מודלים של שפה גדולים (LLMs) הם הטכנולוגיה הבסיסית שהניעה את העלייה המטאורית של צ'טבוטים של AI. כלים כמו ChatGPT, Google Bard ו-Bing Chat מסתמכים כולם על LLMs כדי ליצור תגובות כמו אנושיות להנחיות ולשאלות שלך.
אבל בדיוק מה הם LLMs ואיך הם עובדים? כאן יצאנו לבטל מיסטיקה של LLMs.
מהו מודל שפה גדול?
במונחים הפשוטים ביותר שלו, LLM הוא מסד נתונים עצום של נתוני טקסט שניתן להפנות אליו כדי ליצור תגובות דמויות אדם להנחיות שלך. הטקסט מגיע ממגוון מקורות ויכול להסתכם במיליארדי מילים.
בין המקורות הנפוצים של נתוני טקסט בהם נעשה שימוש הם:
- סִפְרוּת: לימודי LLM מכילים לעתים קרובות כמויות אדירות של ספרות עכשווית וקלאסית. זה יכול לכלול ספרים, שירה ומחזות.
- תוכן מקוון: LLM יכיל לרוב מאגר גדול של תוכן מקוון, כולל בלוגים, תוכן אינטרנט, שאלות ותגובות בפורום וטקסט מקוון אחר.
- חדשות ואקטואליה: חלקם, אך לא כולם, יכולים לגשת לנושאי חדשות עדכניים. LLMs מסוימים, כמו GPT-3.5, מוגבלים במובן זה.
- מדיה חברתית: מדיה חברתית מייצגת משאב עצום של שפה טבעית. LLMs משתמשים בטקסט מפלטפורמות מרכזיות כמו פייסבוק, טוויטר ואינסטגרם.
כמובן, מאגר מידע עצום של טקסט הוא דבר אחד, אבל צריך להכשיר את ה-LLMs כדי להבין את זה כדי לייצר תגובות כמו אנושיות. איך זה עושה את זה זה מה שנעסוק בהמשך.
איך עובדים לימודי LLM?
כיצד משתמשי LLM במאגרים אלה כדי ליצור את התגובות שלהם? השלב הראשון הוא ניתוח הנתונים באמצעות תהליך הנקרא למידה עמוקה.
למידה עמוקה משמשת לזיהוי הדפוסים והניואנסים של השפה האנושית. זה כולל הבנה של דקדוק ותחביר. אבל חשוב מכך, זה כולל גם הקשר. הבנת ההקשר היא חלק מכריע בלימודי LLM.
הבה נסתכל על דוגמה כיצד LLMs יכולים להשתמש בהקשר.
ההנחיה בתמונה הבאה מזכירה לראות עטלף בלילה. מכאן, ChatGPT הבין שאנחנו מדברים על חיה ולא, למשל, מחבט בייסבול. כמובן, צ'אטבוטים אחרים אוהבים Bing Chat או Google Bard עשוי לענות על זה אחרת לגמרי.
עם זאת, הוא אינו בלתי ניתן לטעויות, וכפי שמראה דוגמה זו, לפעמים תצטרך לספק מידע נוסף כדי לקבל את התגובה הרצויה.
במקרה זה, זרקנו בכוונה מעט כדור עקום כדי להדגים באיזו קלות ההקשר אובד. אבל גם בני אדם יכולים להבין לא נכון את ההקשר של שאלות, וזה צריך רק הנחיה נוספת כדי לתקן את התגובה.
כדי ליצור תגובות אלה, LLMs משתמשים בטכניקה הנקראת יצירת שפה טבעית (NLG). זה כולל בחינת הקלט ושימוש בדפוסים הנלמדים ממאגר הנתונים שלו כדי ליצור תגובה נכונה מבחינה הקשרית ורלוונטית.
אבל לימודי תואר שני מעמיקים מזה. הם יכולים גם להתאים תשובות כך שיתאימו לטון הרגשי של הקלט. בשילוב עם הבנה הקשרית, שני ההיבטים הם המניעים העיקריים המאפשרים ל-LLMs ליצור תגובות דמויות אדם.
לסיכום, LLMs משתמשים במסד נתונים מסיבי של טקסט עם שילוב של למידה עמוקה וטכניקות NLG כדי ליצור תגובות כמו אנושיות להנחיות שלך. אבל יש מגבלות למה זה יכול להשיג.
מהן המגבלות של לימודי LLM?
לימודי תואר שני מייצגים הישג טכנולוגי מרשים. אבל הטכנולוגיה רחוקה מלהיות מושלמת, ועדיין יש הרבה מגבלות לגבי מה שהם יכולים להשיג. כמה מהבולטים יותר מהם מפורטים להלן:
- הבנה הקשרית: הזכרנו את זה כמשהו ש-LLM משלבים בתשובות שלהם. עם זאת, הם לא תמיד מבינים את זה נכון ולעתים קרובות אינם מסוגלים להבין את ההקשר, מה שמוביל לתשובות לא הולמות או סתם שגויות.
- הֲטָיָה: כל הטיות הקיימות בנתוני האימון יכולות להיות נוכחות לעתים קרובות בתגובות. זה כולל הטיות כלפי מגדר, גזע, גיאוגרפיה ותרבות.
