LLM. К ним относятся не только генерация обычного текста, но и перевод, взаимодействие с людьми или обобщение. Они используются организациями для решения различных задач, в том числе:

  • Повышение производительности за счет сокращения повторяющихся задач
  • Решение проблемы нехватки талантов
  • Создание контента
  • Анализ настроений

Генерация контента

В зависимости от приложения существует несколько LLM, которые используются для создания контента на основе триггера или без него. В то время как сам контент нуждается в доработке, LLM создают отличные первые наброски, которые идеально подходят для мозгового штурма, ответов на вопросы или получения вдохновения. Их не следует считать книгами фактов, владеющими источником истины.

Чат-боты

LLM, вероятно, будут использоваться для чат-ботов, оказания помощи в поддержке клиентов, устранения неполадок или даже открытых бесед. Они также ускоряют процесс сбора информации для решения повторяющихся проблем или вопросов.

Языковой перевод

Переводы были основной движущей силой, которая положила начало усилиям по созданию LLM в 1950-х годах. Однако в наши дни LLM позволяют локализовать контент, автоматически переводя контент на разные языки. Хотя ожидается, что они будут работать хорошо, стоит отметить, что качество вывода зависит от объема данных, доступных на разных языках.

Анализ настроений

LLM часто берут тексты и анализируют эмоции и мнения, чтобы оценить настроение. Организации часто используют это для сбора данных, обобщения отзывов и быстрого определения возможностей улучшения. Это помогает предприятиям как повысить удовлетворенность клиентов, так и определить потребности в разработке и функциях.

Это лишь некоторые из вариантов использования, которые выигрывают от LLM. Некоторые другие приложения включают кластеризацию текста, обобщение контента или генерацию кода.

Проблемы создания LLM

LLM кажутся сложным, но инновационным решением, которое помогает предприятиям и вдохновляет энтузиастов ИИ. Но создание LLM сопряжено с рядом проблем:

  • Большие наборы данных просто необходимы. В то время как компании работают над улучшением своих процессов сбора данных и качества данных, все еще есть отрасли, в которых данные все еще недоступны по разным причинам — будь то недостаточная оцифровка или просто недостаточная доступность.
  • Для обучения LLM требуется повышенная вычислительная мощность. Доступность мощных вычислительных ресурсов, включая графические процессоры или DGX, делает возможным существование LLM, но также представляет собой ограничение, поскольку они связаны с высокой стоимостью и длительным сроком поставки.
  • Недостаток талантов является проблемой для любого проекта ИИ, поскольку поиск квалифицированных специалистов, способных работать над созданием или настройкой LLM, может занять некоторое время. Нехватка навыков — это то, что бросает вызов любой инициативе — интерес к ИИ растет быстрее, чем талант.
  • Медленное обучение может привести к задержке реализации проекта. В зависимости от оборудования, используемого для обучения, а также размера набора данных обучение может занять месяцы.
  • Интерпретируемость по-прежнему затруднена, и это основная причина, по которой профессионалы часто пытаются понять некоторые прогнозы, выдаваемые LLM. Копание в миллиардах параметров может занять время, и часто прогнозы почти не зависят от предвзятых данных, которые еще труднее обнаружить.

Преимущества LLM

По мере повсеместного внедрения ИИ и создания большего количества LLM крайне важно вновь заявить о преимуществах, которые приносят большие языковые модели. LLM интересны широкой аудитории, компаниям из разных отраслей, инженерам, увлеченным глубоким обучением, и специалистам, работающим в разных темах, из-за их способности воспроизводить человеческий язык.

  • Они улавливают нюансы языка, часто охватывая контекст документа. Это может привести к более точному переводу или анализу настроений.
  • Они сокращают время, затрачиваемое на повторяющиеся задачи, и даже избавляют от необходимости тратить время на сбор информации. Например, чат-боты могут задавать вопросы, которые помогают службе поддержки быстрее решать вопросы.
  • У них есть потенциал для ускорения обучения модели и сокращения требуемых данных. Это коррелирует с количеством параметров, доступных LLM: чем больше число, тем меньше объем необходимых данных.

LLM с открытым исходным кодом

В 2023 году появились LLM с открытым исходным кодом, поддерживаемые процветающими сообществами. Huggingface — лишь один из примеров, чья деятельность активизировалась после выпуска ChatGPT с целью получения инструкций, следующих за большими языковыми моделями в различных приложениях. Это привело к взрыву LLM с открытым исходным кодом, таких как Guanco, h2oGPT или OpenAssistant. Когда дело доходит до LLM с открытым исходным кодом, важно помнить следующее:

  • LLM с миллиардами параметров могут легко конкурировать по производительности с моделями, обученными на очень больших наборах данных.
  • Тонкая настройка небольших LLM требует небольшого бюджета.
  • Развитие LLM с открытым исходным кодом происходит намного быстрее благодаря вкладу сообщества.
  • Такие методы, как низкоранговое внедрение (LoRa), могут снизить стоимость обучения.

Готовые решения по-прежнему будут оставаться привлекательными для предприятий, но долгосрочные сообщества открытого исходного кода, вероятно, расширят свои усилия, чтобы сделать LLM доступными в новых средах, включая ноутбуки. Это также может привести к сотрудничеству, которого никогда раньше не было, между организациями, имеющими проприетарные LLM, и сообществами с открытым исходным кодом, где первые сосредотачиваются на построении модели (поскольку у них есть вычислительная мощность), а вторые работают над тонкой настройкой моделей. .

Инструменты для LLM

Большие языковые модели требуют больших объемов данных и высокопроизводительного оборудования. Им также нужны инструменты для отслеживания экспериментов, очистки данных и автоматизации конвейера. Платформы машинного обучения с открытым исходным кодом, такие как Charmed Kubeflow от Canonical, — отличные варианты, поскольку они позволяют разработчикам запускать сквозной жизненный цикл машинного обучения в одном инструменте. Очарованные профессионалы Kubeflow позволяют начать работу в общедоступном облаке либо с помощью устройства, либо следуя руководству по EKS. Charmed Kubeflow был протестирован и сертифицирован на производительном оборудовании, таком как NVIDIA DGX. Портфолио Canonical включает Charmed MLFlow и стек наблюдения.

дальнейшее чтение