Yapay zeka uygulamaları makaleleri özetliyor, hikayeler yazıyor ve uzun konuşmalar yapıyor – ve büyük dil modelleri işin zor kısmını yapıyor.

Büyük bir dil modeli veya LLM, büyük veri kümelerinden elde edilen bilgilere dayalı olarak metni ve diğer içeriği tanıyabilen, özetleyebilen, tercüme edebilen, tahmin edebilen ve oluşturabilen derin bir öğrenme algoritmasıdır.

Büyük dil modelleri, trafo modellerinin en başarılı uygulamaları arasındadır. Sadece AI’lara insan dillerini öğretmek için değil, proteinleri anlamak, yazılım kodu yazmak ve çok daha fazlası için.

Çeviri, sohbet botları ve yapay zeka asistanları gibi doğal dil işleme uygulamalarını hızlandırmanın yanı sıra sağlık hizmetlerinde, yazılım geliştirmede ve diğer birçok alanda kullanım durumlarında büyük dil modelleri kullanılmaktadır.

Büyük Dil Modelleri Ne İçin Kullanılır?

Dil, insan iletişiminden daha fazlası için kullanılır.

Kod, bilgisayarların dilidir. Protein ve moleküler diziler biyolojinin dilidir. Farklı türde iletişimin gerekli olduğu bu tür dillere veya senaryolara büyük dil modelleri uygulanabilir.

Bu modeller, AI’nın sektörler ve işletmeler genelinde erişimini genişletiyor ve dünyanın en zorlu sorunları için karmaşık çözümler üretmeye yardımcı olabileceğinden yeni bir araştırma, yaratıcılık ve üretkenlik dalgasını etkinleştirmesi bekleniyor.

Örneğin, büyük dil modellerini kullanan bir yapay zeka sistemi, moleküler ve protein yapılarından oluşan bir veri tabanından öğrenebilir ve ardından bu bilgiyi, bilim insanlarının çığır açan aşılar veya tedaviler geliştirmesine yardımcı olan uygulanabilir kimyasal bileşikler sağlamak için kullanabilir.

Büyük dil modelleri ayrıca yeniden tasarlanmış arama motorları, özel sohbet robotları, şarkılar, şiirler, hikayeler ve pazarlama materyalleri için kompozisyon araçları ve daha fazlasının oluşturulmasına yardımcı oluyor.

Büyük Dil Modelleri Nasıl Çalışır?

Büyük dil modelleri, büyük hacimli verilerden öğrenir. Adından da anlaşılacağı gibi, bir LLM’nin merkezi, üzerinde eğitildiği veri kümesinin boyutudur. Ancak yapay zeka ile birlikte “büyük” tanımı da büyüyor.

Artık, büyük dil modelleri tipik olarak, internette uzun bir süre boyunca yazılan hemen hemen her şeyi içerecek kadar büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmektedir.

Bu kadar büyük miktarda metin, denetimsiz öğrenme kullanılarak yapay zeka algoritmasına beslenir – bir modele onunla ne yapılacağına dair açık talimatlar olmadan bir veri kümesi verildiğinde. Bu yöntemle, büyük bir dil modeli sözcükleri ve bunların arkasındaki kavramları ve aralarındaki ilişkileri öğrenir. Örneğin, “havlamak” kelimesinin iki anlamını bağlamına göre ayırt etmeyi öğrenebilir.

Ve tıpkı bir dilde uzman olan bir kişinin bir cümle veya paragrafta sonra ne gelebileceğini tahmin edebilmesi veya hatta yeni kelimeler veya kavramlar bulabilmesi gibi, büyük bir dil modeli de bilgisini içeriği tahmin etmek ve oluşturmak için kullanabilir.

Büyük dil modelleri, belirli bir uygulama için eğitmek amacıyla modele odaklanılacak küçük veri parçalarını besleme süreci olan ince ayar veya hızlı ayar gibi teknikler de dahil olmak üzere belirli kullanım durumları için özelleştirilebilir.

Sıraları paralel olarak işlemedeki hesaplama verimliliği sayesinde, trafo modeli mimarisi, en büyük ve en güçlü LLM’lerin arkasındaki yapı taşıdır.

Büyük Dil Modelleri için En İyi Uygulamalar

Büyük dil modelleri, arama motorları, doğal dil işleme, sağlık hizmetleri, robotik ve kod oluşturma gibi alanlarda yeni olasılıkların kilidini açıyor.

Popüler ChatGPT AI chatbot, büyük bir dil modelinin bir uygulamasıdır. Sayısız doğal dil işleme görevi için kullanılabilir.

