Языковые модели и мир будущего, или Путеводитель по ChatGPT

Кроме того, языковые модели не просто механически генерируют тексты. Они «понимают» контекст. Например, если вы зададите им вопрос о финансах, ответ будет соответствующим.

Они обучены на таком множестве данных, что могут учитывать нюансы, идиомы и специфику языка.

Языковые модели – это инструмент, который в скором времени может стать неотъемлемой частью вашего бизнес-процесса.

Они предлагают новые возможности, делая обработку и создание текста более эффективным, быстрым и инновационным.

Первые шаги в области языковых моделей были сделаны десятилетия назад. Если бы мы могли назад во времени, к началам компьютерной эры, мы бы увидели, что первоначальные языковые системы были примитивными и ограниченными.

Они основывались на простых правилах и шаблонах. Но, как и во многих сферах, прогресс не останавливался. В 1980-х годах были разработаны статистические языковые модели.

Они использовали вероятностные подходы для предсказания следующего слова в последовательности. Это был большой шаг вперед, но все же далек от совершенства.

С приходом 2000-х, благодаря увеличению вычислительных мощностей и доступности больших объемов данных, началась эра глубокого обучения.

Именно в этот период мы начали видеть реальные прорывы в области языковых моделей. Сети, такие как LSTM (долгосрочная память краткосрочного хранения) и трансформеры, реализовали новые подходы к обработке языка.

Важным моментом стало создание модели BERT в 2018 году компанией Google. Эта модель была способна понимать контекст слова в предложении, что считалось революционным достижением.

Но еще больший резонанс вызвало появление моделей GPT и особенно GPT-3 и GPT 4 от американского стартапа OpenAI.

С ее способностью генерировать качественные тексты на основе заданного контекста, она представляла собой настоящую революцию в области языковых моделей.

Каждый этап в истории языковых моделей нес в себе уроки и вызовы. Но общий тренд был ясен: от простых правил к сложным алгоритмам, от ограниченных моделей к системам, способным «мыслить» и «создавать».

Вспоминая этот путь, мы можем лишь удивляться тому, как далеко мы зашли. Но, как и в любом деле, ключ к успеху лежит в понимании прошлого, чтобы лучше видеть будущее и разобраться как они работают.

Когда мы, люди, учимся чему-либо новому, мы опираемся на наш опыт, знания и понимание мира. А что, если Языковые модели учатся похожим образом, но в гораздо более масштабном и ускоренном режиме?

Давайте представим, что каждая книга, статья или блог, которые вы когда-либо читали, это всего лишь малая часть того, на чем обучается языковая модель.

Они «читают» миллионы и миллиарды строк текста, пытаясь понять структуру, грамматику, стилистику и даже нюансы, такие как ирония или метафоры.

В сердце этого процесса лежит нейронная сеть. Это архитектура, вдохновленная структурой человеческого мозга.

Нейронные сети состоят из слоев, каждый из которых обрабатывает информацию и передает ее следующему слою, уточняя и улучшая результат.

Трансформеры, которые я упоминал ранее, представляют собой особый вид нейронных сетей. Они могут одновременно обрабатывать различные части текста, что позволяет им понимать контекст и связи между словами.

Подумайте о языковых моделях как о музыкантах, играющих на инструментах. Тексты – это ноты, а алгоритмы и математика – это инструменты.

С каждым новым «произведением», модель становится все более искусной в своем «исполнении».

Работа языковых моделей основана на анализе и понимании языка в глубочайших его деталях. Они буквально «погружаются» в текст, чтобы дать нам выходные данные, которые, порой, могут удивить даже самых опытных лингвистов.

Обучение моделей происходит по определённым принципам приведу некоторые и вы увидите схожесть с принципами обучения людей.

Обучение с учителем: Это основной метод обучения для большинства языковых моделей. Модели обучаются на примерах, где им предоставляются как входные данные (текст), так и соответствующие им выходные данные.

Цель здесь – учиться делать прогнозы или генерировать текст на основе приведенных примеров.

Вообразите, что вы учитель в школе, и у вас есть ученик по имени Вася. Вы хотите научить Васю правильно решать математические задачи.

