Развитие языковых моделей искусственного интеллекта в последние годы идёт очень высокими темпами. Лидирующие IT-компании, такие как Google, OpenAI, DeepMind, Meta и другие активно инвестируют в эту область колоссальные средства. Гонка за создание всё более совершенных моделей обработки естественного языка продолжается.
Одним из ключевых трендов является масштабирование языковых моделей до сотен миллиардов параметров. Чем больше данных «видела» и обрабатывала модель в процессе обучения, тем лучше она работает. Например, GPT-3 от OpenAI, представленная в 2020 году, имела 175 млрд параметров. А в 2022 году DeepMind продемонстрировала Gopher — модель с 300 млрд параметров. А недавняя модель PaLM от Google достигла рекордных 530 млрд! Подобные системы демонстрируют поразительные способности понимать и генерировать естественный язык.
Ещё одним важным направлением является обучение языковых моделей с подкреплением. В отличие от классического «наблюдательного» обучения на больших данных, здесь модель активно взаимодействует с окружением в процессе обучения. Это позволяет ИИ лучше понимать потребности пользователя и контекст. Примером может служить модель ChatGPT от Anthropic, которая была обучена в диалогах с людьми.
Бурно развиваются методы предобучения (pre-training) языковых моделей на огромных объёмах данных, а затем их адаптации к конкретным задачам. Это позволяет добиваться лучших результатов с меньшими вычислительными затратами. Технологии трансформеров и самовнимания сейчас доминируют в архитектуре передовых моделей.
Растёт разнообразие задач, которые решают языковые модели ИИ. Это машинный перевод, диалоговые системы и чат-боты, классификация и анализ текстов, генерация кода, создание изображений по тексту и многое другое. ИИ становится всё более естественным в общении с человеком.
Однако существуют и проблемы. Обучение таких гигантских моделей требует колоссальных вычислительных мощностей, что ведёт к большому расходу энергии. Другая проблема — склонность моделей к нежелательному поведению из-за ошибок и смещений в данных для обучения. Но компании активно работают над решением этих проблем.
Языковые модели ИИ — текущие тренды и развитие
Масштабирование моделей
- Компании увеличивают количество параметров моделей до сотен миллиардов
- Чем больше данных обрабатывала модель, тем лучше она работает
- GPT-3 имела 175 млрд параметров в 2020 году
- Gopher от DeepMind — 300 млрд параметров в 2022 году
- PaLM от Google — рекордные 530 млрд параметров
Обучение с подкреплением
- Модель активно взаимодействует с окружением в процессе обучения
- Позволяет лучше понимать контекст и потребности пользователя
- Пример — ChatGPT от Anthropic, обученная в диалогах
Предобучение на больших данных
- Сначала предобучение модели на огромных объемах данных
- Затем адаптация к конкретным задачам
- Позволяет достичь лучших результатов с меньшими затратами
Разнообразие решаемых задач
- Машинный перевод, диалоговые системы, классификация текстов
- Генерация текста, изображений, кода и многое другое
Проблемы
- Требуются колоссальные вычислительные мощности
- Склонность к нежелательному поведению из-за ошибок в данных
Перспективы
- Модели становятся всё более естественными в общении с людьми
- Широкие перспективы практического применения в ближайшие годы
Несмотря на текущие сложности, языковые модели ИИ демонстрируют впечатляющий прогресс. Можно ожидать, что в ближайшие годы они станут ещё более естественными в общении и понимании людей. Это открывает широкие перспективы для их практического применения.
