GPT, czyli Generative Pre-trained Transformer
GPT, czyli Generative Pre-trained Transformer, to duży model językowy, inaczej LLM, to wytrenowany model uczenia maszynowego (ang. Machine Learning), który może generować tekst przypominający tekst napisany przez człowieka (np: wypowiedzi na różne tematy lub kod komputerowy). Korzystam z różnych wersji GPT od lat. W tym wpisie zamierzam najpierw zadać pytanie „co to jest LLM?”, następnie opiszę, jak modele LLM działają. A na końcu odpowiem na nurtujące pytanie: „jakie są zastosowania biznesowe LLM?”.
Co to jest duży model językowy (LLM)?
Duży model językowy (ang. Large Language Model) jest przykładem czegoś, co nazywa się modelem bazowym. Modele bazowe są wstępnie trenowane na dużych ilościach danych bez etykiet i z samonadzorem, co oznacza, że model uczy się wzorców występujących w danych w sposób, który generuje uogólnialne i adaptowalne wyniki. Duże modele językowe są przykładami modeli bazowych stosowanych specjalnie do tekstu i rzeczy przypominających tekst. Mam tu na myśli takie rzeczy jak na przykład kod. Duże modele językowe są trenowane na dużych zbiorach danych tekstowych, takich jak książki, artykuły i rozmowy.
Kiedy mówimy „duże” (ang. large), mamy na myśli modele uczenia maszynowego (ang. Machine Learning), które mogą mieć rozmiar dziesiątków GigaBajtów i są trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych. Mówimy tu o potencjalnie PetaBajtach danych. Aby dać perspektywę o co tutaj mi chodzi, dla przykładu plik tekstowy (popularne rozszerzenie TXT) o rozmiarze jednego GigaBajta może przechowywać około 178 milionów słów. Dużo słów w jednym Gigabajcie – o tak.
Ile GigaBajtów jest w PetaBajcie? To około 1 milion. Tak, to naprawdę dużo tekstu. Duże modele językowe są również jednymi z największych modeli, jeśli chodzi o liczbę parametrów. Parametr to wartość, którą model może zmieniać niezależnie podczas nauki, a im więcej parametrów ma model (LLM), tym bardziej skomplikowany może być. GPT-3, na przykład, jest wstępnie trenowany na korpusie o rozmiarze 45 TeraBajtów danych i używa 175 miliardów parametrów ML.
Jak działają LLMy?
LLM równa się trzy rzeczy: dane, architektura i wreszcie, możemy myśleć o tym jako trening. Te trzy rzeczy są naprawdę składnikami LLMów. Omówiliśmy już ogromne ilości danych tekstowych, które wchodzą w skład LLMów.
Jeśli chodzi o architekturę, to jest to sieć neuronowa, a dla GPT jest to transformer. Architektura transformera umożliwia modelowi LLM obsługę sekwencji danych, takich jak zdania lub linie kodu. Transformery są zaprojektowane tak, aby rozumieć kontekst każdego słowa w zdaniu, uwzględniając je w odniesieniu do każdego innego słowa. To pozwala modelowi budować kompleksowe zrozumienie struktury zdania i znaczenia słów w nim zawartych. Następnie ta architektura jest trenowana na wszystkich tych ogromnych ilościach danych.
Podczas treningu model uczy się przewidywać następne słowo w zdaniu na przykład:
"niebo jest..." zaczyna się od losowego zgadywania, "niebo jest błąd".
Ale z każdą iteracją model dostosowuje swoje wewnętrzne parametry, aby zmniejszyć różnicę między swoimi przewidywaniami a rzeczywistymi wynikami. Model kontynuuje to, stopniowo poprawiając swoje przewidywania słów, aż będzie w stanie niezawodnie generować spójne zdania. Zapomnij o "błędzie", może odkryć, że to "niebieski".
