Как работают большие модели LLM

Как работают большие модели LLM. Общий процесс:

Шаг 1) Изучение больших объемов текстовых данных

LLM тренируются на огромных наборах данных (книги, веб-сайты и код), чтобы распознавать закономерности и связи между словами. Этот текст очищается и разбивается на токены — небольшие фрагменты, которые может обработать машина.

Шаг 2) Обучение модели

Используя технику глубокого обучения - трансформеры (transformer), LLM анализируют контекстные связи между словами. Они совершенствуются со временем, корректируя свои внутренние настройки (веса) с помощью градиентного спуска — процесса проб и ошибок, который минимизирует ошибки.

Шаг 3) Тонкая настройка для специальных задач

После обучения LLM настраиваются под конкретные приложения, такие как кодинг или поддержка клиентов. Это делается с помощью контролируемого обучения (supervised learning), обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) на основе обратной связи с человеком (RLHF) или адаптации с низким рангом (LoRA) для повышения точности.

Шаг 4) Формирование ответов

При вводе запроса LLM обрабатывает ввод, предсказывает наиболее вероятные следующие токены и генерирует ответ. Для повышения точности и релевантности некоторые модели перед генерацией ответа используют RAG-генерацию (Retrieval-Augmented Generation) с поиском внешних источников информации (например, базы данных или документы), чтобы предоставить более фактические ответы. Затем для уточнения окончательного вывода LLM применяет стратегии декодирования, такие как лучевой поиск (beam search) и выборка ядра (nucleus sampling).

Шаг 5) Фильтрация и оптимизация

Перед развертыванием LLM проходят через фильтры безопасности для удаления предвзятостого и вредоносного контента. Они также оптимизируются с использованием таких методов, как квантизация и обрезка, что делает их эффективными для облачного и локальных ИИ.

Какие существуют проблемы?

LLM сталкиваются с такими проблемами, как галлюцинации (ложные результаты), предвзятость и высокие вычислительные затраты. Инженеры оптимизируют их с помощью RAG, спекулятивного декодирования, гибридного развертывания в облаке и других решений.

Источник: vk.com

Комментарии: