Нові тенденції в дослідженнях великих мовних моделей

Великі мовні моделі, такі як GPT-4 від OpenAI, Bard від Google та LLaMA від Meta, стають дедалі складнішими, демонструючи розширені можливості в розумінні та створенні тексту, наближеного до людської мови. У нещодавніх публікаціях на LinkedIn користувачі висвітлюють сучасні тенденції в дослідженнях LLM, обговорюючи різні типи LLM і наводячи приклади кожного з них.

Мультимодальні великі мовні моделі (Multimodal LLM)

Мультимодальні великі мовні моделі змінюють світ штучного інтелекту. На відміну від традиційних LLM, які працюють лише з текстом, ці вдосконалені моделі можуть обробляти та генерувати інформацію в різних форматах, включаючи текст, зображення та відео. Така гнучкість робить їх неймовірно пристосованими до різних завдань.

Мультимодальні LLM навчаються на величезних наборах даних, що охоплюють різні типи медіа. Це дозволяє їм вирішувати складні завдання, такі як відповіді на запитання на основі зображень або створення детальних відео з текстових описів.

Ось кілька успішних прикладів:

• Sora від OpenAI: Ця модель чудово справляється з перетворенням тексту у відео. Навчена на різноманітних відеоданих, вона може створювати високоякісні відео тривалістю до хвилини, аналізуючи візуальні дані та використовуючи вдосконалені алгоритми.
• Gemini від Google: Це серія мультимодальних моделей, які розуміють та генерують текст, аудіо, відео й зображення. Вони доступні в різних версіях та здатні впоратися із завданнями, починаючи від використання на мобільних пристроях та закінчуючи складними обчисленнями. Зокрема, модель Gemini Ultra перевершує наявні моделі у 20 мультимодальних тестах і досягає результатів роботи людини-експерта при виконанні конкретних завдань.
• Модель LLaVA долає розрив між мовою та зором. Вона може аналізувати та генерувати контент, який поєднує текст і зображення, що дозволяє вирішувати завдання, які вимагають глибокого розуміння обох форматів.

Великі мовні моделі з відкритим вихідним кодом (Open-Source LLM)

Великі мовні моделі з відкритим вихідним кодом переводять дослідження ШІ в нову площину. Завдяки вільному доступу до складних моделей, навчальних даних та коду ці моделі розширюють можливості дослідників по всьому світу. Така прозорість сприяє співпраці, прискорює відкриття та гарантує відтворення результатів досліджень, що є вирішальним аспектом наукового прогресу.

Передові стандарти відкритості очолюють:

• LLM360: Проєкт відстоює повну прозорість у створенні моделей. Команда публікує навчальні дані, код та навіть проміжні результати разом з остаточними моделями. Такий підхід з відкритим вихідним кодом до всього процесу навчання встановлює якісно новий стандарт етичної розробки ШІ та сприяє спільним дослідженням.
• LLaMA: Ця колекція LLM з відкритим вихідним кодом (від 7 до 65 мільярдів параметрів) є справжньою скарбницею. Зокрема, LLaMA-13B, навчена виключно на загальнодоступних даних, перевершила набагато більші пропрієтарні моделі за різними показниками. Цей проєкт демонструє тверду прихильність до відкритості та досліджень ШІ, керованих спільнотою.
• OLMo: Відкрита мовна модель AI2 (OLMo) пропонує повний доступ до всього: навчального коду, даних і вагових коефіцієнтів моделі з 7 мільярдами параметрів. Акцент на відкритості та відтворюваності дозволяє дослідникам і науковцям працювати разом і просувати дослідження в галузі LLM більш ефективно.
• Llama-3: Llama-3 від Meta демонструє свій внесок за допомогою моделей з 8 та 70 мільярдами параметрів, оптимізованих для різноманітних застосувань. Ці моделі досягають найсучаснішої продуктивності в задачах міркування, встановлюючи високі стандарти розробки програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом для ШІ в різних галузях.

Великі мовні моделі для окремих галузей знань (Domain-specific LLM)

Великі мовні моделі розвиваються, і нова категорія, яку називають галузевими LLM, розв’язує складні проблеми у спеціалізованих напрямках, таких як програмування або біомедицина. Ці моделі навчаються на цільових наборах даних, занурюючи їх у специфічну мову та тонкощі своєї галузі. Крім того, спеціалізовані методи навчання ще більше вдосконалюють їхні здібності до вирішення конкретних завдань у цій галузі.

Результат? Підвищена продуктивність і здатність розв’язувати складні проблеми в рамках окремих професій:

• BioGPT: Асистент штучного інтелекту в охороні здоров’я: BioGPT має унікальну архітектуру, розроблену для біомедичної галузі. Він чудово справляється з такими завданнями, як вилучення інформації та генерація тексту з біомедичних досліджень. Розуміючи та ефективно створюючи релевантний текст, BioGPT допомагає дослідникам та оптимізує робочі процеси в галузі охорони здоров’я.
• StarCoder: Програма StarCoder дуже добре розуміється на програмуванні! Навчена на величезних масивах даних коду, вона розуміє складну логіку програмування і навіть генерує фрагменти коду. Це відкриває двері для розробників, пропонуючи допомогу і потенційно прискорюючи процес розробки програмного забезпечення.
• MathVista: Математична система MathVista працює на перетині візуального сприйняття та математичного мислення. Ця розробка встановлює нові критерії для оцінювання математичних завдань на рівні LLM. Завдяки покращеній здатності обробляти як математичні, так і візуальні дані, MathVista відкриває двері для подальших досліджень та здатна революціонізувати підхід до математики в епоху штучного інтелекту.

