Поделиться
Пять проблем LLM, GPT и умных чат-ботов, которые пытается решить все человечество
Технологии LLM и GPT все глубже проникают в бизнес и помогают в решении таких задач, как создание чат-ботов, RAG-систем, цифровых виртуальных помощников, формировании контента и справочников. Но качество их работы зависит и от запросов самих пользователей, качества исходной документации, наличия технологических возможностей и т.д.
Доступ к инфраструктуре, покупка GPU-карт
Большинство крупных языковых моделей требуют использования графических процессоров (GPU) для эффективного обучения и inference (генерации текста). GPU обладают высокой параллельной вычислительной мощностью, что идеально подходит для задач машинного обучения. Обычные процессоры CPU, конечно, могут использоваться для запуска LLM, но гораздо менее эффективно, чем GPU.
Однако стоимость GPU высока и существенно выросла за последние годы. Отчасти из-за санкций и параллельного импорта, отчасти — из-за высокого спроса на них и нехватки ресурсов для их создания. Цены на бюджетные GPU начинаются от ₽100 тыс., цены на топовые составляют ₽2 млн и выше.
Облачные провайдеры развивают GPU Cloud — сервис аренды видеокарт в рамках облачной инфраструктуры. Они также разрабатывают специальные платформы и инструменты, ориентированные на работу с искусственным интеллектом и машинным обучением; создают специализированные API и SDK, которые упрощают интеграцию GPU Cloud с локальными системами и приложениями.
Среди других инфраструктурных технологий отметим TPU (Tensor Processing Unit), разработанные Google, специально оптимизированы для задач машинного обучения и глубокого обучения. Они могут обеспечивать высокую производительность и энергоэффективность для крупных моделей.
Также с развитием технологий edge computing становится возможным использование LLM непосредственно на периферийных устройствах, что позволяет снизить задержки и увеличить безопасность данных.
Корректность исходного запроса
Корректность исходного запроса для LLM играет ключевую роль в достижении точных и полезных результатов. И эта проблема разделяется на две — подбор верных запросов и обработка изначально неверных запросов.
Подбор верных запросов (промптов)
Промпт (от англ. prompt) — это текстовое сообщение, которое пользователь отправляет LLM для получения ответа. Оно может быть в форме вопроса, инструкции или описания задачи, которую нужно выполнить. Точность ответа зависит от точности и ясности промпта, поэтому важно формулировать его четко и понятно. Промпты используются для управления взаимодействием с LLM и направления модели на выполнение конкретных задач.
Для подбора верных запросов при работе с LLM сформировалась отдельная должность — промпт-инженеры. Они занимаются разработкой и оптимизацией промптов (входных данных или подсказок), которые направляют языковые модели для выполнения конкретных задач.
Промпт-инженеры проводят исследования, эксперименты и анализ, чтобы понять, как наилучшим образом использовать возможности и ограничения больших языковых моделей для достижения желаемых результатов. Также они разрабатывают стратегии и техники для улучшения взаимодействия человека с системами искусственного интеллекта, например, создавая базу наиболее точных и эффективных промптов.
Обработка изначально неверных запросов
Запрос должен быть четким и конкретным, чтобы избежать двусмысленности и неясности. Это помогает модели точно определить, какой ответ требуется.
Слишком короткие или слишком длинные запросы могут быть непонятны для модели. Примеры плохих запросов:
- «Как пройти туда?» (слишком общий)
- «Что делать потом?» (недостаточно информации)
- «Где купить на неделе?» (не понятно, что купить и необходим географический контекст)
Сложность представляют и логически неверные запросы, например: «Как называется столица Парижа?». Однако это столицей Франции является город Париж. Таким образом, на вопрос: «Назовите столицу Парижа», — LLM не должна ответить «Франция» или назвать какой-то район города, например, центральный, но должна указать на неточность запроса и дать верный ответ: «Столицей Франции является город Париж».
Качество базы знаний для обучения LLM
Качество базы знаний, используемой для обучения LLM, оказывает значительное влияние на конечные результаты модели. Высококачественная база знаний должна содержать точные и полные данные, свободные от ошибок и пробелов. Неправильные или неполные данные могут привести к неверным выводам и низкой точности модели.
Данные в базе знаний должны быть актуальными и релевантными современным реалиям. Это особенно важно для моделей, которые будут использоваться в динамических средах, где информация быстро устаревает.
Внимание стоит уделить и структуре. Хорошая структура базы знаний помогает организовать данные в иерархическом порядке, что облегчает их обработку и извлечение. Это позволяет модели быстрее находить и использовать нужную информацию.
Кстати, хорошо организованную базу знаний легче поддерживать и обновлять. Новые данные могут быть добавлены в соответствующие категории, что уменьшает риск возникновения дублирования и несоответствий.
Учет региональных языков и диалектов
Одна из главных задач — улучшение способности моделей понимать и генерировать естественный язык, включая контекст, нюансы и стилистические особенности. Сюда входит работа над точностью и достоверностью ответов, чтобы минимизировать ошибки и предвзятости.
Здесь же — необходимость адаптировать модели к новым языкам, культурным контекстам и изменяющимся требованиям.
Россия, например, является многонациональной страной, где жители говорят более чем на 100 языках и диалектах, принадлежащих к разным языковым семьям и группам. Наиболее распространенными языками являются русский, татарский, чеченский, башкирский, украинский и чувашский.
Восприятие диалектов в LLM представляет собой сложную задачу, так как языковые модели обучаются на больших объемах данных, которые обычно представляют стандартные варианты языка. Диалекты же могут сильно отличаться от стандартного языка как на уровне произношения, так и на уровне грамматики и лексики.
Сложности восприятия современного лексикона для LLM
Для того, чтобы LLM могла адекватно обрабатывать современную лексику, включая новые слова и термины, а также интернет-сленг, такие как «памагите», «пацталом», «аффтар», требуется включение этих выражений в обучающие данные.
Среди методик решения проблемы выделяют:
- Сбор большого количества текстов, содержащих актуальную лексику, включая интернет-сленг и новые термины. Это могут быть форумы, социальные сети, блоги и комментарии.
- Разделение собранных данных на категории, такие как« сленговые выражения», «новые термины» и «интернет-жаргон». Каждая категория должна быть тщательно аннотирована для дальнейшего обучения модели.
- Добавление новых данных к существующим корпусам текстов и повторное обучение модели на объединенных данных. Это позволит модели освоить новую лексику и улучшить понимание современного языка.
- Получение обратной связи от пользователей о качестве ответов и генерации текста. Исходя из этой обратной связи, можно корректировать обучающие данные и параметры модели для улучшения ее работы.
Итоги
LLM обладают потенциалом для революционного изменения взаимодействия человека с машинами и представляют собой мощные инструменты для обработки естественного языка, однако их использование связано с рядом проблем и ограничений.
Решение этих проблем может значительно улучшить функциональность и практическую ценность LLM, существенно усилить возможности для совместной работы человека и компьютера и помогать решать важные задачи в различных сферах жизни и бизнеса.
Поделиться
Короткая ссылка
