Что такое LLM в контексте программирования и искусственного интеллекта

LLM, Limited Memory Machine Learning — это подход к машинному обучению, который активно применяется в контексте программирования и искусственного интеллекта (еще это переводится как машинное обучение с ограниченной памятью). Термин Limited Memory Machine Learning не широко распространен в машинном обучении. Этот подход сосредотачивается на эффективной обработке и анализе больших объемов данных с ограниченными ресурсами памяти. Например метод оптимизации, такой как стохастический градиентный спуск с мини-пакетами (mini-batch stochastic gradient descent, MB-SGD), он считаться «ограниченными» в том смысле, что они не требуют хранения всего обучающего набора в памяти в каждый момент времени.

В данной статье мы рассмотрим, что такое LLM в контексте Limited Memory Machine Learning, а так же в контексте Large Language Model, и какие принципы лежат в их основе, а также как они применяются в области программирования и искусственного интеллекта.

Существует 4 основных типа искусственного интеллекта

1. Реактивные машины — это системы искусственного интеллекта, которые не имеют памяти и ориентированы на конкретные задачи, а это означает, что входные данные всегда обеспечивают один и тот же результат. Одним из лучших примеров реактивного ИИ является случай, когда Deep Blue, система искусственного интеллекта IBM для игры в шахматы, победила Гарри Каспарова в конце 1990-х годов.
2. Ограниченная память — следующий тип ИИ в своей эволюции. Этот алгоритм имитирует совместную работу нейронов нашего мозга, а это означает, что он становится умнее по мере получения большего количества данных для обучения. Алгоритмы глубокого обучения улучшают обработку естественного языка NLP, распознавание изображений и другие типы обучения с подкреплением. ИИ с ограниченной памятью, в отличие от реактивных машин, может заглядывать в прошлое и отслеживать конкретные объекты или ситуации с течением времени. Затем эти наблюдения программируются в ИИ, чтобы его действия могли выполняться на основе данных как прошлого, так и настоящего момента. Но из-за ограниченности памяти эти данные не сохраняются в памяти ИИ как опыт, на котором можно учиться, подобно тому, как люди могут извлекать смысл из своих успехов и неудач. Искусственный интеллект со временем совершенствуется по мере обучения на большем количестве данных.
3. Теория разума. Первые два типа ИИ — реактивные машины и ограниченная память — существуют в настоящее время. Теория разума и самосознающий ИИ — это теоретические типы, которые могут быть созданы в будущем. Таким образом, реальных примеров пока нет. Но еще не вечер! Если она будет разработана, теория разума ИИ может иметь потенциал, чтобы понять мир и то, как другие существа имеют мысли и эмоции. В свою очередь, это влияет на то, как они ведут себя по отношению к окружающим.
4. Самосознание. Грандиозным финалом эволюции ИИ станет создание систем, обладающих самоощущением и осознанным пониманием своего существования. Такого типа ИИ пока не существует. Повторимся, еще не вечер. Это выходит за рамки теории искусственного интеллекта и понимания эмоций, позволяя осознавать себя, свое состояние и быть способным чувствовать или предсказывать чувства других.

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения далеки от самосознания, потому что еще многое предстоит узнать об интеллекте человеческого мозга и о том, как работают память, обучение и принятие решений, но кое-что уже есть

Основны LLM

1. Оптимизированная память. Одной из главных характеристик LLM является способность обрабатывать данные при ограниченных ресурсах оперативной памяти. Вместо хранения всех данных в оперативной памяти LLM использует различные техники, такие как сжатие данных, уменьшение размерности и кэширование, чтобы обеспечить эффективную работу с ограниченным объемом памяти.
2. Инкрементальное обучение. LLM поддерживает инкрементальное обучение, что позволяет обновлять алгоритмы машинного обучения по мере поступления новых данных. Это полезно, когда объем данных непрерывно растет, и требуется быстрая адаптация.
3. Параллелизм. Для улучшения производительности LLM может использовать техники параллелизма, такие как распределение вычислений на несколько процессоров или ядер. Это позволяет более эффективно использовать вычислительные ресурсы и ускоряет процесс обучения.

Применение LLM в программировании и искусственном интеллекте

1.  Обработка естественного языка (NLP): В задачах NLP, где данные могут быть объемными (тексты, документы), LLM позволяет эффективно обрабатывать текстовые данные даже при ограниченных ресурсах памяти. Это особенно важно для мобильных устройств и систем с ограниченными вычислительными мощностями.
2. Рекомендательные системы: LLM может быть применен для построения рекомендательных систем, которые предсказывают предпочтения пользователей. Он позволяет эффективно работать с большими объемами данных о пользователях и товарах, обеспечивая высокую производительность и точность.
3. Интернет вещей (IoT): В контексте IoT устройства часто имеют ограниченные ресурсы памяти. LLM позволяет разрабатывать модели машинного обучения для анализа данных с датчиков и устройств через интернет, учитывая ограниченные условия.
4. Анализ данных в реальном времени: LLM эффективен при анализе потоков данных в реальном времени, таких как данные социальных медиа, финансовые транзакции и другие. Он позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся данным и принимать решения на основе актуальной информации.
5. Мобильные приложения: В мире мобильных приложений, где ограничены вычислительные ресурсы, LLM помогает создавать приложения с интеллектуальными функциями, такими как распознавание речи, обработка изображений и др., не затрачивая слишком много памяти.

