Как работают языковые модели

Языковые модели (ЯМ) — это программные алгоритмы, которые анализируют и генерируют текст на основе изученного материала. Главная задача таких моделей — понять структуру и смысл текста, чтобы уметь продолжать фразы, отвечать на вопросы, переводить тексты и выполнять множество других задач, связанных с обработкой естественного языка (NLP).

Первые шаги в создании языковых моделей были сделаны ещё в середине XX века, когда учёные начали экспериментировать с различными статистическими методами для обработки текста. Ранние модели, такие как модели n-грамм, основывались на вероятностных методах: вероятность появления слова определялась его частотой в тексте. Эти модели имели значительные ограничения, так как не могли эффективно учитывать контекст материала.

С развитием вычислительной техники и появлением новых алгоритмов ситуация начала меняться. В 2000-х годах важным этапом стало внедрение нейронных сетей, которые позволили создавать более сложные и точные генеративные языковые модели. Появление рекуррентных нейронных сетей (RNN) и долгой краткосрочной памяти (LSTM) стало важным прорывом, так как эти архитектуры могли учитывать длинные зависимости в тексте.

Современные языковые модели, такие как YandexGPT, GPT-4 от OpenAI, PaLM 2 от Google и другие, представляют собой сложные нейросетевые архитектуры, состоящие из десятков и даже сотен миллиардов параметров. Они обучаются на огромных объёмах текстовых данных, что позволяет им улавливать тонкие нюансы языка. Одной из ключевых технологий, лежащих в основе современных ЯМ, является архитектура трансформеров, предложенная в 2017 году.

Трансформеры используют механизм внимания, который позволяет модели фокусироваться на разных частях текста, оценивая важность каждой из них для текущей задачи. Это делает их особенно эффективными в обработке длинных текстов и понимании сложных контекстов.

Развитие больших языковых моделей (LLM) — совместная работа лингвистов и дата-сайентистов. Дата-сайентистам необходимо хорошо владеть языком Python и иметь уверенный математический бэкграунд. Например, на курсе «Специалист по Data Science» студенты учатся работать с pandas, Scikit-learn, Catboost — библиотеками для Python, которыми ежедневно пользуются специалисты.

● Корпус текстов: эти данные могут включать книги, статьи, веб-страницы и другие источники.
● Архитектура модели: набор алгоритмов и структур, которые определяют, как модель будет обрабатывать и анализировать текст.
● Обучение: процесс настройки параметров модели на основе анализа текстов из корпуса. В ходе обучения модель учится предсказывать следующее слово или фразу, учитывая контекст.
● Инференс: применение обученной модели для выполнения различных задач, таких как генерация текста, перевод, анализ сентимента и др.

Большие языковые модели также имеют свои ограничения. Они могут генерировать текст, который кажется осмысленным, но при этом содержит фактические ошибки. Кроме того, они могут быть подвержены точкам зрения, присутствующим в данных, на которых они обучены. Это означает, что если в исходных данных присутствует предвзятость, то и модель может воспроизводить её в своих ответах.

Существует несколько типов языковых моделей, каждая из которых разработана для решения определённых задач в NLP. Эти модели различаются по своим архитектурам, методам обучения и применению.

● Модели n-грамм. В этих моделях вероятность появления определённого слова зависит от предыдущих n слов. Например, в биграммной модели вероятность появления слова определяется только предыдущим словом. Это простой и эффективный метод, однако он имеет значительные ограничения, так как не учитывает дальние зависимости и может быстро становиться вычислительно неэффективным при увеличении размера n.
● Марковские цепи. В основе этих моделей лежит идея, что будущее состояние (следующее слово) зависит только от текущего состояния. Марковские цепи также страдают от недостатка учёта длинных контекстов, но они были основой для многих ранних систем обработки естественного языка.

