Čo je LLM?

LLM (Large Language Model), v slovenčine známy ako veľký jazykový model, je typ modelu umelej inteligencie navrhnutý na spracovanie, porozumenie a generovanie ľudského jazyka. Tieto modely sú trénované na masívnych datasetoch obsahujúcich texty z internetu, kníh, článkov a iných zdrojov. Vďaka tomu dokážu odpovedať na otázky, písať texty, prekladať medzi jazykmi alebo generovať kód.

Medzi najznámejšie veľké jazykové modely patria chatGPT od OpenAI, Claude od Anthropic a Gemini od Google. Každý z nich má špecifické vlastnosti a silné stránky, no všetky zdieľajú základnú architektúru založenú na transformeroch.

Architektúra LLM

Veľké jazykové modely sú postavené na architektúre transformer, ktorá bola predstavená v roku 2017. Kľúčovým prvkom tejto architektúry je mechanizmus pozornosti (attention mechanism), ktorý umožňuje modelu sústrediť sa na relevantné časti vstupného textu pri generovaní výstupu.

Modely typu LLM obsahujú miliardy až bilióny parametrov – číselných hodnôt, ktoré sa počas trénovania upravujú. Čím viac parametrov model má, tým komplexnejšie vzťahy v jazyku dokáže zachytiť.

Princípy fungovania veľkých jazykových modelov

LLM fungujú na princípe predikcie nasledujúceho tokenu. Token je základná jednotka textu – môže to byť slovo, časť slova alebo interpunkčný znak. Model analyzuje vstupný text a na základe naučených vzorcov predpovedá, aký token by mal nasledovať. Tento proces sa opakuje, až kým model nevygeneruje kompletnú odpoveď.

Trénovanie prebieha v dvoch hlavných fázach. Prvá fáza, nazývaná pre-training, zahŕňa učenie na veľkom množstve textových dát bez špecifického cieľa. Druhá fáza, fine-tuning, prispôsobuje model konkrétnym úlohám alebo zvyšuje jeho bezpečnosť prostredníctvom techník ako RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).

Vieš, že…

…názov transformer pochádza z architektúry predstavenej v článku „Attention Is All You Need“ z roku 2017, ktorý napísali výskumníci z Google?

Využitie LLM v praxi

Veľké jazykové modely sa dnes využívajú v mnohých oblastiach. V zákazníckej podpore stoja za chatbotmi, ktoré dokážu prirodzene a zrozumiteľne komunikovať. Vývojárom pomáhajú pri písaní aj kontrole kódu, v marketingu zjednodušujú tvorbu obsahu. V právnom prostredí uľahčujú prácu pri analýze dokumentov.

Pre IT profesionálov predstavujú LLM nástroj na zvýšenie produktivity – či už pri generovaní kódu, vysvetľovaní komplexných konceptov alebo pri debugovaní. Integrácia cez API umožňuje zabudovať schopnosti týchto modelov priamo do firemných aplikácií.

Obmedzenia veľkých jazykových modelov

Napriek svojim schopnostiam majú LLM výrazné limitácie. Môžu generovať fakticky nesprávne informácie, ktoré vyzerajú presvedčivo – tento jav sa nazýva halucinácia. Ich znalosti sú obmedzené dátumom ukončenia trénovania, takže nemajú prístup k aktuálnym informáciám bez dodatočných nástrojov.

Ďalšou výzvou je energetická náročnosť trénovania a prevádzky týchto modelov. Existujú tiež obavy týkajúce sa súkromia, keďže modely môžu neúmyselne reprodukovať citlivé informácie z trénovacích dát. Pri nasadení v kritických oblastiach je preto štandardom kombinácia LLM s ľudskou kontrolou.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• OpenAI Platform Documentation – prehľad GPT modelov a ich architektúry: https://platform.openai.com/docs
• Anthropic – dokumentácia modelu Claude: https://www.anthropic.com

Odporúčané zdroje:

• Vaswani et al. (2017) – Attention Is All You Need: https://arxiv.org
• Google AI – prehľad modelu Gemini: https://ai.google