LLM’ler için neredeyse sonsuz uygulamalar şunları da içerir:

• Perakendeciler ve diğer hizmet sağlayıcılar, dinamik sohbet robotları, yapay zeka asistanları ve daha fazlası aracılığıyla gelişmiş müşteri deneyimleri sağlamak için büyük dil modellerini kullanabilir.
• Arama motorları, daha doğrudan, insana benzer yanıtlar sağlamak için büyük dil modellerini kullanabilir.
• Yaşam bilimi araştırmacıları, proteinleri, molekülleri, DNA ve RNA’yı anlamak için büyük dil modelleri eğitebilirler.
• Geliştiriciler şunları yapabilir: yazılım yazmak ve robotlara fiziksel görevleri öğretmek büyük dil modelleri ile.
• Pazarlamacılar, müşteri geri bildirimlerini ve isteklerini kümeler halinde düzenlemek veya ürünleri, ürün açıklamalarına göre kategorilere ayırmak için büyük bir dil modeli eğitebilir.
• Mali müşavirler, büyük dil modellerini kullanarak kazanç çağrılarını özetleyebilir ve önemli toplantıların dökümlerini oluşturabilir. Ve kredi kartı şirketleri, tüketicileri korumak için anormallik tespiti ve dolandırıcılık analizi için LLM’leri kullanabilir.
• Hukuk ekipleri yasal yorumlama ve karalama işlemlerine yardımcı olması için büyük dil modellerini kullanabilir.

Bu devasa modelleri üretimde verimli bir şekilde çalıştırmak yoğun kaynak gerektirir ve diğer zorlukların yanı sıra uzmanlık gerektirir. NVIDIA Triton Çıkarım Sunucusumodel dağıtımını standartlaştırmaya ve üretimde hızlı ve ölçeklenebilir yapay zeka sunmaya yardımcı olan yazılım.

Büyük Dil Modelleri Nerede Bulunur?

Haziran 2020’de OpenAI yayınlandı GPT-3 kısa yazılı istemlerle metin ve kod üretebilen 175 milyar parametreli bir modelle desteklenen bir hizmet olarak.

2021’de NVIDIA ve Microsoft, Megatron-Turing Doğal Dil Üretimi 530Bözetleme ve içerik oluşturma gibi görevleri kolaylaştıran, okuduğunu anlama ve doğal dil çıkarımı için dünyanın en büyük modellerinden biridir.

Ve geçen yıl HuggingFace tanıtıldı ÇİÇEK AÇMAK46 doğal dilde ve bir düzineden fazla programlama dilinde metin üretebilen açık büyük bir dil modeli.

Başka bir LLM, kodeksyazılım mühendisleri ve diğer geliştiriciler için metni koda dönüştürür.

NVIDIA, büyük dil modellerinin oluşturulmasını ve devreye alınmasını kolaylaştıran araçlar sunar:

• NVIDIA NeMo LLM hizmeti büyük dil modellerini özelleştirmek ve bunları NVIDIA’nın yönetilen bulut API’sini kullanarak veya özel ve genel bulutlar aracılığıyla geniş ölçekte dağıtmak için hızlı bir yol sağlar.
• NVIDIA NeMo MegatronNVIDIA AI platformunun bir parçası olan , büyük dil modellerinin kolay, verimli, uygun maliyetli eğitimi ve devreye alınması için bir çerçevedir. Kurumsal uygulama geliştirme için tasarlanan NeMo Megatron, otomatik dağıtılmış veri işleme, büyük ölçekli, özelleştirilmiş GPT-3, T5 ve çok dilli T5 modellerini eğitme ve modelleri çıkarım için ölçekte dağıtma için uçtan uca bir iş akışı sağlar.
• NVIDIA BioNeMo proteomik, küçük moleküller, DNA ve RNA’daki büyük dil modelleri için alana özgü yönetilen bir hizmet ve çerçevedir. Süper bilgi işlem ölçeğinde büyük biyomoleküler trafo yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için NVIDIA NeMo Megatron üzerine kurulmuştur.

Büyük Dil Modellerinin Zorlukları

Büyük dil modellerini ölçeklendirmek ve sürdürmek zor ve pahalı olabilir.

Temel bir büyük dil modeli oluşturmak genellikle aylarca eğitim süresi ve milyonlarca dolar gerektirir.

LLM’ler önemli miktarda eğitim verisi gerektirdiğinden, geliştiriciler ve kuruluşlar yeterince büyük veri kümelerine erişmeyi zor bulabilir.

Büyük dil modellerinin ölçeği nedeniyle, bunları dağıtmak, güçlü bir derin öğrenme anlayışı, dönüştürücü modeller ve dağıtılmış yazılım ve donanım da dahil olmak üzere teknik uzmanlık gerektirir.

Teknolojideki birçok lider, geliştirmeyi ilerletmek ve büyük dil modellerine erişimi genişletebilecek kaynaklar oluşturmak için çalışıyor ve böylece her ölçekten tüketicinin ve işletmenin faydalarından yararlanmasını sağlıyor.

Hakkında daha fazla öğren büyük dil modelleri.