LLM – jak duże modele językowe zmieniają przyszłość?

‍Rozwój dużych modeli językowych (LLM) zrewolucjonizował dziedzinę przetwarzania języka naturalnego (NLP) na niespotykaną skalę i umożliwił maszynom rozumienie i generowanie tekstu podobnego do ludzkiego. W erze AI kluczowe staje się zrozumienie, jak LLM redefiniują branże, kształtując przyszłe strategie biznesowe i tworząc nowe wartości dla firm oraz ich klientów.

Co to jest LLM?

Large Language Model (LLM), czyli duży model językowy, to typ zaawansowanego modelu sztucznej inteligencji (AI), trenowanego na ogromnych zbiorach danych, które mogą obejmować teksty z różnych źródeł, w tym z internetu. Ogromne zbiory danych dostarczają wystarczającą ilość przykładów, by LLM-y miały zdolność uczenia się języka naturalnego, jego semantyki i gramatyki, przetwarzania go (NLP), a następnie tworzenia tekstów i innych treści, np. kodu programistycznego, tłumaczeń i różnego rodzaju zadań.

Duże modele językowe (LLM), są podstawą narzędzi generatywnej AI (GenAI) służących do przetwarzania tekstu i języka naturalnego. Podczas tworzenia narzędzi GenAI, duże modele językowe są dostrajane do konkretnych zadań za pomocą odpowiednich zapytań i poleceń. Tak utworzone narzędzia pozwalają m.in. na łatwe generowanie spójnych kontekstowo odpowiedzi, streszczanie dokumentów czy tworzenie całkiem nowych treści.

Jak działa LLM?

Aby LLM mógł zrozumieć, jak znaki, słowa i zdania funkcjonują razem, tworząc model używa się technik głębokiego uczenia (deep learning). Głębokie uczenie to wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych złożonych z dużej liczby tzw. warstw ukrytych.

Sieci neuronowe (zarówno głębokie jak i płytkie) działają podobnie jak mózg ludzki zbudowany z neuronów, które łączą się i wysyłają do siebie sygnały. LLM-y opierają się na szczególnym typie sieci neuronowych – transformerach. Wykorzystują one mechanizm self-attention, pozwalający na rozpoznanie kontekstu poszczególnych słów, co jest ważne w przypadku języka naturalnego, który jest silnie kontekstowy. Dzięki temu LLM-y mogą interpretować teksty nawet gdy są niejasne, słabo zdefiniowane, oraz takie z którymi wcześniej się nie zetknęły.

Oprócz umiejętności analizy i rozpoznania struktury tekstu czy zdania (syntaktyka), duże modele językowe na pewnym poziomie ,,rozumieją’’ znaczenie przetwarzanych treści (semantyka). LLMy mogą kojarzyć słowa z ich znaczeniem „widząc je” pogrupowane w ten sam sposób miliony razy w zbiorze treningowym.

Zdolność swoistego rozumienia i interpretowania tekstu naturalnego jest główną zaletą dużych modeli językowych, dzięki której ich zakres zastosowań jest tak duży.

Możliwości modeli LLM są tak rozległe i zróżnicowane, jak zestawy danych, na których są trenowane

Przykłady zadań LLM

W zależności od zakresu, w jakim przeszkolono dany model LLM, można je wykorzystać do następujących zadań:

• generowanie tekstu,
• tłumaczenia,
• streszczanie treści,
• przeredagowywanie artykułów,
• sprawdzanie pisowni i gramatyki,
• tworzenie systemów dialogowych,
• analiza nastrojów (sentymentów) użytkowników,
• personalizacja doświadczeń klientów,
• pisanie i korygowanie kodu,
• automatyzacja obsługi klienta.

LLM w chatbotach

Jednym z najczęstszych zastosowań LLM jest chatbot. Z najbardziej znanych chatbotów stosujących konwersacyjną AI można wymienić ChatGPT z najnowszymi modelami GPT-4o i GPT-o1. Chatboty AI oparte na LLM to także: Gemini (Google), Meta AI (Meta) czy Claude (Anthropic).