- שכל ישר: קשה לכמת את השכל הישר, אבל בני אדם לומדים זאת מגיל צעיר פשוט על ידי צפייה בעולם הסובב אותם. ללימודי תואר שני אין את החוויה המובנית הזו לחזור עליה. הם מבינים רק את מה שסופק להם דרך נתוני ההכשרה שלהם, וזה לא נותן להם הבנה אמיתית של העולם שבו הם קיימים.
- LLM טוב רק כמו נתוני ההדרכה שלו: אף פעם לא ניתן להבטיח דיוק. פתגם המחשב הישן של "זבל פנימה, זבל החוצה" מסכם את המגבלה הזו בצורה מושלמת. LLMs טובים רק כפי שהאיכות והכמות של נתוני ההדרכה שלהם מאפשרים להם להיות.
יש גם טענה שחששות אתיים יכולים להיחשב כמגבלה של LLMs, אך נושא זה נופל מחוץ לתחום של מאמר זה.
3 דוגמאות ללימודי LLM פופולריים
ההתקדמות המתמשכת של AI נתמכת כעת במידה רבה על ידי LLMs. אז למרות שהם לא בדיוק טכנולוגיה חדשה, הם בהחלט הגיעו לנקודה של מומנטום קריטי, ויש כיום דגמים רבים.
להלן כמה מה-LLMs הנפוצים ביותר.
1. GPT
Generative Pre-trained Transformer (GPT) הוא אולי ה-LLM הידוע ביותר. GPT-3.5 מפעיל את פלטפורמת ChatGPT המשמשת לדוגמאות במאמר זה, בעוד שהגרסה החדשה ביותר, GPT-4, זמינה באמצעות מנוי ChatGPT Plus. מיקרוסופט משתמשת גם בגרסה העדכנית ביותר בפלטפורמת Bing Chat שלה.
2. למד"א
זהו ה-LLM הראשוני המשמש את Google Bard, צ'אטבוט הבינה המלאכותית של גוגל. הגרסה שאיתה הוצגה בארד בתחילה תוארה כגרסת "לייט" של ה-LLM. איטרציית ה-PALM החזקה יותר של ה-LLM החליפה זאת.
3. BERT
BERT ראשי תיבות של Bi-directional Encoder Representation from Transformers. המאפיינים הדו-כיווניים של המודל מבדילים BERT מ-LLMs אחרים כמו GPT.
הרבה יותר LLMs פותחו, ושלוחות נפוצות מה-LLMs הגדולות. ככל שהם יתפתחו, אלה ימשיכו לגדול במורכבות, דיוק ורלוונטיות. אבל מה צופן העתיד ללימודי תואר שני?
העתיד של לימודי תואר שני
אלה ללא ספק יעצבו את הדרך שבה אנו מתקשרים עם הטכנולוגיה בעתיד. הקליטה המהירה של דגמים כמו ChatGPT ו-Bing Chat היא עדות לעובדה זו. לטווח הקצר, סביר להניח שבינה מלאכותית תחליף אותך בעבודה. אבל עדיין קיימת אי ודאות לגבי חלק גדול בחיינו אלה ימלאו בעתיד.
טיעונים אתיים עשויים עדיין להשפיע על האופן שבו אנו משלבים את הכלים הללו בחברה. עם זאת, אם לשים את זה בצד אחד, חלק מהפיתוחים הצפויים של LLM כוללים:
- יעילות משופרת:עם LLMs הכוללים מאות מיליוני פרמטרים, הם רעבים מאוד למשאבים. עם שיפורים בחומרה ובאלגוריתמים, הם צפויים להפוך לחסכוניים יותר באנרגיה. זה גם יקצר את זמני התגובה.
- שיפור מודעות הקשר:LLMs הם אימון עצמי; ככל שהם מקבלים יותר שימוש ומשוב, כך הם משתפרים. חשוב לציין, זה ללא כל הנדסה גדולה נוספת. ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, הדבר יראה שיפורים ביכולות השפה ובמודעות להקשר.
- הוכשר למשימות ספציפיות:כלי הסחר הטובים ביותר שהם הפנים הציבוריות של LLMs מועדים לשגיאות. אבל ככל שהם מתפתחים והמשתמשים מאמנים אותם לצרכים ספציפיים, לימודי LLM יכולים למלא תפקיד גדול בתחומים כמו רפואה, משפטים, מימון וחינוך.
- אינטגרציה גדולה יותר: לימודי תואר שני יכולים להפוך לעוזרים דיגיטליים אישיים. תחשוב על סירי על סטרואידים, והבנת את הרעיון. לימודי תואר שני יכולים להפוך לעוזרים וירטואליים שעוזרים לך בכל דבר, מהצעת ארוחות ועד טיפול בהתכתבות שלך.
אלו הם רק חלק מהתחומים שבהם סביר להניח ש-LLMs יהפכו לחלק גדול יותר מהדרך בה אנו חיים.
לימודי תואר שני משנים ומחנכים
לימודי תואר שני פותחים בפנינו עולם מרגש של אפשרויות. העלייה המהירה של צ'אטבוטים כמו ChatGPT, Bing Chat ו-Google Bard היא עדות למשאבים שנשפכים לשטח.
ריבוי משאבים כזה יכול רק לראות את הכלים הללו הופכים לחזקים יותר, מגוונים ומדויקים יותר. היישומים הפוטנציאליים של כלים כאלה הם עצומים, וכרגע, אנחנו רק מגרדים את פני השטח של משאב חדש ומדהים.
