Взгляд в будущее искусственного интеллекта: Анализ больших языковых моделей

Статья, написанная Алексеем Писаревским, представляет собой подробный обзор лекции Андрея Карпаты, одного из ключевых людей в OpenAI, о больших языковых моделях (LLM), таких как GPT-4. В статье рассматриваются основные аспекты работы и применения LLM, их ограничения и перспективы.

Основные моменты статьи

1. Структура и Работа LLM: LLM состоят из двух основных файлов: большого файла с миллиардами параметров и маленького файла кода для запуска модели. Примером такой модели является Llama-2-70b от Meta.
2. Процесс Обучения LLM: Обучение LLM включает в себя несколько этапов:
   • Pretraining: Сжатие огромного объема текстовых данных в нейросеть, что схоже с архивацией файлов в ZIP, но с потерями.
   • Finetuning: Дообучение модели на более качественных и специфических данных для превращения её в полезного ассистента.
   • Comparisons: Использование сравнений различных ответов для улучшения качества модели, известное как RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
3. Различия Между Открытыми и Закрытыми Моделями: Открытые модели, такие как Llama-2, пока отстают по качеству от проприетарных моделей, вроде GPT-4 и Claude. Проприетарные модели доступны только через веб-интерфейс или API.
4. Возможности LLM: LLM могут выполнять различные задачи, включая поиск в интернете, выполнение математических расчетов, рисование графиков и изображений, программирование и многое другое. Они также могут быть мультимодальными, распознавая и отвечая через текст, голос, изображения или видео.
5. Принятие Решений и Самообучение LLM: Текущие LLM обладают только способностью к быстрым автоматическим реакциям (Система 1 по Канеману), но не способны к глубокому аналитическому мышлению (Система 2). Они еще не могут самообучаться без внешних данных, в отличие от систем, обучающихся на играх, таких как AlphaGo.
6. Будущее LLM: Предполагается, что в будущем LLM будут обладать гораздо большим объемом знаний, смогут работать в интернете, использовать различные программные инструменты, генерировать изображения и видео, слышать и говорить, а также самообучаться в определенных областях.

Эта статья предоставляет глубокое понимание текущего состояния и будущих перспектив больших языковых моделей, подчеркивая их возможности и ограничения.