n-граммы

● Feedforward Neural Network Language Model (FNNLM). Эта модель представляет собой простую нейронную сеть, которая предсказывает следующее слово на основе фиксированного числа предыдущих слов. FNNLM улучшает традиционные n-граммные модели за счёт использования скрытых слоёв, которые позволяют модели лучше улавливать зависимости в данных. Однако и эта модель имеет ограничения, так как может обрабатывать только фиксированное количество предыдущих слов.
● Рекуррентные нейронные сети (RNN). В отличие от FNNLM, рекуррентные нейронные сети способны учитывать произвольное количество предыдущих слов благодаря их архитектуре, которая включает в себя циклические соединения. Это позволяет моделям RNN учитывать долгосрочные зависимости в тексте, что существенно повышает качество генерации и понимания текста.
● LSTM и GRU. Эти усовершенствованные версии RNN были разработаны для решения проблемы исчезающего градиента, что делало обычные RNN менее эффективными при обучении на длинных последовательностях. LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) используют механизмы управления потоком информации, что позволяет им лучше запоминать и использовать контекст при генерации текста.

Современные языковые модели в большинстве основаны на архитектуре трансформеров, предложенной в 2017 году. Трансформеры решают многие проблемы, присущие RNN, и становятся доминирующим подходом в NLP.

● BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Модель BERT использует двунаправленное обучение, что позволяет ей понимать контекст слова как слева, так и справа от него. Это делает BERT особенно мощным инструментом для задач, связанных с пониманием текста, таких как вопросо-ответные системы и анализ тональности.
● GPT (Generative Pre-Trained Transformer). Модель GPT, напротив, использует однонаправленное обучение, предсказывая следующее слово только на основе предыдущих слов. Эта модель, особенно в версиях GPT-2 и GPT-3, стала чрезвычайно популярной для генерации текста благодаря своей способности создавать связные и осмысленные сообщения, которые трудно отличить от текстов, написанных человеком.
● T5 (Text-To-Text Transfer Transformer). Модель T5 представляет собой универсальную трансформерную модель, которая переводит любые задачи обработки текста в текстовую форму. Например, задача классификации переводится в формат «текст: [вход] -> [категория]». Это делает T5 очень гибкой и мощной моделью для широкого спектра задач, связанных с NLP.

Языковые модели работают на основе сложных алгоритмов, которые анализируют текстовые данные и извлекают из них закономерности, чтобы затем применять их для генерации или интерпретации текста. В основе их работы лежат нейросетевые архитектуры, которые проходят через несколько ключевых этапов: предварительную обработку данных, обучение, предсказание и генерацию текста.

Перед тем как начать обучение модели, необходимо подготовить текстовые данные. Этот процесс включает несколько этапов:

● Сбор данных. Модель обучается на большом корпусе текстов, который может включать книги, статьи, блоги, форумы и другие источники. Чем больше и разнообразнее данные, тем лучше модель сможет понять и воспроизвести язык.
● Токенизация. Процесс разбиения текста на отдельные элементы, называемые токенами. Токены могут представлять собой слова, части слов или даже отдельные символы. Например, фраза «Как дела?» может быть токенизирована как [«Как», «дела», «?»].
● Создание словарей. После токенизации формируется словарь, который сопоставляет с каждым токеном уникальный идентификатор. Этот словарь необходим для перевода текстовых данных в числовую форму, понятную модели.
● Преобразование текста в числовые векторы. Токены преобразуются в числовые векторы, которые будут использоваться в качестве входных данных для нейронной сети. Эти векторы могут быть статическими, как в Word2Vec, или динамическими, как в трансформерах.

Обработка предложений

Обучение языковой модели заключается в настройке её параметров на основе текстовых данных, чтобы она могла предсказывать следующее слово или генерировать осмысленные фразы.

