What is a Large Language Model (LLM)?
Core Concept: LLMs are a type of artificial intelligence program fundamentally trained to process and generate human-like text. They can write different kinds of creative content, translate languages, and answer your questions in informative ways.
Massive Training Data: The "large" in their name refers to the enormous amount of text data they're trained on. This data can include books, articles, code, social media posts, and more. All this information allows them to learn the patterns and nuances of human language.
Neural Networks and Transformers: LLMs are built with a type of neural network architecture called a transformer. Transformers are excellent at understanding complex relationships between words and their context within a sentence.
What can LLMs do?
Text Generation: LLMs can write different kinds of text formats, like poems, code, scripts, musical pieces, email, letters, etc.
Translation: They can accurately translate between a wide range of languages.
Question Answering: LLMs can process information and provide answers to your questions, often in a way that feels conversational.
Summarization: They can take a large piece of text and condense it into the most important points.
Examples of LLMs:
GPT-3 (OpenAI): One of the most famous and powerful LLMs, used in tools like ChatGPT.
LaMDA (Google AI): The foundation for Google's conversational AI, Bard.
PaLM (Google AI): A powerful LLM known for its reasoning abilities.
BLOOM (BigScience): An open-source LLM effort focused on inclusivity and transparency.
—-------------------
లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ గురించి మాట్లాడుకుందాం, వీటిని LM లు అని కూడా అంటారు. LM అంటే ఏమిటి? దీని గురించి ఎందుకు ఇంతగా వింటున్నాము? సులభంగా అర్థమయ్యేలా చెప్పాలంటే, ఉన్నత స్థాయిలో స్మార్ట్‌ఫోన్‌లో ఎవరికైనా టెక్స్ట్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు, ప్రిడిక్టివ్ టెక్స్ట్ ఫీచర్ కనిపిస్తుంది కదా. ఉదాహరణకు, ఒక వ్యక్తి cant అని టైప్ చేస్తే, సిస్టమ్ తదుపరి పదాలుగా wait, believe లేదా remember అని సూచిస్తుంది. చాలా సులభంగా చెప్పాలంటే ఉన్నత స్థాయిలో అదే LM. కానీ ఇది ఇంకా చాలా శక్తివంతమైనది. ఇందులో చాలా ఎక్కువ ఖచ్చితత్వం మరియు అనేక ఇతర భాగాలు కూడా ఉంటాయి. అదేవిధంగా, చాట్ GPT లో మనం ఏదైనా టైప్ చేసి, అది మనకు సమాధానం ఇచ్చినపుడు, అదీ కూడా ఒక LM, చాలా శక్తిమంతమైనది. కాబట్టి, చాట్ GPT కూడా ఒక LM. LMలు అనేవి మానవ-భాష వంటి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి రూపొందించబడిన ఒక నిర్దిష్ట రకమైన AI మోడళ్లే తప్ప మరొకటి కాదు.
ఈ స్లైడ్ నుండి మీరు గుర్తుంచుకోవలసిన ఒక ముఖ్య విషయం - LM అంటే టెక్స్ట్ లేదా వచనం. అవి వచనాన్ని అర్థం చేసుకోగలవు, ప్రాసెస్ చేయగలవు, వచనాన్ని సృష్టించగలవు. వాటికి పదాలు, వ్యాకరణం, వాక్యాలు, సందర్భం ఇవన్నీ చాలా ఖచ్చితత్వంతో తెలుసు.
జనరేటివ్ AI మరియు LM పదాలను తరచుగా ఒకదానికొకటి పర్యాయ పదాలుగా వాడుతుంటారు, కానీ అది సరికాదు. జనరేటివ్ AI అనేది విస్తృతమైన పదం, అంటే వచనం, చిత్రం, ఆడియో, వీడియో, కోడ్ ల తయారీ. మరోవైపు LMలు టెక్స్ట్ లేదా వచనంతో మాత్రమే వ్యవహరిస్తాయి. కాబట్టి వచనం కోసం జనరేటివ్ AI గురించి ప్రస్తావించేటప్పుడు LMల గురించే ఆలోచించండి.
