Fungování velkých jazykových modelů (LLM) po zadání promptu je důmyslný proces, který kombinuje sofistikované algoritmy, masivní neuronové sítě a komplexní zpracování dat. Pojďme se podívat na celý proces krok za krokem, od okamžiku, kdy uživatel zadá prompt, až po generování finální odpovědi.
1. Zadání promptu
Vše začíná, když uživatel zadá textový prompt do rozhraní LLM. Tento prompt může být otázka, instrukce, nebo jakýkoli jiný textový vstup. Například: “Vysvětli mi, jak funguje fotosyntéza u rostlin.”
2. Tokenizace
Jakmile je prompt zadán, prvním krokem je tokenizace. Tokenizace rozděluje text na menší jednotky zvané tokeny. Tyto tokeny mohou být slova, části slov, nebo dokonce jednotlivé znaky, v závislosti na použitém tokenizačním algoritmu. Pro náš příklad by tokenizace mohla vypadat takto: [“Vysvětli”, “mi”, “,”, “jak”, “funguje”, “foto”, “syntéza”, “u”, “rostlin”, “.”]
Moderní LLM často používají metody tokenizace jako Byte-Pair Encoding (BPE) nebo SentencePiece, které umožňují efektivnější zpracování méně častých slov a různých jazyků. Všimněte si, že slovo “fotosyntéza” bylo rozděleno na dva tokeny.
3. Numerická reprezentace
Po tokenizaci je každý token převeden na numerickou reprezentaci pomocí velkého vyhledávacího slovníku, kde každý token má přiřazené unikátní číslo.
4. Kontextové okno
LLM mají omezený počet tokenů, které mohou zpracovat najednou, tzv. kontextové okno. Toto okno může být například 2048 nebo 4096 tokenů, u nejmodernějších LLM i statisíce tokenů. Vše v tomto okně slouží jako kontext pro generování odpovědi.
5. Zpracování neuronovou sítí
Nyní přichází na řadu jádro LLM - masivní neuronová síť, obvykle založená na architektuře Transformátorů. Tato síť se skládá z mnoha vrstev a může mít miliardy parametrů.
a) Embedding vrstva První vrstva převádí numerické reprezentace tokenů na vektory s plovoucí desetinnou čárkou, které zachycují sémantické vlastnosti tokenů.
b) Pozornostní mechanismus Klíčovou součástí architektury Transformátorů je mechanismus pozornosti (attention mechanism). Tento mechanismus umožňuje modelu “zaměřit se” na různé části vstupu při generování každého výstupního tokenu.
c) Feed-forward vrstvy Výstupy z pozornostních mechanismů jsou dále zpracovány pomocí plně propojených vrstev, které provádějí nelineární transformace.
6. Generování výstupu
Po zpracování vstupního promptu neuronovou sítí začíná proces generování odpovědi. Tento proces je iterativní a probíhá token po tokenu.
a) Predikce dalšího tokenu Model používá své vnitřní reprezentace a naučené vztahy k predikci pravděpodobnostního rozdělení nad všemi možnými následujícími tokeny.
b) Výběr tokenu Z tohoto pravděpodobnostního rozdělení je vybrán další token. LLM obvykle používají techniku zvanou sampling, kdy vybírají z několika nejpravděpodobnějších možností. To přidává elementy kreativity a variability do odpovědí.
c) Zpětná vazba Vybraný token je přidán k dosud vygenerovanému výstupu a také je použit jako vstup pro další krok generování. Tento proces se opakuje, dokud není vygenerován speciální token označující konec sekvence, nebo dokud není dosaženo maximální délky výstupu.
7. Post-processing
Po vygenerování surového výstupu následuje detokenizace (převod tokenů zpět na čitelný text), případná filtrace obsahu a formátování.
8. Zobrazení odpovědi
Konečně, zpracovaná a formátovaná odpověď je zobrazena uživateli.
Klíčové koncepty a pokročilé techniky
Nyní, když jsme prošli základní proces, pojďme se podívat na některé klíčové koncepty a pokročilé techniky, které jsou důležité pro pochopení fungování moderních LLM.
1. Princip predikce následujícího slova
Je důležité pochopit, že jádrem fungování LLM je předpovídání následujícího slova (nebo tokenu) na základě předchozího kontextu. Tento jednoduchý princip je základem pro všechny sofistikované schopnosti, které LLM vykazují.