На сегодня большие языковые платформы, такие как GPT −3 от OpenAI, обучаются на внушительном количестве текстовых данных для понимания и генерации текста. Эти модели используют то, что называется трансформерной архитектурой, которая позволяет LLM обрабатывать последовательности текста с учетом контекста каждого слова. Даже без затрат на маркетинг детище OpenAI смогло приобрести небывалую популярность в мире и обогнать конкурентов по приросту пользователей.

Отметим, что ChatGPT уклоняется от вопроса применяется ли конкретная технология MB-SGD в стенах OpenAI.

ОткрытаяAI (OpenAI), компания, стоящая за ChatGPT, не предоставляет подробной информации о том, какие конкретные методы оптимизации используются внутри модели, включая mini-batch stochastic gradient descent (MB-SGD). В документации и публичных заявлениях OpenAI обычно упоминаются общие принципы обучения моделей глубокого обучения, но конкретные технические детали могут быть ограничены из соображений безопасности и защиты от возможного злоупотребления. ChatGPT

Для неискушенных такая технология может выглядеть сродни магии. Но специалисту необходимо понимать алгоритм, чтобы умело воспользоваться всеми преимуществами новой технологии.
Представьте LLM как очень сложный многослойный алгоритм, который анализирует текст и пытается предсказать следующее слово в данном контексте. Это делается путем тренировки модели на сотнях гигабайт текстовых данных, откуда она извлекает информацию и учится на ее основе.

Алгоритм довольно бесхитростный и заключается в следующих шагах:

• На вход модели поступает «промпт» (prompt, подсказка — набор слов или информация от юзера) и на основе этого запускается процесс подбора следующего слова.
• Далее выданная строка вновь поступает на вход, и уже на основе вновь поступившей строки подбирается следующее слово.
• В результате многократного повторения этого алгоритма формируется «разумное предложение» на основе запроса юзера.

На самом деле не все так просто. На сегодняшний день нельзя точно объяснить как именно машинам удается «понять» текст. Но образно объяснить можно.

Каждое слово можно вообразить как точку в многомерном пространстве LLM. Для описания каждого слова GPT использует эмбеддинг (embedding) — процесс преобразования слова в набор чисел (правление сказать : числовой вектор). Этот набор чисел состоит из 10 тыс. знаков.

После обучения языковая модель размешает эти точки (слова в виде числового вектора) в многомерном пространстве за счет эмбеддинга. А затем используя математические вычисления находит близкие по смыслу слова, которые являются близкими точками в ее пространстве.

Пример работы с GPT−2

Предположим, мы хотим сгенерировать следующее слово для фразы «Люди нуждаются в». Модель будет анализировать эту последовательность и на основе предварительного обучения предлагать вероятность подходящих слов. Она может предсказать несколько возможных вариантов завершения фразы, например, «Люди нуждаются в еде», «Люди нуждаются в знаниях» и так далее.

На практике, используя такую модель, вы могли бы таким образом кодировать:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

sequence = "People need"

inputs = tokenizer.encode(sequence, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs, max_length=100, temperature=1.0)

print(tokenizer.decode(outputs[:, inputs.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True))

Код, который представлен выше, написан на языке Python и использует библиотеку transformers от Hugging Face. Это библиотека для обработки естественного языка (NLP), которая предоставляет общие архитектуры (например, BERT, GPT−2) для обучения, представления и использования моделей NLP.

Давайте разберемся, как он работает:

1. Импорт необходимых модулей: из библиотеки transformers импортируются две вещи: GPT2LMHeadModel и GPT2Tokenizer. GPT2LMHeadModel — это класс модели, представляющий собой GPT−2 модель для создания языковых моделей. GPT2Tokenizer — это класс для токенизации текста.
2. Инициализация токенизатора и модели: инициализируются экземпляры GPT2Tokenizer и GPT2LMHeadModel с использованием предварительно обученной GPT−2.
3. Задание входной последовательности: здесь задается входная последовательность "People need", которую модель будет использовать в качестве основы для генерации текста.
4. Кодирование входной последовательности: входная последовательность кодируется с использованием токенизатора. Это преобразует входной текст в формат, который модель может интерпретировать. Опция return_tensors="pt" указывает, что мы хотим вернуть тензоры PyTorch.
5. Генерация вывода: затем LLM генерирует вывод на основе входных данных. Параметр max_length указывает максимальную длину сгенерированной последовательности, а temperature контролирует степень случайности вывода.
6. Декодирование и печать вывода: наконец, вывод декодируется обратно в текст и выводится на экран. Здесь используется срез, чтобы удалить входную последовательность из вывода, и skip_special_tokens=True указывает, что мы хотим пропустить специальные токены (например, токены начала и конца последовательности), которые могут быть включены в вывод.

Таким образом, этот код использует модель GPT−2 для генерации текста, который продолжает входную последовательность фразы "People need".

Модели, подобные этим, могут быть использованы в таких областях, как машинный перевод (перевод текста с одного языка на другой), анализ настроений (определение, положительный ли текст или отрицательный), генерирование ответов для систем виртуальных помощников, аннотирование изображений (описание содержимого изображения словами) и многие другие области, где необходимо понимание естественного языка.

В итоге

Основной вызов при использовании LLM заключается в обучении и соблюдении этических принципов, поскольку модель может генерировать нежелательные результаты или «галлюцинации» на основе предубеждений, существующих в анализируемых данных.

В заключение Limited Memory Machine Learning — это подход к машинному обучению, который специально разработан для работы с ограниченными ресурсами памяти. Он находит широкое применение в программировании и искусственном интеллекте, позволяя эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных даже при ограниченных вычислительных мощностях. Благодаря принципам оптимизированной памяти, инкрементального обучения и использования параллелизма LLM делает разработку интеллектуальных приложений более доступной и эффективной.