LM ఎలా పనిచేస్తుంది? సంక్లిష్టమైన పరిస్థితులను వాటి పొరల నిర్మాణం కారణంగా సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యం గల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల గురించి మనకు ఇప్పటికే తెలుసు. కాబట్టి, LM వెనుక ఉన్న బుర్ర, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు అని కూడా పిలువబడే ఒక నిర్దిష్ట రకమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్. ట్రాన్స్ఫార్మర్ వాడిన విధానం గురించి లోతుగా చెప్పను.
కానీ తెలుసుకోవలసిన ముఖ్య విషయం ఏమిటంటే, అవి భాషను, అర్థాన్ని , సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకుంటాయి. ఎంబెడింగ్స్ గురించి తర్వాత మాట్లాడుకునేటప్పుడు మనం దీన్ని మరింత వివరంగా చూస్తాము. ప్రస్తుతానికి, ట్రాన్స్ఫార్మర్ అనేది మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడంలో చాలా నేర్పు ఉన్న ఒక రకమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అని గుర్తుంచుకోండి. పదాలు అంటే అర్థం, సందర్భం వగైరాలన్నీ.
ఈ ట్రాన్స్ఫార్మర్ చాలా శిక్షణా డేటాపై శిక్షణ పొందుతుంది, వాస్తవానికి, మనం చూసే దానికంటే చాలా, చాలా ఎక్కువ డేటాపై. ఉదాహరణకు, చాట్ GPT మొత్తం వికీపీడియా మరియు ఇంకా అనేక వచన-ఆధారిత వెబ్‌సైట్‌లు, బ్లాగులు, మాన్యువల్‌లు మొదలైన వాటిపై శిక్షణ పొందింది. ఈ నేర్చుకున్న అంశాల ఆధారంగానే.. మీరు చాట్ GPT ని ఏదైనా అడిగినప్పుడు, అది ఈ శిక్షణ మరియు అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి మీకు అవుట్‌పుట్ ఇస్తుంది.
చివరగా ఇక్కడ గమనించవలసిన చాలా ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, ఇక్కడ అవుట్‌పుట్ అని చెప్పేటప్పుడు నిజానికి అది ఒక్కో పదాన్ని మాత్రమే అంచనా వేస్తుంది. మనం చాట్ GPT ని ఉపయోగించి అది పొడవైన వాక్యాలను, పేరాలను ఇస్తున్నప్పుడు.. నిజానికి అది ఒక్కో పదాన్ని మాత్రమే అంచనా వేస్తుంది.
గత మాడ్యూల్‌లో, మూడు ముఖ్యమైన అంశాలను గుర్తుంచుకోమని మిమ్మల్ని అడిగాను. వాటిలో మొదటిది ఏమిటంటే, మంచి మొత్తంలో డేటాపై ఒక మోడల్‌కి శిక్షణ ఇవ్వడం దాని ప్రభావం కోసం చాలా ముఖ్యం.
లాంగ్వేజ్ మోడళ్లు భారీ మొత్తంలో డేటాపై శిక్షణ పొందుతాయి. LM లోని "లార్జ్" అనే పదం సూచించేది అదే.
ఉదాహరణకు, OpenAI లేదా ChatGPT గురించి మాట్లాడితే, దానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించిన నిజమైన డేటా పరిమాణాన్ని వారు బహిర్గతం చేయరు.
కానీ కొన్ని వర్గాలు GPT-3 (నేడు మనం చూస్తున్న దానికి పాత వెర్షన్) సుమారు 500 ప్లస్ GB టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ పొందిందని చెబుతున్నాయి. ఇది చాలా పెద్ద మొత్తం.
ఈ పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఇది వివిధ రకాల పదాలు, వ్యాకరణం, వాక్యాలు, అర్థాలు, వాస్తవాలు, సమాచారం.. ఇలా అన్నీ చూసిందని అర్థం.
మీరు ఇంత పెద్ద మొత్తంలో డేటాని ఇన్‌పుట్‌గా ఇస్తే, స్పష్టంగా మోడల్ మరింత మెరుగ్గా శిక్షణ పొందగలదు మరియు మీ ప్రశ్నలకు మరింత ఖచ్చితంగా సమాధానం ఇవ్వగలదు.
రెండవది పరిమాణం మరియు స్థాయి. LLMలు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు అని పిలువబడే భారీ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తాయి, నేను చెప్పినట్లుగా, అందులో బిలియన్ల కొద్దీ పారామీటర్లు ఉంటాయి.
