Ce sunt și cum funcționează modele lingvistice mari (LLM). Află cum poți să le folosești

Un LLM poate fi considerat o formă avansată de inteligență artificială (AI), care încearcă să imite abilitățile lingvistice ale oamenilor.

Unele LLM-uri folosesc un tip de rețea neuronală numită transformator, care le permite să gestioneze sarcini de limbaj complexe cu o competență remarcabilă.

Aceste modele pot îndeplini o serie de sarcini, cum ar fi: răspuns la întrebări, rezumat text, traducerea limbilor sau generarea de conținut.

LLM-urile excelează în generarea de conținut. Ele automatizează crearea de conținut pentru articole de blog, materiale de marketing sau de vânzări și alte sarcini de redactare.

În cercetare și în mediul universitar, acestea ajută la rezumarea și extragerea informațiilor din seturi vaste de date, accelerând descoperirea cunoștințelor.

LLM-urile joacă, de asemenea, un rol vital în traducerile lingvistice, eliminând barierele lingvistice prin furnizarea de traduceri exacte și relevante din punct de vedere contextual.

În plus, ele contribuie la accesibilitate prin asistarea persoanelor cu dizabilități, inclusiv prin aplicații text-to-speech și prin generarea de conținut în formate accesibile.

De la asistență medicală la finanțe, LLM-urile transformă industriile prin eficientizarea proceselor, îmbunătățirea experiențelor clienților și permiterea unei luări de decizii mai eficiente și bazate pe date.

Exemple de modele lingvistice mari

Iată câteva exemple de LLM-uri utilizate pe scară largă:

Gemini: Este un instrument de inteligență artificială generativă dezvoltat de Google, care folosește tehnici de învățare automată și prelucrare a limbajului natural pentru a genera răspunsuri text de tip uman la diverse solicitări.

Gemini este capabil de un raţionament mai sofisticat şi poate să înţeleagă informaţia cu un grad mare de nuanţare.

De asemenea, Gemini se remarcă prin faptul că nu a fost antrenat doar pe un corpus de text, ci este conceput pentru a fi multimodal.

BERT: Este un LLM conceput de Google, care a stabilit noi standarde de performanță pentru mai multe sarcini NLP. Printre acestea se numără clasificarea textului, extragerea entităților sau înțelegerea limbajului natural.

BERT folosește o tehnică numită masked language modeling, care presupune ascunderea unor cuvinte din textul de intrare și încercarea de a le prezice pe baza contextului.

XLNet: Creat de Google și Carnegie Mellon University, XLNet este un LLM care îmbunătățește BERT prin folosirea unei tehnici numite permutation language modeling, care presupune generarea de permutări ale cuvintelor din textul de intrare și încercarea de a le prezice pe baza contextului.

XLNet a depășit BERT la mai multe sarcini NLP, cum ar fi analiza sentimentelor sau sistemele de răspuns la întrebări.

Cum să folosiți LLM-urile în mod eficient?

Pentru a folosi LLM-urile în mod eficient, este nevoie să se țină cont de câteva recomandări care pot optimiza performanța și calitatea LLM-urilor.

Alege modelul potrivit: în funcție de scopul și domeniul aplicației, este important să fie ales un LLM care este antrenat și adaptat pentru sarcina NLP dorită.

Dacă scopul este de a genera texte informative, este indicat să fie ales un LLM care este antrenat pe date text de tip enciclopedic, cum ar fi, de exemplu, Wikipedia.

Folosește date de calitate: pentru a asigura calitatea și corectitudinea textului generat, este important să fie folosite date text de calitate, relevante, actuale și credibile.

Evaluează și validează rezultatele: pentru a verifica performanța și calitatea LLM-urilor, este important să se evalueze și să se valideze rezultatele obținute.

În cazul în care scopul este de a genera texte care exprimă sentimente sau emoții, este mai bine să se evalueze și să se valideze rezultatele folosind metode și criterii subiective, cum ar fi -ul utilizatorilor.

Avantajele modelelor lingvistice mari

LLM-urile prezintă mai multe avantaje. Printre acestea se numără:

Generarea și completarea textului: LLM-urile pot genera texte de înaltă calitate, care sunt coerente și relevante din punct de vedere contextual.

De asemenea, LLM-urile pot completa texte existente, oferind sugestii sau corecții, în funcție de scopul și stilul textului.

Traducerea automată: LLM-urile pot îmbunătăți calitatea traducerilor între diferite limbi, folosind mecanismul de atenție pentru a capta sensul și contextul textului de intrare.

Mai mult, LLM-urile pot să realizeze traduceri multilingve, adică traducerea unui text de intrare în mai multe limbi de ieșire simultan.

Analiza sentimentelor: LLM-urile pot detecta și clasifica sentimentele sau emoțiile exprimate într-un text, folosind reprezentările vectoriale ale cuvintelor și secvențelor de cuvinte.

Prin folosirea mecanismului de atenție pentru a capta tonul și intenția textului de ieșire, acestea mai pot să genereze texte care exprimă sentimente sau emoții specifice. Ele pot să analizeze sentimentele din recenzii, comentarii și postări sau pot genera texte care exprimă bucurie, tristețe sau furie.

Sistemele de răspuns la întrebări: Modelele lingvistice mari echipează sistemele de răspuns la întrebări (QA) cu capacitatea de a percepe și de a răspunde cu acuratețe la interogarea în limbaj natural a unui utilizator.

Mai mult, folosind mecanismul de atenție pentru a se concentra pe părțile importante ale textului de ieșire, LLM-urile pot genera întrebări pe baza unui context dat. Ele pot să răspundă la întrebări despre un film sau o carte, de exemplu, sau pot să genereze întrebări despre un subiect sau un domeniu.

Chatboții și agenții conversaționali: LLM-urile pot crea chatboți și agenți conversaționali atractivi și asemănători oamenilor, care pot interacționa cu utilizatorii în mod natural și fluent.