Агенти великих мовних моделей (LLM Agents)

Великі мовні моделі живлять складні системи штучного інтелекту, відомі як LLM-агенти, які використовують свої розширені можливості для виконання різних завдань, таких як створення контенту та обслуговування клієнтів. Ці агенти призначені для обробки запитів природною мовою та виконання різноманітних операцій у багатьох сферах, наприклад, надання рекомендацій і створення художніх творів. Інтегровані в такі додатки, як чат-боти та віртуальні асистенти, LLM-агенти спрощують взаємодію та покращують користувацький досвід у багатьох галузях, демонструючи свою універсальність та потенціал для широкого впливу.

Ось деякі LLM-агенти, які викликають ажіотаж:

• ChemCrow: Одним з яскравих прикладів LLM-агентів є ChemCrow, який об’єднує 18 спеціалізованих інструментів в єдину платформу, що робить революцію в обчислювальній хімії. ChemCrow здатний самостійно синтезувати репеленти від комах, органокаталізатори та нові хромофори. Він досягає успіху в хімічному синтезі, відкритті ліків та дизайні матеріалів, використовуючи зовнішні джерела знань, щоб перевершити стандартні LLM у вирішенні складних хімічних завдань.
• ToolLLM: Система ToolLLM, розроблена для вдосконалення LLM з відкритим вихідним кодом, зосереджуючись на зручності використання інструменту. ToolLLM використовує ChatGPT для збору API, генерації інструкцій та анотацій маршрутів виконання рішення, використовуючи ToolBench, набір даних для налаштування інструкцій. Система демонструє високу продуктивність у виконанні складних інструкцій та узагальненні нових джерел даних, порівнянну з моделями з закритим кодом, такими як ChatGPT.
• OS-Copilot: Система OS-Copilot розширює можливості LLM, взаємодіючи з операційними системами, створюючи FRIDAY, автономного агента, який чудово справляється з різними завданнями. FRIDAY перевершує попередні методи в тестах GAIA, демонструючи гнучке застосування для виконання завдань в PowerPoint і Excel з мінімальним наглядом. Фреймворк OS-Copilot є вагомим кроком вперед у розробці автономних агентів та ширших дослідженнях ШІ, демонструючи висхідний потенціал штучного інтелекту в обчисленнях загального призначення.

Малі та квантифіковані великі мовні моделі (Small and Quantized LLM)

Зменшені LLM, зокрема квантовані версії, особливо підходять для розгортання на пристроях з обмеженими ресурсами. Вони ідеально підходять для застосувань, які не потребують повної точності або розширених параметрів великих мовних моделей. Зменшуючи розмір моделі та обчислювальні вимоги, ці зменшені LLM уможливлюють ефективні рішення в галузі ШІ для периферійних обчислень, мобільних пристроїв та інших сценаріїв, де обчислювальні ресурси обмежені. Такий підхід розширює доступність та застосування можливостей обробки мови, роблячи передові функції ШІ доступними в ширшому діапазоні середовищ.

Реалізовані приклади:

• BitNet: Ця однорозрядна LLM досягає продуктивності, порівнянної з повнорозмірними моделями, при цьому значно зменшуючи споживання енергії та використання пам’яті. Вона прокладає шлях до нового покоління недорогих і високопродуктивних LLM.
• Gemma 1B: Полегшена версія потужної моделі Gemini, Gemma 1B пропонує чудові мовні можливості в компактному розмірі (2 або 7 мільярдів параметрів). Вона навіть перевершує відкриті моделі аналогічного розміру в різних завданнях.
• Lit-LLaMA: Цей проєкт з відкритим вихідним кодом зосереджений на створенні простої, ефективної та безпечної реалізації кодової бази LLaMA. Пріоритетами проєкту є розвиток спільноти та простота використання, що робить його ідеальним для розгортання на мобільних пристроях.

Нетрансформерні великі мовні моделі (Non-Transformer LLM)

У той час як трансформери домінують у галузі великих мовних моделей, з’являється нове покоління нетрансформерних LLM. Ці моделі застосовують інший підхід, часто включаючи такі елементи, як рекурентні нейронні мережі ( Recurrent Neural Networks, RNN), для подолання обмежень трансформерів.

Приклади інновацій:

• Mamba: Ця модель усуває обмеженість трансформерів, особливо для довгих послідовностей. Вона використовує нову архітектуру, яка дозволяє уникнути перешкод, притаманних трансформерам. Mamba також може похвалитися вражаючою продуктивністю в різних модальностях, таких як мова та геноміка, часто перевершуючи технологію трансформерів аналогічного або навіть більшого розміру.
• RWKV: Ця модель заповнює прогалину між трансформерами та RNN. Вона використовує сильні сторони обох архітектур, пропонуючи ефективну обробку та високу продуктивність. Зокрема, RWKV може ефективно обробляти довгі послідовності, прокладаючи шлях до більш масштабованих і потужних LLM.

Наведені приклади підкреслюють неабиякий потенціал великих мовних моделей. Вивчаючи альтернативні архітектури, дослідники розширюють межі можливого і відкривають шляхи для більш ефективних і потужних рішень у сфері ШІ. Постійні інновації продовжують розширювати можливості та застосування LLM у різних галузях та сферах застосування.