పారామీటర్లను ఒక నాలెడ్జ్ బ్యాంక్ లాగా, శిక్షణ సమయంలో మోడల్‌ను శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే వేరియబుల్‌లాగా మీరు అనుకోవచ్చు.
కాబట్టి పారామీటర్ల సంఖ్య ఎంత ఎక్కువ ఉంటే, మీ మోడల్ సామర్థ్యం అంత మెరుగ్గా ఉంటుంది. శిక్షణ, అవగాహన మరియు కంటెంట్ రూపొందించడాల్లో కూడా అంతే!
మళ్ళీ చెబుతున్నాను, GPT-3, నేడు మనం ఉపయోగిస్తున్న 3.5 లేదా 4కి పాత వెర్షన్, 175 బిలియన్ పారామీటర్లపై శిక్షణ పొందింది.
Google నుండి వచ్చిన LM అయిన Palm, 500 బిలియన్ పారామీటర్లను కలిగి ఉంది.
ఊహించుకోండి!
అందుకే మీరు ChatGPTని చూస్తే, దానికి ఏది అడిగినా అర్థం చేసుకుని మంచి సమాధానం ఇస్తుంది. దీనికి కారణం, నేను చెప్పినట్లుగా, భారీ డేటాసెట్‌పై శిక్షణ మరియు పారామీటర్లతో కూడిన ఈ భారీ ట్రాన్స్ఫార్మర్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్.
మూడవది మరియు చివరి అంశం - శిక్షణ ఇక్కడితో ఆగదు. మనం ఇంతవరకు చూసింది మోడళ్లు ముందే పూర్తి చేసుకుని వచ్చే ప్రీ-ట్రైనింగ్. దీని తర్వాత మనం కొంత ఫైన్ ట్యూనింగ్ కూడా చేయవచ్చు. అంటే, మనం LMని మరింత నిర్దిష్టమైన మరియు టాస్క్ ఆధారిత డేటాసెట్ వైపు మరింత మెరుగుపరచవచ్చు.
ఫైన్ ట్యూనింగ్ గురించి తర్వాత మరింత లోతుగా మాట్లాడుకుందాం. కానీ ఒక ఉదాహరణ ఇవ్వాలంటే, టెక్స్ట్ పూర్తి చేయడం లేదా సారాంశం ఇవ్వడం కోసం మనం ఒక LMని ఉపయోగించాలనుకుంటే, మనం ఈ పనులకు సంబంధించిన డేటాతో దాన్ని బహిర్గతం చేయడం ద్వారా ఫైన్ ట్యూన్ చేయవచ్చు.
ఉదాహరణకు, నేను ఆరోగ్య సంరక్షణకు సంబంధించిన డేటా ప్రశ్నలకు నా LM సమాధానం ఇవ్వాలనుకుంటే, నేను దానిని ఆరోగ్య సంరక్షణ సంబంధిత డేటాసెట్‌పై శిక్షణ ఇవ్వగలను.
ఇది ఆ పనికి లేదా డొమైన్‌కి సంబంధించి కంటెంట్‌ని రూపొందించడంలో LM మరింత సరిగ్గా పనిచేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది.
సరే, LMSలను ఎక్కడ ఉపయోగించవచ్చు? టెక్స్ట్‌తో సంబంధం ఉన్న ఏదైనా రంగంలో వీటిని వాడుకోవచ్చు. వాస్తవానికి అలాంటి చాలా రంగాలలో అవి ఇప్పటికే ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
మొదటిది కంటెంట్ రూపకల్పన (కంటెంట్ జనరేషన్) మీరు మార్కెటింగ్, ప్రకటనలు, అమ్మకాలు.. ఏ రంగంలో ఉన్నా సరే మన టెక్స్ట్ కంటెంట్ రూపొందించడానికి ChatGPT లేదా Lama వంటి LMSలను ఉపయోగించవచ్చు.
రెండవది చాట్‌బాట్. LMSలు భారీ ప్రభావాన్ని చూపించే ఒక రంగం ఇది. మనం కస్టమర్ సపోర్ట్‌తో చాట్ చేస్తున్నప్పుడు, LMSలు ఆ మొదటి స్థాయి సంభాషణ స్థానంలోకి వచ్చి, కంపెనీ డాక్యుమెంటేషన్ ఆధారంగా మీ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వగలవు. యూజర్‌కి ఇంకా సంతృప్తి కలగకపోతే, వారు బదులుగా మనిషితో మాట్లాడే అవకాశం ఉంటుంది. కాబట్టి ఇలా మొదటి దశలోనే మీరు ఎంత శ్రమ ఆదా చేసుకోగలరో ఊహించుకోండి.