Przykłady wykorzystania chatbotów opartych na LLM:

• Bankowość i finanse – Bank of America jest jednym z liderów wykorzystania LLM i technologii AI w usługach bankowo-finansowych. Jego wirtualny asystent finansowy „Erica” to zaawansowany model chatbota i pierwszy tak szeroko dostępny w zarządzaniu finansami i obsłudze klienta, osiągając 2 mln interakcji dziennie.
• E-commerce – firma Amazon opracowała generatywny chatbot biznesowy „Q”, co stawia ją w bezpośredniej rywalizacji z gigantami takimi jak Microsoft i Google. Poprzez integrację z własnymi danymi i systemami firm oferuje spersonalizowane doświadczenia zakupowe.
• Media i wydawnictwa – dziennik The Washington Post stosował chatbota „Heliograf” do automatycznego generowania wiadomości, krótkich raportów i artykułów na podstawie danych sportowych, wyborczych czy finansowych, a także aktualizowania artykułów na podstawie nowych danych w czasie rzeczywistym.

Zastosowania LLM w praktyce

Najważniejsze przypadki użycia i zastosowania LLM w 2024 roku pozwalające usprawnić operacje biznesowe i zautomatyzować codzienne zadania:

1. Tworzenie treści

LLM-y stanowią przełomowe rozwiązanie dla branż, w których podstawą jest tekst. Firmy i twórcy wykorzystują je do usprawniania produkcji treści, oszczędzając czas i wysiłek w procesie pisania. LLM-y dają marketerom, dziennikarzom czy pisarzom możliwość generowania wstępnych wersji roboczych, sugerowania edycji lub tworzenia kompletnych artykułów, raportów, a nawet większych form pisarskich.

Przykłady: Claude, asystent AI firmy Anthropic. Jest skuteczny w wyrafinowanych dialogach, kreatywnym tworzeniu treści, złożonym rozumowaniu i szczegółowych instrukcjach; Grammarly (narzędzie do sprawdzania pisowni i wykrywania plagiatu) wykorzystuje LLM do rozumienia kontekstu i poddawania sugestii, aby ulepszyć styl i przejrzystość tekstu. Jego detektor tonu analizuje tekst pod kątem nastroju i emocji, jak zniechęcający, ciekawy, formalny czy optymistyczny.

2. Tłumaczenie językowe i lokalizacja

LLM umożliwiają tłumaczenia i lokalizację treści w czasie rzeczywistym, dostosowując strony, aplikacje i inne materiały do lokalnych rynków oraz międzynarodowych klientów.

Modele te są trenowane na rozległych zbiorach tekstów dwujęzycznych lub wielojęzycznych, dzięki czemu wykorzystujące je aplikacje LLM zapewniają tłumaczenia w wielu językach. Dzięki rozpoznawaniu kontekstu modele LLM potrafią zrozumieć niuanse, idiomy i struktury gramatyczne różnych języków. Pozwala to zachować intencję i styl oryginalnego tekstu, co jest istotne w przypadku tłumaczeń literackich, komunikacji biznesowej i dokumentów prawnych.

Lokalizacja tekstu pomaga dostosować treść kulturowo i kontekstowo do różnych odbiorców. Biorą pod uwagę lokalne zwyczaje, pomiary, format daty i odniesienia kulturowe. Ta zdolność jest szczególnie ważna w branży marketingowej i rozrywkowej, gdzie zaangażowanie w dużym stopniu zależy od niuansów kulturowych.

Przykład: NLLB-200 to model LLM firmy Meta AI. Tłumaczy na 200 różnych języków, włączając takie, które wcześniej nie były obsługiwane przez istniejące narzędzia tłumaczeniowe, obejmuje też obsługę 55 języków afrykańskich. Inne: Falcon LLM

3. Obsługa klienta i wirtualni asystenci

LLM-y przekształcają obsługę klienta, zapewniając zautomatyzowane i spersonalizowane usługi, ponieważ potrafią zrozumieć kontekst i analizować nastroje. Technologia ta umożliwia firmom oferowanie całodobowego wsparcia, co poprawia doświadczenia użytkowników, a samej firmie przynosi korzyści bez ogromnych inwestycji.