2. Fáze trénování
Před samotným použitím prochází LLM třemi hlavními fázemi trénování:
a) Pre-training: Model se učí předpovídat další slovo na obrovském množství textových dat, získávajíc tak široké znalosti o jazyce a světě.
b) Instruction fine-tuning: Model se učí reagovat na konkrétní instrukce a otázky, což mu pomáhá chovat se více jako asistent.
c) Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Tato fáze dále vylepšuje model tak, aby jeho odpovědi byly více v souladu s lidskými preferencemi a hodnotami.
3. Emergentní schopnosti
S rostoucí velikostí modelu a množstvím tréninkových dat se u LLM objevují emergentní schopnosti - schopnosti, které nebyly explicitně natrénovány. Mezi tyto schopnosti patří například:
- Řešení víceúrovňových úloh
- Few-shot learning (schopnost učit se z několika příkladů)
- Řešení matematických problémů
- Generování kódu
4. Techniky pro zlepšení výkonu
Existuje několik technik, které mohou výrazně zlepšit výkon LLM:
a) Chain-of-thought prompting: Požádání modelu, aby “myslel krok za krokem”, může zlepšit jeho schopnost řešit komplexní úlohy. Toto funguje, protože dává modelu “pracovní paměť” v podobě mezivýsledků, které jsou součástí kontextu pro další generování.
b) Few-shot learning: Poskytnutí několika příkladů v promptu může pomoci modelu lépe pochopit požadovaný formát nebo styl odpovědi.
c) Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombinace LLM s vyhledáváním v externí databázi znalostí může zlepšit přesnost a aktuálnost odpovědí. Tato technika je zvláště užitečná pro překonání omezení spojených s cut-off datem tréninkových dat.
5. Omezení a výzvy
I přes své schopnosti mají LLM několik významných omezení:
a) Halucinace: LLM mohou někdy generovat nepravdivé nebo zavádějící informace, zejména když jsou dotázány na něco, co je mimo jejich tréninkový dataset. To je částečně způsobeno tím, že model je trénován pouze na generování pravděpodobného textu, ne nutně fakticky správného textu.
b) Kontextové okno: Omezená velikost kontextového okna limituje schopnost modelu pracovat s velmi dlouhými dokumenty nebo udržet kontext v dlouhých konverzacích.
c) Aktuálnost informací: LLM jsou omezeny na informace, na kterých byly natrénovány, a nemohou přímo přistupovat k aktuálním informacím (pokud nejsou kombinovány s RAG).
d) Etické otázky: Použití LLM vznáší řadu etických otázek, včetně potenciálních předsudků, vlivu na soukromí a autorských práv.
Závěr
Fungování LLM po zadání promptu je fascinující proces, který kombinuje hluboké strojové porozumění jazyku s pokročilými algoritmy strojového učení - tedy něco, co je zajímavým způsobem odlišné a zároveň tak blízké způsobu, jakým se učí lidé. Od tokenizace vstupního textu přes zpracování v mnohavrstvé neuronové síti až po generování odpovědi token po tokenu, každý krok hraje klíčovou roli v produkci koherentních a kontextově relevantních odpovědí.
Je pozoruhodné, že tento celý proces, od zadání promptu po zobrazení odpovědi, často trvá jen zlomky sekundy. To je svědectvím o obrovském pokroku v oblasti umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka.
Zároveň je důležité si uvědomit, že navzdory své impozantnosti, LLM stále mají svá omezení. Proto je kritické myšlení a ověřování informací stále nezbytné při práci s těmito pokročilými jazykovými modely.
S pokračujícím výzkumem a vývojem v oblasti AI můžeme očekávat další vylepšení těchto systémů. Budoucí vývoj se pravděpodobně zaměří na překonávání současných omezení, jako je velikost kontextového okna, aktuálnost informací a problém halucinací. Zároveň můžeme očekávat pokrok v oblasti multimodálních modelů, které budou schopny zpracovávat nejen text, ale i obrázky, zvuky a videa v jednotném rámci.
Velké jazykové modely představují významný krok vpřed v našem úsilí o vytvoření umělé inteligence schopné porozumět a generovat lidský jazyk. Přestože stále nejsou dokonalé, již nyní transformují způsob, jakým interagujeme s technologií a zpracováváme informace. Porozumění jejich fungování je klíčové pro jejich efektivní využití a pro informované diskuse o jejich roli v naší společnosti.
