Η Τεχνητή Νοημοσύνη και το Machine learning προσφέρουν άπειρες δυνατότητες για τις σύγχρονες επιχειρήσεις και τους επαγγελματίες κάθε κλάδου.

Με τις εξελίξεις στον χώρο του AI τα τελευταία χρόνια, και πιο συγκεκριμένα γύρω στο 2018, εισήχθη για πρώτη φορά ο όρος Large Language Model (LLM).

Ωστόσο, τα πρώτα γλωσσικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εντοπίζουν τις ρίζες τους, πολύ παλαιότερα, στις πρώτες ημέρες της τεχνητής νοημοσύνης, κατά τη δεκαετία του 1960.

Σε αυτό λοιπόν το άρθρο θα δούμε:

 Τι είναι τα Large Language Models

 Πώς εκπαιδεύονται

 Πού χρησιμοποιούνται τα Large Language Models

Ας ξεκινήσουμε με έναν βασικό ορισμό.

 Τι Είναι τα Large Language Models

Ένα Large Language Model (LLM) αποτελεί ένα τύπο αλγόριθμου τεχνητής νοημοσύνης (AI) που χρησιμοποιεί διάφορες τεχνικές βαθιάς μάθησης (Deep Learning) και big data προκειμένου να παραχθεί κείμενο με τρόπο που να μοιάζει στην ανθρώπινη ομιλία.

Επιπλέον, έχουν μεγάλο αριθμό παραμέτρων, που συχνά κυμαίνονται από εκατομμύρια έως δισεκατομμύρια.

Ειδικότερα, ο αριθμός των παραμέτρων αναφορικά με το GPT-4, αγγίζει το 1 τρισεκατομμύριο.

Ακόμη, τα Large Language Models μπορούν να πραγματοποιήσουν μια πληθώρα εργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), μεταξύ των οποίων η δημιουργία κειμένου, η ανάλυση συναισθήματος (Sentiment Analysis) και η μετάφραση κειμένου.

 Πώς Εκπαιδεύονται τα Large Language Models

Η διαδικασία εκπαίδευσης ενός Large Language Model περιλαμβάνει συνήθως τα εξής βήματα:

   Συλλογή Δεδομένων και Προεπεξεργασία

Αρχικά, σε πρώτη φάση γίνεται η συλλογή ενός μεγάλου όγκου δεδομένων κειμένου, που είναι συνήθως σε μέγεθος petabytes, από διάφορες πηγές όπως άρθρα, βιβλία, ανοιχτά σύνολα δεδομένων.

Στη συνέχεια, τα δεδομένα αυτά υποβάλλονται σε προεπεξεργασία και μετατροπή του κειμένου σε αριθμητική αναπαράσταση που μπορεί να γίνει κατανοητή από τους αλγόριθμους Machine Learning.

   Διαμόρφωση

Στο στάδιο αυτό, χρησιμοποιείται η αρχιτεκτονική βαθιάς μάθησης μετασχηματιστών.

Οι μετασχηματιστές αποτελούν ένα τύπο deep learning network, που διαθέτουν την αρχιτεκτονική κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή για τον χειρισμό εισόδου και εξόδου.

Η αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή επιτρέπει στο LLM να κατανοεί και να αναγνωρίζει τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών λέξεων και εννοιών χρησιμοποιώντας τον μηχανισμό της αυτο-προσοχής.

Ο μηχανισμός της αυτο-προσοχής επέτρεψε την εστίαση στις πιο σημαντικές λέξεις σε μια πρόταση.

   Εκπαίδευση

Έπειτα, τα data που έχουν υποστεί επεξεργασία, με διάφορες τεχνικές data cleaning, χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση αλγορίθμων βαθιάς μάθησης, όπως τα νευρωνικά δίκτυα (neural networks) ώστε να προβλέψουν τις επόμενες λέξεις σε μια ακολουθία.

Η τεχνική που χρησιμοποιείται συνήθως από τους data scientists είναι η εποπτευόμενη μάθηση (Supervised Learning).

Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται πάρα πολλές φορές μέχρι το μοντέλο να φτάσει σε ικανοποιητικό επίπεδο απόδοσης.