Podstawą obsługi klienta są wirtualni asystenci, którzy dzięki wykorzystaniu LLM, przetwarzają i rozumieją język naturalny. Gdy użytkownik zadaje pytanie lub wydaje polecenie, LLM interpretuje intencję i kontekst żądania, a następnie generuje odpowiedź.

LLM-y umożliwiają użytkownikom szybkie pozyskiwanie informacji z różnych źródeł. Poza obsługą klienta asystenci mogą: ustawiać alarmy, przypominać o umówionych wizytach, wysyłać wiadomości, zamawiać artykuły w sklepach, dostarczać prognozę pogody i aktualizacje ruchu drogowego. Są cennym narzędziem i źródłem dostępu do informacji dla osób niepełnosprawnych lub tych, które potrzebują wsparcia bez użycia rąk.

Przykład: Alexa – wirtualny asystent sterowany głosem firmy Amazon, oparty na usłudze w chmurze. Potrafi obsługiwać przez interakcję głosową, np. odtwarzać muzykę, ustawiać alarmy czy dostarczać informacje w czasie rzeczywistym. Może też sterować urządzeniami typu smart home. Inny: Siri

4. Analiza nastrojów i badania rynku

Aplikacje LLM pozwalają na klasyfikowanie tekstu do kategorii, np. pozytywny, negatywny lub neutralny. W analizie opinii klientów LLM-y mogą identyfikować nastroje, wzorce i postawy wobec produktów lub usług, co pozwala lepiej zrozumieć zachowania i preferencje klientów. Mogą analizować recenzje klientów i na tej podstawie przewidywać trendy rynkowe, ich ewolucję oraz generować raporty podsumowujące.

Uzyskanie spostrzeżeń na temat satysfakcji klienta pozwala firmom dostosować i rozwijać produkty i strategie marketingowe. LLM-y służą też analizowaniu recenzji i wzmianek w mediach społecznościowych, aby uzyskać wgląd w opinie publiczne i trendy.

LLM-y mogą także przeprowadzać rozległe badania rynku wokół konkretnych produktów/usług, śledzić poczynania konkurencji, dostarczać dane strategiczne o pozycjonowaniu i innowacjach i inne przydatne informacje biznesowe.

Przykład: Brandwatch to cyfrowa platforma do badań zachowań konsumentów. Wykorzystuje LLM do analizowania rozmów online i dostarczania informacji na potrzeby badań rynkowych. Zapewnia dostęp do rozległego zbioru internetowych dyskusji konsumenckich, obejmujących SM, blogi, fora i serwisy informacyjne, co umożliwia dokładne analizy nastrojów, postrzegania marki oraz lokalizowanie trendów. Inny: Talkwalker

5. Rozwój kodu

LLM-y mogą pomóc programistom w generowaniu, analizowaniu, przeglądaniu i debugowaniu kodu. Modele te mogą rozumieć i generować fragmenty kodu, sugerować uzupełnienia, a nawet pisać całe funkcje na podstawie krótkich opisów.

Ponadto LLM-y potrafią tłumaczyć kod pomiędzy różnymi językami programowania, dzięki czemu programiści łatwiej pracują z nieznaną składnią lub przenoszą projekty do nowego języka.

Przykład: StarCoder to LLM open source, trenowany na rozległym zestawie danych pochodzących z GitHub, obejmujący wiele języków programowania. Służy do automatycznego uzupełniania kodu, modyfikacji i dostarczania wyjaśnień w języku naturalnym. Inne: DeepCode, GitHub Copilot

6. Edukacja i szkolenia

LLM-y mogą być wykorzystywane do spersonalizowanej edukacji i szkoleń. Można je adaptować do indywidualnego stylu ucznia i tempa uczenia się, oferując praktyczne pytania, dostosowane wyjaśnienia i informacje zwrotne.

Model może generować materiały do czytania, zapewnić tłumaczenie językowe w czasie rzeczywistym. Użycie LLM pomaga tworzyć podręczniki, interaktywne kursy online, demokratyzując edukację na całym świecie.