కాబట్టి మొదటి స్థానంలోనే మీరు ఎంత శ్రమను ఆదా చేసుకోగలరో ఊహించుకోండి.
మూడవది భాషా అనువాదం. అనువాదకులు మార్కెట్‌లో చాలా కాలంగా అందుబాటులో ఉన్నప్పటికీ, LMSలు ఆ అనువాదాలను విస్తరించి, మెరుగైన ఫలితాలను అందించగల సంభాషణ ఆధారిత చాటింగ్‌ని అభివృద్ధి చేయగలవు.
తర్వాత టెక్స్ట్ సమ్మరైజేషన్ (సారాంశం రాయడం). కాబట్టి మీ దగ్గర సుదీర్ఘమైన థీసిస్, లీగల్ ఒప్పందం లేదా ప్రాజెక్ట్ డాక్యుమెంటేషన్ ఉన్నాయని ఊహించుకోండి. మీరు దాన్ని మొత్తం చదవాల్సిన అవసరం లేదు. LM మీ కోసం ఆ డేటా యొక్క సారాంశాన్ని రూపొందించగలదు.
నిజానికి, నేను వ్యక్తిగతంగా దీని కోసం ఒక అప్లికేషన్‌ను రూపొందించాను. మీరు దానిని పొడవైన సారాంశం, చిన్న సారాంశం, ఎగ్జిక్యూటివ్-లెవల్ సారాంశం ఇవ్వమని అడగవచ్చు. ఆశ్చర్యకరమైన వివరాలతో మరియు ఖచ్చితత్వంతో అవన్నీ ఇవ్వగలదు.
చివరగా, Q&A, బహుశా అత్యధికంగా ఉపయోగించే కేసు. మనం ChatGPTని ఏదైనా ప్రశ్న అడుగుతాము, అది సమాధానమిస్తుంది. ప్రత్యక్ష సమాధానాన్ని ఇస్తుంది.
సూపర్‌బౌల్ 2020ని ఎవరు గెలిచారో తెలుసుకోవాలనుకుంటే, నేను వికీపీడియాలోకి వెళ్లి సుదీర్ఘమైన డాక్యుమెంట్ చదవాల్సిన అవసరం లేదని ఊహించుకోండి. ఈ కోర్సు యొక్క ఆచరణాత్మక అభ్యాస భాగంలో నేను ఆ ప్రశ్నను అడిగి ప్రత్యక్ష సమాధానం పొందవచ్చు.
తర్వాత మనం కూడా ఇలాంటి చాట్‌బాట్‌నే తయారు చేస్తాము, అప్పుడు దాని పనితీరును మీరు నిజంగా చూస్తారు.
కాబట్టి, ఇవి LMల యొక్క కొన్ని ఉపయోగ సందర్భాలు (use cases). కానీ జాబితా ఇక్కడితో ముగియదని గుర్తుంచుకోండి. టెక్స్ట్ డేటాతో మనం పరస్పర చర్య చేసే మరియు మార్పులు చేసే ప్రతి విధానాన్ని LMSలు మార్చేస్తాయి.
GPT నుండి Lama వరకు, Palm నుండి ఆటో ఇండస్ట్రీ, ఫైనాన్స్ ఇండస్ట్రీల కోసం ప్రత్యేక LMSల వరకు.. LMSల జాబితా రోజురోజుకూ పెరుగుతోంది. ప్రతిరోజూ కొత్త మోడల్ వస్తోంది. రాబోయే రోజుల్లో మనకు మరింత వినూత్నమైన అప్లికేషన్‌లు వస్తాయనడంలో సందేహం లేదు.
ఇప్పుడు LM అంటే ఏమిటో అర్థమైంది, వాటి సామర్థ్యం మీకు తెలిసింది. మీ రోజువారీ జీవితంలో వాటిని ఉపయోగించడానికి మరియు మీ పనిని మరింత స్మార్ట్‌గా చేసుకోవడానికి మీరు సిద్ధంగా ఉన్నారు.
No comments:
Post a Comment
Note: only a member of this blog may post a comment.