   Τελειοποίηση

Αφότου το μοντέλο έχει εκπαιδευτεί, μπορεί στη συνέχεια να ρυθμιστεί με ακρίβεια σε ένα μικρότερο σύνολο δεδομένων για κάποιο συγκεκριμένο τομέα, προκειμένου να επιτευχθεί η βελτίωση της απόδοσής του σε μια ορισμένη εργασία.

   Ανάπτυξη

Μόλις το Large Language Model εκπαιδευτεί και τελειοποιηθεί, μπορεί να αναπτυχθεί για την εκτέλεση ποικίλων και σύνθετων διεργασιών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, όπως μετάφραση γλώσσας, σύνοψη κειμένου, απάντηση ερωτήσεων και δημιουργία κειμένου.

Αφού λοιπόν είδαμε ποια βήματα ακολουθούνται για την εκπαίδευση των Large Language Models, ας συνεχίσουμε βλέποντας πού χρησιμοποιούνται, με πολύ καλά αποτελέσματα.

 Πού Χρησιμοποιούνται τα Large Language Models

Κάποια βασικά παραδείγματα χρήσης των Large Language Models, είναι τα εξής:

   Ανάλυση Συναισθήματος

Τα Large Language Models μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση του συναισθήματος (sentiment analysis) ή του συναισθηματικού τόνου κάποιου κειμένου, όπως αναρτήσεις στα social media και κριτικές πελατών.

Το γεγονός αυτό μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς και τις επιχειρήσεις στο κλάδο του marketing να κατανοήσουν καλύτερα τους πελάτες τους και να λάβουν καλύτερες αποφάσεις.

Είναι άλλωστε μια αρκετά διαδεδομένη μέθοδος που χρησιμοποιείται από ομάδες δεδομένων μιας επιχείρησης, μεταξύ των οποίων και οι data engineers.

Γνωστό παράδειγμα sentiment analysis αποτελεί το Google Cloud Natural Language API.

   Μετάφραση Γλώσσας

Τα Large Language Models χρησιμοποιούνται για τη μετάφραση κειμένου από τη μία γλώσσα στην άλλη, διευκολύνοντας την επικοινωνία.

Γνωστά παραδείγματα που χρησιμοποιούνται για μετάφραση γλώσσας αποτελούν το Google Translate και το Microsoft Translator.

   Αναγνώριση Ομιλίας

Τα Large Language Models μπορούν ακόμη να χρησιμοποιηθούν για τη μεταγραφή της ομιλούμενης γλώσσας σε κείμενο.

Το γεγονός αυτό δίνει την δυνατότητα σε άτομα που είναι κωφά να έχουν πρόσβαση σε ηχητικό περιεχόμενο, διευκολύνοντας σημαντικά τη ζωή τους.

Γνωστό παράδειγμα αποτελεί το Google Speech-to-Text.

   AI Συνομιλία

Μια από τις πιο γνωστές και καθημερινές χρήσεις AI συνομιλίας είναι με ένα chatbot.

Ένα δημοφιλές παράδειγμα που χτίστηκε πάνω στα θεμελιώδη Large Language Models, GPT-3.5 και GPT-4, είναι το Chat GPT της OpenAI.

Μάλιστα, το ChatGPT μπορεί να ενσωματωθεί με συσκευές IoT προκειμένου να παρέχει δυνατότητες ελέγχου φυσικής γλώσσας και αυξημένου αυτοματισμού.

 Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν για το τι είναι τα Large Language Models, πώς εκπαιδεύονται, καθώς και που μπορούν να χρησιμοποιηθούν προσφέροντας πολλαπλά οφέλη.

Η ενασχόληση με τον κλάδο των δεδομένων και συγκεκριμένα με τον δημοφιλή τομέα του data engineering αποτελεί μία ενδιαφέρουσα επιλογή με πολλές ευκαιρίες καριέρας.

Αν θέλεις και εσύ να ασχοληθείς επαγγελματικά με τον ανερχόμενο τομέα του data engineering, ανακάλυψε το Data Engineering Bootcamp της Big Blue και γίνε πιστοποιημένος Data Engineer σε μόλις 3 μήνες, μαθαίνοτας στη πράξη όλες τις μεθοδολογίες και τα εργαλεία που χρειάζεσαι!