Для этого вы предоставляете ему примеры задач (входные данные) и показываете правильные решения (выходные данные). Вася учится на этих примерах, и со временем начинает самостоятельно решать подобные задачи, опираясь на свои знания.

Обучение с учителем в мире искусственного интеллекта работает аналогично. Модель «учится» на предоставленных ей примерах текста (входные данные) и соответствующих ответах (выходные данные).

Например, если у нас есть фраза «Небо такое…» и ответ «голубое», модель учится предсказывать слово «голубое» после фразы «Небо такое…».

Цель здесь – научить модель делать правильные прогнозы или генерировать текст, опираясь на предоставленные ей примеры.

Перенос обучения: После того как модель была предварительно обучена на большом объеме данных, она может быть дополнительно обучена (или «дообучена») на узкоспециализированных данных для конкретных задач. Это позволяет модели применять общие знания к специфическим сценариям.

Файн-тюнинг моделей: Это метод, когда языковая модель настраивается или «тунируется» для определенной задачи.

Это часто используется после переноса обучения, чтобы модель могла лучше справляться с уникальными аспектами конкретной задачи.

Вы купили новый пианино и вы уже умеете играть на нем только исключительно классические произведения.

Однако, вы решаете присоединиться к джазовому оркестру, и хотя у вас уже есть базовые навыки игры на пианино, джаз требует особого стиля и техники.

Чтобы адаптироваться к этому новому стилю, вы начинаете брать дополнительные уроки и практиковаться исключительно в джазе.

Этот процесс адаптации ваших навыков к новому стилю можно сравнить с «файн-тюнингом» в мире машинного обучения.

Таким же образом, если у нас есть языковая модель, обученная на большом объеме данных, и мы хотим, чтобы она решала конкретную задачу:

(например, анализировала отзывы о ресторанах), мы можем «дообучить» или «настроить» эту модель на специализированных данных об отзывах, чтобы она лучше справлялась с этой конкретной задачей.

Обучение с подкреплением: В этом методе модель «награждается» или «наказывается» на основе качества ее ответов или действий, что побуждает ее улучшать свои результаты со временем.

Представьте детскую игру, где ребенок управляет радиоуправляемой машинкой, пытаясь проехать по замкнутому треку. В начале ребенок может часто выезжать за пределы трека или сталкиваться с препятствиями.

Но каждый раз, когда машинка успешно проходит круг по треку без ошибок, ребенок радуется и чувствует удовлетворение. Это радостное чувство служит «наградой».

Если же машинка выезжает за пределы трека или сталкивается с препятствием, ребенок может испытать разочарование или фрустрацию – это «наказание».

Со временем, реагируя на эти награды и наказания, ребенок улучшает свои навыки управления машинкой и делает все меньше ошибок.

В мире искусственного интеллекта это аналогично тому, как работает обучение с подкреплением.

Модель, например, играющая в компьютерную игру, получает «награду» за правильные действия и «наказание» за ошибки.

Откликаясь на эти сигналы, модель со временем улучшает свою стратегию игры.

В машинном обучении, особенно в обучении с подкреплением, «поощрения» часто называются «наградами» (rewards), а «наказания» называются «штрафами» (penalties) или «отрицательными наградами» (negative rewards).

Модель стремится максимизировать сумму полученных наград (или минимизировать сумму штрафов) в процессе своего обучения.

Языковые модели не просто «запоминают» слова, но и понимают контекст, в котором они используются. Это помогает им лучше интерпретировать запросы и генерировать более точные ответы.

Вы читаете книгу о космосе и спрашиваете друга: «Как думаешь, сколько еще планет найдут?» Ваш друг понимает, что вы говорите о космических планетах.

Но если вы читаете книгу о древней Греции и задаете тот же вопрос, ваш друг, возможно, подумает, что вы говорите о богах или мифологических персонажах.

По этому же принципу языковые модели пытаются понять контекст ваших запросов.

Если вы спросите модель: «Какой яд?», после обсуждения растений, она, вероятно, предположит, что вы говорите о ядовитых растениях.

Но если этот вопрос задан после обсуждения детективных романов, модель может думать, что речь идет о яде, используемом в преступлениях.

В этой эре цифровизации и автоматизации, умение машин учиться, адаптироваться и развиваться является ключевым.

