7. Velké jazykové modely (LLM) jako typ Umělé Inteligence

Large Language Models (LLMs) jsou typem umělé inteligence, která se trénuje na rozsáhlých souborech dat obsahující jak text, tak kód. Mají schopnost generovat text, překládat jazyky a provádět různé úlohy související s jazykem. LLM si v posledních letech získaly značnou pozornost a popularitu díky svým působivým schopnostem a potenciálním aplikacím .

Srovnání rozsáhlých jazykových modelů

Při porovnávání velkých jazykových modelů (jaký využijeme) je třeba vzít v úvahu několik faktorů:

  • Přesnost: S rostoucím počtem parametrů a objemem natrénovaných dat v modelu LLM je transformační model schopen poskytovat stále vyšší úroveň přesnosti .
  • Snadnost trénování: Mnoho LLM se trénuje na neoznačených datech, což pomáhá urychlit proces trénování .
  • Náklady na vývoj: Provozování LLM obecně vyžaduje velké množství drahého hardwaru pro grafické procesory (GPU) a obrovské soubory dat, což může vést k vysokým nákladům na vývoj.
  • Provozní náklady: Po období školení a vývoje mohou být náklady na provoz LLM pro hostitelskou organizaci velmi vysoké .
  • Zkreslení: Rizikem u každé umělé inteligence vyškolené na neoznačených datech je zkreslení, protože není vždy jasné, zda bylo známé zkreslení odstraněno.
  • Vysvětlitelnost: Schopnost vysvětlit, jak byl LLM schopen vygenerovat určitý výstup, je trvalou výzvou. Zatímco LLM mohou generovat působivé výsledky, pochopení základního rozhodovacího procesu může být obtížné .