Архитектуры больших языковых моделей (LLM): всесторонний гид

Большие языковые модели (LLM) стали центральными в различных приложениях, включая обработку документов, улучшение поиска, автоматизацию рабочих процессов, общение с клиентами и многое другое. Понимание архитектуры LLM имеет решающее значение для бизнес-лидеров, планирующих внедрить языковые решения на основе ИИ.

Основные компоненты архитектуры LLM

• Векторные представления слов: LLM кодируют слова в токены и числовые векторы, чтобы захватить значение и контекст. Этот процесс известен как векторное представление слов.
• Позиционное кодирование: Этот метод вводит информацию о порядке слов в модели, позволяя ей различать структурно подобные предложения с разными значениями.
• Трансформерные блоки: Основные вычислительные блоки в большинстве LLM, обрабатывающие целые последовательности текста параллельно. Каждый блок включает механизмы внимания, нейронные сети прямого распространения и слои нормализации.

Типы архитектур LLM

• Архитектура только с энкодером: Сосредоточена на понимании и анализе входного текста, идеально подходит для задач классификации текста, семантического поиска и анализа тональности. Пример: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
• Архитектура только с декодером (каузальный декодер): Предсказывает следующее слово в последовательности, подходит для генерации текста, генерации кода, чат-ботов и систем автозаполнения. Пример: модели GPT (например, GPT-3, GPT-4).
• Архитектура энкодер-декодер (последовательность к последовательности): Включает как энкодер, так и декодер, эффективна для задач машинного перевода, суммаризации текста, ответов на вопросы и генерации текста из данных. Пример: T5 (Text-To-Text Transfer Transformer).
• Архитектура префиксного декодера: Вариация настройки только с декодером, позволяющая добавлять дополнительный контекст или инструкции в качестве префикса перед фактическим входом. Пример: FLAN-T5.

Ключевые соображения при проектировании

• Стратегии предварительного обучения: Предварительное обучение — это начальная фаза, на которой языковая модель изучает основы человеческого языка. Общие стратегии включают маскированное языковое моделирование (MLM) и каузальное языковое моделирование (CLM).
• Подходы к дообучению: Дообучение адаптирует предварительно обученную LLM к конкретной задаче или области. Общие подходы включают настройку инструкций, контролируемое дообучение и обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF).

Популярные примеры LLM

• GPT-4: Модель только с декодером, известная генерацией текста, следованием инструкциям и генерацией кода.
• BERT: Модель только с энкодером, отлично подходящая для глубокого понимания контекста языка, полезная для ранжирования поиска, классификации и семантического поиска.
• T5: Модель энкодер-декодер, эффективная в задачах преобразования текста, таких как суммаризация и перевод.

FAQ

1. Что такое архитектура LLM?: Архитектура LLM относится к внутренней структуре и принципам проектирования, которые определяют, как эти модели обрабатывают текстовые данные.
2. Какие типы архитектур LLM существуют?: Существует несколько типов, включая архитектуры только с энкодером, только с декодером, энкодер-декодер и префиксный декодер.
3. Как LLM понимают контекст?: LLM используют векторные представления слов и позиционное кодирование, чтобы захватить значение и контекст.