По мере того как языковые модели становятся все более продвинутыми, их потенциал растет, и это открывает новые возможности для бизнеса и общества в целом.

В современном мире, где технологии буквально окружают нас, языковые модели уже успели стать частью нас с вами.

Siri от Apple, Google Assistant от Google, Alexa от Amazon – все это примеры смарт-ассистентов, которые используют языковые модели для обработки ваших голосовых команд и предоставления ответов.

Ловите мой личный опыт получения помощи. Я получил не только удовольствие, но и конкретную помощь!

Однажды вечером, когда я готовил ужин, я столкнулся с проблемой. Я хотел приготовить особенное блюдо, карбонару, но забыл ключевые ингредиенты.

Мои руки были в муке, и я не мог взять свой телефон, чтобы проверить рецепт. В отчаянии я вспомнил о своем смарт-ассистенте.

«Hey Siri,» – начал я, чувствуя, как мое сердце бьется быстрее, – «как приготовить карбонару?»

Мгновение тишины, и затем мягкий голос Siri наполнил кухню, рассказывая мне каждый шаг рецепта.

Я следовал инструкциям, и вскоре аромат свежеприготовленной карбонары наполнил комнату.

В этот вечер я прочувствовал насколько смарт-ассистенты могут быть полезными в нашей повседневной жизни.

Многие компании используют чат-ботов для автоматического обслуживания клиентов на своих сайтах.

Благодаря языковым моделям, эти боты могут понимать ваши запросы и предоставлять релевантные ответы или направлять вас к нужному специалисту.

Личные рекомендации: Сервисы, такие как Netflix или Spotify, используют языковые модели для анализа ваших предпочтений и предоставления персонализированных рекомендаций на основе отзывов и текстовых описаний.

Образовательные платформы: Платформы, такие как Duolingo, используют языковые модели для создания упражнений по грамматике и стилистике, помогая учащимся усваивать новые языки более эффективно.

Автоматическое дополнение текста: Ваша программа или приложение предлагает завершить вашу фразу, это также результат работы языковой модели.

Все эти примеры иллюстрируют, как языковые модели стали важным инструментом, делающим нашу повседневную жизнь проще и эффективнее.

Эта технология постоянно развивается, и возможно, что в будущем ее роль в нашей жизни станет еще более значимой.

Способности этих виртуальных помощников, которые работают на базе языковых моделей удивительны и даже немного завораживают. Но эти ассистенты – лишь верхушка айсберга.

Давайте погрузимся глубже в мир, где машины и программы, обученные понимать человеческий язык, делают нашу жизнь проще.

Microsoft Cortana: Встроенный помощник в операционной системе Windows. Он помогает пользователю организовывать рабочий процесс, напоминает о важных встречах и может даже рассказать анекдот по вашей просьбе.

Терапевтические боты: Woebot – это чат-бот, созданный на основе принципов когнитивно-поведенческой терапии, который помогает людям справляться с тревогой и депрессией.

Вернувшись домой после тяжелого дня вы чувствуете себя подавленным и у вас нет возможности поговорить с кем-то.

Вы открываете приложение на телефоне и начинаете разговор с Woebot. Он задает вам вопросы о том, как вы себя чувствуете, и предлагает стратегии справления с вашими чувствами, основанные на когнитивно-поведенческой терапии.

После разговора с Woebot вы чувствуете облегчение и получаете инструменты для работы с вашим настроением.

Веб-сайт Woebot находится по адресу: https://woebot.io/

Ассистенты для покупок: Чат-боты, такие как «Mona» или «Lark», помогают пользователям находить идеальный товар или услугу, анализируя их предпочтения и задавая уточняющие вопросы.

Боты-консультанты в банковской сфере: Многие банки начали использовать чат-ботов для первичной консультации клиентов.

Представьте себе ситуацию: вы решили взять кредит на покупку дома и обратились в банк. Вместо того чтобы ждать в очереди или пытаться дозвониться до оператора, вы начинаете диалог с нейро-консультантом – чат-ботом, созданным на основе искусственного интеллекта.

Вы задаете боту простой вопрос: «Какие документы нужны для получения кредита на дом?».

Благодаря обученной нейронной сети, бот моментально анализирует ваш запрос и выдает точный и понятный список документов, которые вам потребуются.

