Вам интересно, как работают ИИ, такие как ChatGPT и Вэнь Синьиян? Все они основаны на больших языковых моделях (LLM). В этой статье будет использован простой и понятный метод. Даже если у вас уровень математики только второго класса, вы сможете понять принцип работы LLM. Мы начнем с базовых концепций нейронных сетей и постепенно объясним основные технологии, такие как оцифровка текста, обучение моделей, передовые методы, а также архитектуру GPT и Transformer, что поможет вам раскрыть тайну LLM.
Нейронные сети: магия чисел
Прежде всего, нам нужно знать, что нейронная сеть похожа на суперкомпьютер, она может обрабатывать только числа. И входные, и выходные данные должны быть числами. Так как же нам заставить его понимать текст?
Секрет в том, чтобы преобразовать слова в числа! Например, мы можем представить каждую букву цифрой, например a=1, b=2 и так далее. Таким образом, нейронная сеть может «прочитать» текст.
Обучение модели: дайте сети «выучить» язык
Следующий шаг в случае оцифрованного текста — обучить модель и позволить нейронной сети «изучить» законы языка.
Процесс обучения похож на игру в угадайку. Мы показываем сети какой-нибудь текст, например «Шалтай-Болтай», и просим ее угадать, какая будет следующая буква. Если он угадает правильно, мы даем ему награду; если он угадает неправильно, мы даем ему штраф. Постоянно угадывая и корректируя, сеть может предсказывать следующую букву с возрастающей точностью, в конечном итоге создавая полные предложения, такие как «Шалтай-Болтай сидел на стене».
Продвинутые методы: сделайте модель более «умной»
Чтобы сделать модель более «умной», исследователи изобрели множество передовых технологий, таких как:
Встраивание слов: вместо использования простых чисел для обозначения букв мы используем набор чисел (векторов) для представления каждого слова, что может более полно описать значение слова.
Сегментатор подслов: разделяйте слова на более мелкие единицы (подслова), например, разделяя «кошки» на «кошки» и «ы», что может сократить словарный запас и повысить эффективность.
Механизм самообслуживания: когда модель предсказывает следующее слово, она корректирует вес прогноза на основе всех слов в контексте, точно так же, как мы понимаем значение слова на основе контекста при чтении.
Остаточное соединение. Чтобы избежать трудностей с обучением, вызванных слишком большим количеством сетевых слоев, исследователи изобрели остаточное соединение, чтобы облегчить изучение сети.
Механизм внимания с несколькими головами: за счет параллельного запуска нескольких механизмов внимания модель может понимать контекст с разных точек зрения и повышать точность прогнозов.
Позиционное кодирование: чтобы модель понимала порядок слов, исследователи добавляют позиционную информацию к встраиваниям слов, точно так же, как мы обращаем внимание на порядок слов при чтении.
Архитектура GPT: «чертеж» крупномасштабных языковых моделей
Архитектура GPT в настоящее время является одной из самых популярных архитектур крупномасштабных языковых моделей. Это своего рода «чертеж», которым руководствуются при проектировании и обучении модели. Архитектура GPT умело сочетает в себе вышеупомянутые передовые методы, позволяющие модели эффективно изучать и генерировать язык.
Архитектура-трансформер: «революция» языковых моделей
Архитектура Transformer — это крупный прорыв в области языковых моделей за последние годы. Она не только повышает точность прогнозирования, но и снижает сложность обучения, закладывая основу для разработки крупномасштабных языковых моделей. Архитектура GPT также развивалась на основе архитектуры Transformer.
Ссылка: https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876.
Я полагаю, что благодаря объяснениям в этой статье вы уже имеете предварительное представление о крупномасштабных языковых моделях. Хотя внутренний механизм LLM очень сложен, его основные принципы не являются загадочными. Я надеюсь, что эта статья поможет вам лучше понять эту удивительную технологию.