● Forward propagation (прямой проход). На этом этапе данные проходят через слои нейронной сети, где каждое слово представляется в виде вектора. Эти векторы затем преобразуются в промежуточные состояния, которые несут информацию о контексте текста.
● Механизм внимания. В современных моделях, таких как трансформеры, используется механизм внимания, который позволяет модели выделять наиболее важные части текста, на которых нужно сосредоточиться при генерации или предсказании.
● Обратное распространение ошибки (Backpropagation). После того как модель сделала предсказание, она сравнивает его с реальными данными и вычисляет ошибку. Затем эта ошибка используется для корректировки параметров модели, чтобы улучшить точность предсказаний в будущем.
● Обучение на основе батчей. Данные разбиваются на небольшие группы — батчи, которые подаются модели для обучения. Этот метод позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы и ускорять процесс обучения.

Когда модель обучена, она может использоваться для предсказания текста или других задач, связанных с обработкой языка:

● Генерация текста: модель получает начальный текст и предсказывает следующее слово или фразу, основываясь на контексте. Этот процесс может продолжаться до тех пор, пока не будет создано необходимое количество текста.
● Инференция: этот термин используется для обозначения процесса применения обученной модели для решения конкретной задачи, такой как классификация текста, анализ сентимента или ответ на вопрос.
● Обработка сложных запросов: модели, такие как GPT, могут обрабатывать сложные текстовые запросы, генерируя не просто отдельные слова, а целые связные фразы или даже абзацы, которые соответствуют заданному контексту или вопросу.

После генерации текста может потребоваться его дополнительная обработка:

● Детокенизация: преобразование числовых векторов обратно в текст. Этот процесс включает объединение токенов в осмысленные слова и фразы, а также удаление лишних пробелов или символов.
● Коррекция и фильтрация: сгенерированный текст может нуждаться в коррекции, чтобы устранить ошибки или улучшить стиль. В некоторых случаях также требуется фильтрация нежелательного контента.
● Оценка качества: иногда текст, сгенерированный моделью, может быть автоматически оценён с помощью метрик, таких как перплексия (мера того, насколько хорошо модель предсказывает тестовые данные) или BLEU (метрика оценки качества машинного перевода).

Языковые модели обучены на больших объёмах текстовых данных, и их обучение направлено на то, чтобы уметь предсказывать слова или фразы, понимать контекст и в конечном итоге генерировать связный и осмысленный текст. Однако процесс обучения языковой модели включает в себя не только механическое запоминание слов, но и освоение множества языковых аспектов и связей между ними.

Одним из первых этапов в обучении языковой модели является освоение лексики — слов и выражений, которые составляют основу языка. Модели учатся понимать, какие слова чаще всего встречаются в тексте, как они используются в различных контекстах и какие ассоциации между словами существуют.

● Частотность и распространённость слов. Модели обучаются на текстах, содержащих миллионы слов и выражений, и узнают, какие из них являются наиболее распространёнными. Например, слова «и», «в», «на» встречаются очень часто и имеют ключевую роль в формировании структуры предложений русского языка.
● Синонимы и омонимы. Модели также осваивают концепцию синонимов. Это позволяет им генерировать разные тексты, сохраняющие общий смысл. Омонимы (слова с одинаковым написанием, но разными значениями) представляют собой особую сложность, так как требуют понимания контекста для правильной интерпретации.
● Коллокации и устойчивые выражения. Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Например, выражение «идти на поправку» понимается моделью как целостное, а не как набор отдельных слов.

Другой ключевой задачей языковых моделей является освоение грамматики и синтаксиса — правил, по которым строятся предложения.

● Порядок слов в предложении. Модель обучается определять правильный порядок слов для формирования грамматически корректных предложений. Например, в английском языке типичный порядок — «подлежащее — сказуемое — дополнение», тогда как в русском языке порядок может варьироваться в зависимости от контекста.
● Согласование. Модели учатся правильно согласовывать слова в предложении. Например, в русском языке существительные и прилагательные должны согласовываться по родам, числам и падежам. В английском языке важным аспектом является согласование глаголов с подлежащим в зависимости от числа и времени.
● Сложные структуры. Модели также обучаются понимать и генерировать сложные синтаксические конструкции, такие как сложносочинённые и сложноподчинённые предложения, в которых несколько простых предложений объединяются в одно целое.