Затем вы спрашиваете о процентной ставке, и бот, зная о вашем интересе к кредиту на дом, предоставляет актуальную информацию о ставках именно на этот вид кредита, а также рассказывает о возможных акциях и специальных предложениях.

Когда у вас возникает более сложный вопрос, например, о порядке страхования имущества в период кредитования, бот понимает, что для ответа на этот вопрос лучше привлечь живого специалиста, и мгновенно перенаправляет ваш чат к кредитному консультанту банка.

Таким образом, использование нейро-консультанта в банке значительно упрощает и ускоряет процесс общения с клиентами, помогая им быстро и эффективно получить необходимую информацию и сэкономить их время.

Ассистенты в автомобилях: Новейшие модели автомобилей интегрированы с системами голосового управления, которые позволяют водителю задавать вопросы, управлять мультимедиа и даже узнавать погоду, не отвлекаясь от дороги.

Виртуальные ассистенты и языковые модели активно проникают в каждую сферу нашей жизни и делают ее не только проще, но и интереснее, давая возможность общаться с технологией так же естественно, как мы общаемся друг с другом.

Многие думают, что искусство и творчество – это исключительная прерогатива человека, что именно здесь машины никогда не смогут нас заменить.

Однако, именно благодаря языковым моделям, грань между человеческим творчеством и машинной генерацией стирается.

Литература: OpenAI, компания за многими передовыми языковыми моделями, представила проекты, где модели создавали короткие рассказы, стихи и даже эссе на заданные темы.

Некоторые из этих произведений были настолько убедительными, что вызвали восторг даже у профессиональных писателей.

В главе про GPT плагины вы найдёте примеры как можно создавать книги в считанные секунды с готовыми иллюстрациями и с возможностью моментального размещения в книжном магазине Amazon.

Конечно же не всё так гладко, люди не хотят сдавать свои позиции искусственному интеллекту.

Первыми забили тревогу сценаристы Голливуда. Они выразили опасения, что искусственный интеллект может забрать их рабочие места.

А также указали на угрозу, которую представляет искусственный интеллект, если по его сценариям начнут снимать реальные фильмы.

Они считают, что что-то фундаментальное может быть потеряно, если Голливуд позволит себе стать пустошью историй, созданных ИИ.

Музыка: Google’s Magenta – проект, который использует AI для создания музыкальных композиций.

Эти алгоритмы могут создавать мелодии, гармонии и даже целые композиции, которые звучат, как будто они написаны человеком.

Машинное пение и сочинение музыки действительно могут стать новой волной в мире искусства. С развитием технологий искусственного интеллекта возможности в этой области растут экспоненциально.

ИИ уже сейчас способен создавать мелодии, аккомпанементы и даже тексты песен, которые могут конкурировать с произведениями человеческих композиторов.

Представьте мир, где ваш личный ИИ-композитор может создать уникальную песню или мелодию, исходя из вашего настроения или событий вашего дня.

Или даже мир, где машины могут выступать на концертах в роли певцов или музыкантов, предлагая абсолютно новый опыт для зрителей.

Такое будущее может показаться далеким, но с учетом текущего темпа развития технологий, оно может стать реальностью гораздо быстрее, чем мы думаем.

Искусственный интеллект продолжает учиться и совершенствоваться, и кто знает, какие новые горизонты он откроет для мира музыки в ближайшие годы.

В эпилоге книги вы познакомитесь с последними достижениями языковых моделей в этом направлении и будете просто поражены на что способны современные модели

Изобразительное искусство: Midjerney, DeepArt и DALL·E – примеры программ, которые могут создавать художественные изображения и иллюстрации на основе заданных описаний или стилей.

Они способны воссоздавать стиль знаменитых художников или создавать совершенно новые, уникальные шедевры.

Представьте, что вы хотите порадовать своего друга уникальным подарком на день рождения. Вы решаете подарить ему портрет, но с особым акцентом.

Вы загружаете фотографию друга в программу, например, в DeepArt, и указываете, чтобы она обработала изображение в стиле Винсента ван Гога.

Через несколько минут перед вами появляется портрет вашего друга, выполненный в ярких и экспрессивных мазках, характерных для этого великого художника.