Wielkie modele językowe (Large Language Models, LLM) to klasa zaawansowanych modeli głębokiego uczenia, które zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych w celu rozumienia, generowania, streszczania i tłumaczenia ludzkiego języka. Stanowią one rdzeń rewolucji znanej jako generatywna AI – dziedziny sztucznej inteligencji zdolnej do tworzenia nowych, oryginalnych treści, a nie tylko do analizy czy klasyfikacji istniejących danych. Zdolność ta otwiera bezprecedensowe możliwości dla nowoczesnych systemów informatycznych.
Współczesne modele LLM opierają się na architekturze Transformer Architecture, wprowadzonej w 2017 roku. Zrewolucjonizowała ona przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dzięki mechanizmowi uwagi (attention), a w szczególności samouwagi (self-attention). Pozwala on modelowi na ważenie istotności różnych słów w tekście wejściowym podczas przetwarzania każdego pojedynczego słowa. Dzięki temu model jest w stanie uchwycić złożone, długodystansowe zależności i kontekst w zdaniu, co było ogromnym problemem dla wcześniejszych architektur, takich jak sieci rekurencyjne (RNN) i LSTM.
Trening LLM to złożony i kosztowny proces, który zazwyczaj dzieli się na dwa główne etapy:
Każdy system na zamówienie może zintegrować zdolności LLM, aby zaoferować nowe funkcjonalności. Przykłady zastosowań rewolucjonizują całe branże:
Mimo ogromnych możliwości, modele LLM borykają się z istotnymi wyzwaniami, takimi jak tendencja do generowania fałszywych, ale brzmiących wiarygodnie informacji ("halucynacje"), powielanie uprzedzeń obecnych w danych treningowych oraz ogromny koszt obliczeniowy związany z ich treningiem i utrzymaniem.
Podsumowując, Wielkie modele językowe to przełomowa technologia, która redefiniuje interakcję człowieka z komputerem i otwiera nową erę w tworzeniu oprogramowania. Ich zdolność do rozumienia i generowania języka naturalnego na ludzkim poziomie staje się fundamentem dla nowej generacji inteligentnych aplikacji i usług.