Помимо лексики и грамматики, языковые модели также осваивают семантику — значения слов и фраз. Это помогает моделям понимать смысл текста и генерировать контекстно адекватные ответы.

● Контекстуальное значение слов. Одно и то же слово может иметь разные значения в зависимости от контекста. Модели, подобные BERT, обучаются на двунаправленных текстах, что позволяет им учитывать окружающие слова для точного понимания значения каждого отдельного слова.
● Отношения между сущностями. Модели также учатся определять отношения между разными сущностями в тексте, такими как люди, места, объекты и события. Например, в предложении «Пётр поехал в Москву» модель распознает Петра как человека, а Москву — как место назначения.
● Прагматика и подтекст. Хотя языковые модели не всегда могут точно уловить и воспроизвести сложный подтекст, они обучаются базовым аспектам прагматики, таким как сарказм, юмор или тон речи. Это позволяет им более точно понимать намерения автора текста и генерировать ответы, которые соответствуют настроению или контексту общения.

Языковые модели, обученные на больших объёмах данных, обладают обширными эмпирическими знаниями о мире. Эти знания включают факты, информацию о реальных событиях, исторические данные и многое другое.

● Общие факты и информация. Модели обучаются распознавать и запоминать общеизвестные факты, такие как «Солнце — это звезда» или «Лондон — столица Великобритании». Эти знания позволяют моделям генерировать информативный текст.
● Исторические и культурные знания. Модели также осваивают основы истории и культуры, что позволяет им генерировать текст на темы, связанные с историческими событиями, культурными явлениями и традициями разных народов.
● Обработка конкретных запросов. Благодаря эмпирическим знаниям модели могут отвечать на вопросы и выполнять задачи, требующие конкретной информации. Например, модели могут объяснить физическую концепцию или предоставить справочную информацию по геологии.

Машинный перевод:

● Автоматический перевод. Современные языковые модели способны переводить тексты с одного языка на другой с высокой степенью точности. Эти модели учитывают контекст и грамматические особенности языков, что позволяет им генерировать переводы, которые близки к естественным.
● Синхронный перевод. Более продвинутые модели способны осуществлять синхронный перевод, что особенно полезно на международных конференциях и переговорах.

Генерация текста:

● Создание контента. Языковые модели могут использоваться для автоматического создания текстов, таких как статьи, новости или даже художественные произведения.
● Автодополнение и предиктивный ввод. В текстовых редакторах и мессенджерах языковые модели используются для предложения вариантов завершения фраз или слов, что облегчает процесс написания и снижает вероятность ошибок.

Автоматическое резюмирование текста:

● Экстрактивное резюмирование. Этот метод заключается в выделении ключевых предложений из текста и их объединении в резюме.
● Абстрактивное резюмирование. Более сложный метод, при котором модели не просто извлекают предложения, но и создают новые фразы, которые кратко передают суть исходного текста.

Образование и обучение:

● Автоматическая проверка заданий. Языковые модели могут использоваться для автоматической проверки письменных заданий студентов, включая проверку грамматики, стиля и содержания.
● Персонализированное обучение. Языковые модели могут анализировать прогресс каждого ученика и предлагать персонализированные рекомендации и материалы для обучения исходя из его уровня знаний и предпочтений.

Виртуальные ассистенты:

● Генерация ответов. Ассистенты генерируют текстовые или голосовые ответы на запросы, обеспечивая пользователям удобный и интерактивный способ взаимодействия с устройством.
● Выполнение команд. Модели позволяют виртуальным ассистентам выполнять команды, такие как установка будильника, поиск информации в интернете или управление умным домом.