Przykład: Duolingo służy spersonalizowanej nauce języków obcych. Wykorzystując GPT-4, oferuje funkcje: „Wyjaśnij moją odpowiedź” (co pomaga zrozumieć, dlaczego odpowiedź była prawidłowa lub nie) czy „Odgrywanie ról” (ćwiczenie konwersacji z postaciami wirtualnymi). Inne: Course Hero, MNIST-1D

Bezpieczeństwo i wyzwania etyczne dla LLM

Rozwój LLM wpłynął na otaczający nas świat, wykazując potencjał napędzający rozwój; stanowi też wyzwanie w obszarach prywatności danych i bezpieczeństwa. Obawy budzą:

• podatność na manipulacje – odpowiednio skonstruowane zapytanie może wygenerować odpowiedzi, które mogą być niebezpieczne lub nieetyczne;
• podleganie „halucynacjom” – modele tworzą fałszywe informacje, gdy nie są w stanie udzielić dokładnej odpowiedzi;
• powielanie błędów i stereotypów – modele powielają błędy obecne w danych treningowych, co może dawać wyniki o charakterze dyskryminującym i obraźliwym;
• wykorzystywanie danych poufnych – ujawnione mogą być wykorzystane do dalszego trenowania modeli.

Jak widać, LLM-y nie są zaprojektowane jako bezpieczne sejfy. Dezinformacja i niewłaściwe wykorzystanie generowanych treści rodzą więc pytania natury etycznej. Istotne jest znalezienie równowagi między postępem technologicznym a odpowiedzialnym wykorzystaniem LLM.

Do najważniejszych wyzwań należą:

1. Etyka firm, które LLM-y tworzą i wdrażają, i ich zapewnienie, że są one szkolone na bezstronnych, reprezentatywnych zestawach danych;
2. Ochrona danych przed niewłaściwym ich wykorzystaniem, co wymaga rygorystycznego zarządzania danymi i etycznych ram AI.

Informacje dostarczane przez LLM są na tyle wiarygodne, na ile wiarygodne są dane, na których są szkolone

Wdrażanie LLM a optymalizacja kosztów i efektywności energetycznej

Wdrażanie LLM-ów, choć rewolucjonizuje nasze życie, wiąże się ze znacznymi kosztami. Wynikają one z faktu, że szkolenie i wykorzystanie LLM wymaga wysokiej mocy obliczeniowej, które obejmują kosztowny sprzęt (GPU, TPU), znaczną infrastrukturę chmurową oraz energię, co generuje wysokie koszty operacyjne.

Wysokie zużycie energii przez centra danych rodzi jednocześnie obawy dotyczące wpływu na środowisko, ponieważ ślad węglowy tych energochłonnych systemów jest duży. Do tego dochodzą koszty szkolenia wyspecjalizowanych w tej dziedzinie profesjonalistów.

Rozwiązań dla firm, które chcą wdrożyć LLM, a uniknąć kosztów i być w zgodzie ze środowiskiem, jest kilka:

• wdrażanie na istniejącej infrastrukturze, co ogranicza użycie specjalistycznych i kosztownych narzędzi;
• przyjęcie wersji open-source  (GPT-Neo czy mniejsze warianty BERT) – unika się w ten sposób kosztów licencyjnych oraz szkolenia modeli od podstaw;
• trenowanie mniejszych modeli, czyli naśladowanie zachowań większych skutkujące obniżeniem kosztów operacyjnych przy zachowaniu podobnego poziomu wydajności;
• dostrajanie – dotrenowanie i dostosowanie istniejących modeli do konkretnych zastosowań, zamiast trenowania modeli od zera.

Podsumowanie

LLM-y tworzą przyszłość firm pełną perspektyw, działając jako siła napędowa innowacji, wydajności i przewagi konkurencyjnej. W miarę rozwoju technologii GenAI ich rola będzie się rozszerzać poza generowanie tekstu i analizę nastrojów. LLM-y będą wykorzystywane w coraz większej liczbie aplikacji biznesowych. Dostosowywanie się firm do tej rewolucji oznacza integrację LLM ze swoimi rozwiązaniami biznesowymi.

Chcesz poznać możliwości AI w swojej firmie?

Dołącz do naszych Warsztatów AI, aby odkryć transformacyjną moc dużych modeli językowych. Naucz się integrować AI w operacje swojej firmy, wybierając spośród dedykowanych modułów.

‍Poznaj WEBSENSA AI Workshops już dziś.