NLP in LLM: Razlaga glavnih razlik

Za izvajanje najrazličnejših nalog – vse od ustvarjanja vsebine pa do analize podatkov sodobni modeli umetne inteligence uporabljajo zapletene algoritme. Umetna inteligenca kot jo poznamo danes ne bi mogla delovati brez dveh bistvenih komponent:

• naravnega jezikovnega procesiranja (v nadaljevanju NLP oz. Natural Language Processing) in
• velikih jezikovnih modelov (v nadaljevanju LLM oz. Large Language Models).

NLP predstavlja področje umetne inteligence, ki “inteligentnim strojem” omogoča razumevanje, analizo in delo s človeškim jezikom. Pomaga na primer pri pripravi natančnih povzetkov, klasifikacij in prevodov.

LLM so "podkategorija" NLP. Njihova “naloga” je razumevanje in ustvarjanje človeku podobnega besedila. V procesu učenja se LLM na podlagi izjemno širokega nabora podatkov, ki ga pridobivajo iz različnih spletnih virov, kot so na članki, blogi oz. strokovni članki, naučijo napovedati, katere besede bodo v ustvarjenih odgovorih najbolj smiselne.

Veliki jezikovni modeli: Prednosti, slabosti in najboljši primeri

Umetna inteligenca je kljub izjemnemu napredku v zadnjem obdobju še vedno v fazi razvoja. Kljub številnim uspešnim aplikacijam velikih jezikovnih modelov, imajo ti tako pozitivne kot tudi negativne negativne lastnosti, ki se jih moramozavedati vsi, ki nas zanima njihova uporaba.

Prednosti:

• Nenehne izboljšave in hitro učenje. “Čar” LLM in umetne inteligence, ki na velikih jezikovnih modelih temelji, je prav v tem, da “se izboljšuje sama”, saj je postopoma izpostavljena novim parametrom in informacijam. Rezultat tega procesa je, da modeli z vsako interakcijo dajejo natančnejše rezultate.
• Neskončno število aplikacij. Modeli LLM so vsestranski pri prevajanju jezikov, odgovarjanju na vprašanja in celo pri izvajanju analize čustev. Zaradi teh lastnosti so zelo hitro prilagodljivi številnim okoljem, kot so trženje, podpora strankam, obdelava dokumentov in organizacija podatkovnih zbirk.

Slabosti:

• Predsodki. V procesu uporabe lahko tu in tam opazimo, da LLM posredujejo pristranske ali zavajajoče informacije, odvisno od vsebine naborov podatkov, ki se uporabljajo za njihovo usposabljanje.
• Halucinacije. Lahko se zgodi tudi, da generativni LLM z umetno inteligenco ustvarijo napačno vsebino ali napačno interpretirajo zahteve uporabnikov. Čeprav lahko večinoma natančno predvidijo, katere besede je treba uporabiti v zaporedju, ti modeli nimajo ustreznega razumevanja delovanja človeških možganov.
• Varnost. Brez ustreznih ukrepov za zaščito zasebnosti in varnostnih protokolov lahko hekerji dostopajo do občutljivih informacij ter s tem povzročajo škodo posameznikom in organizacijam.

Najboljši primeri AI LLMs:

• PaLM: Googlov veliki jezikovni model PaLM se lahko pohvali z globoko razumevanje nians človeškega govora. Razume uganke in idiome, hkrati pa ponuja prevajanje v več jezikov. Pohvali se lahko tudi z razumevanjem matematičnih problemov in celo s programiranjem.
• Llama: Ta model LLM je razvila Meta. Na voljo je za brezplačne raziskovalne in komercialne namene. Njegovi programerji so se po najboljših močeh potrudili, da bi model ustvaril nepristranske in varne odgovore. Poleg zagotavljanja besedilnih rezultatov Llama služi tudi kot pomočnik za kodiranje.
• GPT: Model OpenAI je morda prav gotovo najbolj znan LLM na svetu. Ta LLM razčlenjuje zapleteno terminologijo in zagotavlja natančne informacije na različnih področjih znanja. Uporabniki ChatGPT uporabljajo za pomoč pri ustvarjanju vsebine, povzemanju, prevajanju in programiranju.

NLP: prednosti, slabosti in najboljši primeri

Čeprav se pojma NLP in LLM nekoliko razlikujeta, imata veliko skupnih prednosti in slabosti, saj se oba nanašata na delo strojev s človeškim jezikom in vnosom besedila. Kar zadeva obdelavo naravnega jezika, ima več edinstvenih prednosti in težav, ki so neločljivo povezane z naravo te tehnologije.

Prednosti:

• Večjezična podpora. Modeli NLP delujejo v različnih jezikih, vključno s španščino, angleščino, perzijščino, arabščino in kitajščino. Uporabljajo jih na primer trgovci na drobno in izobraževalne ustanove, da dosežejo mednarodno občinstvo. Obdelava naravnega jezika organizacijam v teh sektorjih omogoča komuniciranje in posredovanje informacij brez jezikovnih ovir.
• Takojšnje iskanje informacij. Tehnologija NLP institucijam in posameznikom omogoča, da pridobijo informacije iz velikih količin informacij. Namesto iskanja po podatkovni zbirki podjetja je na primer mogoče v nekaj sekundah pridobiti informacije o določenem naročilu ali dokumentu.
• Avtomatizacija opravil. NLP je nadvse uporaben pri obvladovanju vsakdanjih postopkov, kot sta analiza podatkov in sprejemanje odločitev.

Slabosti:

• Odvisnost od podatkov. Delovanje modelov NLP je v celoti odvisno od kakovosti in količine podatkov, ki se uporabljajo v procesu usposabljanja. Podobno kot modeli LLM nam lahko tudi modeli NLP v primeru neustreznih uporabljenih podatkov podajo neustrezne rezultate.
• Slabe sposobnosti sklepanja. Tehnologija obdelave naravnega jezika ima nekoliko omejene kapacitete in se zato včasih slabše obnese pri nalogah, ki zahtevajo znanje, ki presega razpoložljive informacije. Zaradi te omejitve modeli NLP niso sposobni presojanja, ki bi bilo podobno človeškemu.
• Težja prilagodljivost. Modeli NLP, ki so usposobljeni za delo na enem področju, se navadno nekoliko slabše obnesejo na drugih področjih. Če jih želimo prilagoditi specifičnim nalogam ali celo panogam, za uspešno izvedbo nalog pogosto potrebujejo več usposabljanja in natančnega prilagajanja.

Najboljši primeri NLP

• Klepetalni roboti: Obdelava naravnega jezika je pomembna sestavina sodobnih klepetalnih robotov, saj jim omogoča obdelavo zahtev strank.
• Pametni pomočniki: Izdelki, kot so Amazonova Alexa, Microsoftova Cortana in Applova Siri, ne bi delovali brez tehnologije NLP.

NLP in LLM sta sestavna dela skoraj vseh razpoložljivih rešitev umetne inteligence. Sčasoma bodo napredne različice teh tehnologij morda odpravile njihove trenutne pomanjkljivosti in ljudem omogočile ustvarjalno svobodo in raziskovanje informacij, hkrati pa uvedle nove aplikacije za vse generativne izdelke umetne inteligence.