Контакты
Назад
Когда мы пишем поисковый запрос, алгоритм поисковой системы анализирует отдельно каждое слово и фразу целиком, и за доли секунд предлагает подходящие варианты. Хорошие сервисы для онлайн-переводов не просто переводят каждое слово в отдельности, но понимают контекст и учитывают грамматику разных языков.
Эти примеры показывают, как работает одно из направлений искусственного интеллекта — обработка естественного языка (NLP). Эта технология позволяет программам интерпретировать и понимать человеческий язык. На их основе были созданы виртуальные и голосовые помощники, спам-фильтры и большая языковая модель (LLM), например, GPT-3.
Большая языковая модель — это нейросеть, способная анализировать миллиарды параметров, поэтому она может выполнять сразу несколько задач НЛП: писать статьи, отвечать на вопросы, переводить текст, моделировать человеческую речь.
Как учится LLM
Большая языковая модель основана на архитектуре Transformer, которая позволяет эффективно анализировать и генерировать тексты, учитывая контекст и семантику.
Сначала LLM изучает структуру и правила языка из общедоступных данных в интернете: сайтов, сообщений, электронных версий книг. Затем этот массив данных вводится в модель — трансформатор. Трансформатор — это нейронная сеть, использующая архитектуру кодер-декодер для обработки ввода и вывода данных. Кодер получает текст, сохраняет его в виде вектора, передает в декодер, который уже делает интерпретацию этого текста.
Важное преимущество этого метода — механизм самоконтроля. Он позволяет обращать внимание на самые важные слова в предложении, улавливать суть.
Проблемы развития Большой языковой модели
Одна из сложностей, которая возникает в связи с быстрым развитием LLM — обеспечение этичности и безопасности использования модели. Обучаясь на огромном количестве текстовых данных, модель может усвоить предрассудки, распространять дезинформацию или генерировать неприемлемый контент. Поэтому параллельно развитию этой системы важно разрабатывать механизмы ее контроля и регулирования.