Model może być następnie dostrojony na mniejszym, bardziej specyficznym zbiorze danych. Tutaj model poprawia swoje zrozumienie, aby móc wykonywać to konkretne zadanie bardziej precyzyjnie. Dostrojenie pozwala ogólnemu modelowi językowemu stać się ekspertem w konkretnym zadaniu.
Rola systemu Linux w rozwoju LLMów
System Linux odgrywa kluczową rolę w rozwoju i wdrażaniu dużych modeli językowych (LLM). Jego znaczenie w tej dziedzinie jest niezaprzeczalne z kilku powodów.
Linux, jako otwarte i elastyczne środowisko, oferuje niesamowitą wydajność i skalowalność, które są niezbędne dla trenowania i wdrażania LLMów. Duże modele językowe wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych, a system Linux zapewnia możliwość efektywnego zarządzania tymi zasobami. Dzięki wsparciu dla rozproszonego przetwarzania danych i silnej integracji z zaawansowanym sprzętem, takim jak GPU (ang. Graphic Processing Units) oraz TPU (ang. Tensor Processing Units), Linux pozwala na szybkie i efektywne przetwarzanie ogromnych ilości danych.
Linux jest również niezwykle popularny w środowiskach naukowych i badawczych ze względu na swoje otwarte źródła. Dostępność i przejrzystość kodu źródłowego umożliwiają naukowcom i badaczom dostosowywanie systemu operacyjnego do specyficznych potrzeb ich badań. Ponadto, wiele narzędzi i bibliotek do uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow, PyTorch czy otwartych modeli GPT, jest natywnie wspieranych na systemie Linux.
Kolejnym istotnym aspektem jest stabilność i bezpieczeństwo systemu Linux. W kontekście obliczeń na dużą skalę, takich jak trenowanie modeli LLM, stabilność systemu operacyjnego jest kluczowa. Linux oferuje niezawodne środowisko pracy, które minimalizuje ryzyko awarii i umożliwia ciągłą pracę nad treningiem modeli.
Społeczność open-source związana z Linuxem, składająca się z licznych programistów, badaczy i inżynierów, stale rozwija i ulepsza system operacyjny. Dzięki temu Linux nieustannie ewoluuje, oferując najnowsze rozwiązania i usprawnienia, które wspierają rozwój technologii związanych z LLMami.
Jakie są zastosowania biznesowe LLMów?
W zastosowaniach obsługi klienta firmy mogą używać LLMów do tworzenia inteligentnych chatbotów, które mogą obsługiwać różnorodne zapytania klientów, uwalniając ludzi do bardziej skomplikowanych spraw. Innym dobrym polem jest tworzenie treści. LLMy mogą pomagać w generowaniu artykułów, e-maili, postów w mediach społecznościowych, a nawet skryptów do filmów na YouTube.
LLMy mogą również przyczynić się do rozwoju oprogramowania, pomagając w generowaniu i przeglądaniu kodu. I to jest tylko powierzchowne zarysowanie możliwości. W miarę jak duże modele językowe będą się rozwijać, odkryjemy coraz więcej innowacyjnych zastosowań.
I właśnie dlatego jestem tak zafascynowany dużymi modelami językowymi. Zachęcam Was do eksperymentów z LLMami, bo każdy coś może odkryć dla siebie ciekawego w tak ogromnych zbiorach danych skondensowanych w jednej „czarnej skrzynce” zwanej LLM!
Podsumowując, system Linux odgrywa niezastąpioną rolę w rozwoju i wdrażaniu dużych modeli językowych. Jego wydajność, elastyczność, stabilność i wsparcie dla zaawansowanego sprzętu czynią go idealnym wyborem dla naukowców i inżynierów pracujących nad najnowszymi technologiami w dziedzinie uczenia maszynowego. Dzięki Linuxowi, możliwe jest osiągnięcie nie tylko lepszych wyników, ale także przyspieszenie postępu w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie uczenia maszynowego.
