Šta je LLM, veliki jezički model?

Kada koristite generativni AI da sažme izveštaj ili napiše tekst za društvene mreže, u pozadini toga rade veliki jezički modeli (LLM).

LLM-ovi su tehnologija koja stoji iza generativne veštačke inteligencije.

Što više podataka koriste, to preciznije i korisnije rezultate mogu da generišu. To je od velike važnosti za firme koje žele da korisnicima pruže relevantan i personalizovan sadržaj.

Napredak u veštačkoj inteligenciji koji pokreću LLM-ovi omogućava i kreiranje AI agenata koje firme mogu brzo da uvedu u svakodnevni rad. Kada ih pokrenu korisnici ili zaposleni, ovi inteligentni sistemi mogu da rešavaju složene zadatke koristeći pamćenje, logički niz zaključaka i sposobnost procene sopstvenog rada.

Zavirimo dublje u to šta zapravo čini jedan LLM, kako funkcioniše i na koji način može da koristi vašem poslovanju.

U ovom tekstu saznaćete:

• Šta je LLM?

• Kako funkcionišu veliki jezički modeli

• Kako se treniraju veliki jezički modeli

• Za šta se LLM-ovi koriste

• Da li treba da napravite svoj LLM?

• Koje su prednosti i mane LLM-ova

• Kako da iskoristite moć LLM-ova uz Agentforce

Šta je LLM?

Veliki jezički modeli (LLM – Large Language Models) su pokretači generativne veštačke inteligencije. Zahvaljujući ogromnim količinama tekstualnih podataka na kojima su trenirani, LLM-ovi mogu da razumeju i odgovaraju na pitanja na prirodan, ljudski način. Danas se koriste za kreiranje tekstualnog i vizuelnog sadržaja, pravljenje sažetaka, pa čak i pisanje programskog koda.

Korisnici komuniciraju sa LLM-ovima putem takozvanih promptova - pitanja ili zahteva napisanih običnim jezikom - koje se šalju modelu. Na primer, možete zatražiti od AI modela da sažme ovaj bloga. Prvo biste poslali tekst bloga alatu kako bi ga „progutao“ i analizirao, a zatim biste upisali konkretan zahtev, npr. „Napravi kratak sažetak“. LLM bi zatim generisao pregled glavnih tačaka. Što je više podataka korišćeno tokom treniranja modela, to su i rezultati precizniji i kvalitetniji.

Kada imate odgovarajuće podatke, LLM-ovi mogu biti korisni na mnogo načina. Na primer, vaš prodajni tim može koristiti AI za pisanje prilagođenih ponuda, koristeći konkretne informacije o korisnicima koje pogađaju njihove potrebe i interesovanja.

Kako funkcionišu veliki jezički modeli

Pre nego što zaronite dublje u svoju generativnu AI strategiju, važno je da razumete kako ova tehnologija zapravo radi, odnosno kako od jednostavnog upita (prompt-a) dolazimo do gotovog rezultata. Veliki jezički modeli se oslanjaju na tri ključne komponente: mašinsko (i duboko) učenje, neuronske mreže i tzv. transformer modele.

Mašinsko i duboko učenje

Algoritmi mašinskog učenja (ML) uče LLM-ove kako da prikupljaju podatke, prepoznaju veze među njima i identifikuju zajedničke osobine.

Duboko učenje je podskup ML-a koji omogućava modelima da uče uz manje ljudskog uplitanja, koristeći verovatnoću za preciznije rezultate. Na primer, kada LLM analizira 1.000 rečenica, alati za duboko učenje mogu da otkriju da se slova „A“, „O“, „E“ i „I“ najčešće pojavljuju, i na osnovu toga pravilno zaključe da su to neka od najzastupljenijih slova u srpskom jeziku.

Neuronske mreže

Neuronske mreže, ili veštačke neuronske mreže (ANN), sastoje se od međusobno povezanih „čvorova“ (nodes) koji komuniciraju jedni s drugima. Organizovane su u slojeve (ulazni, izlazni i najmanje jedan međusloj) i omogućavaju modelu da brzo obradi informacije. Inspirisane su moždanim neuronskim mrežama, ali su mnogo jednostavnije.

Transformer modeli

Transformeri pomažu LLM-ovima da razumeju kontekst jezika. Koristeći tehniku koja se zove self-attention (samopažnja), analiziraju strukturu rečenica i izbor reči kako bi shvatili odnose između njih. To omogućava LLM-ovima da mnogo bolje razumeju korisničke upite i daju preciznije odgovore.

LLM-ovi tumače tekst na različite načine u zavisnosti od tipa modela:

• enkoder (encoder-only) modeli se fokusiraju na razumevanje teksta koji im je dat.

• dekoder (decoder-only) modeli generišu tekst na osnovu upita.

Kada se spoje, enkoder-dekoder modeli mogu i da razumeju i da generišu tekst, što ih čini idealnim za zadatke poput korisničke podrške ili prodaje.

Na primer, AI chatbot koji koristi LLM može da odgovara na pitanja korisnika o rokovima isporuke, detaljima o proizvodima ili promenama cena, oslobađajući tako ljudske agente da se bave strateškijim zadacima.

Kako se treniraju veliki jezički modeli?

Postoji mnogo vrsta LLM agenata, ali bez obzira na to koji koristite, treniranje je ključno za njihovu tačnost i pouzdanost. Pošto neuronske mreže bazirane na transformerima mogu imati milijarde parametara, potrebno je treniranje kako bi ti parametri bili pravilno podešeni i primenjivani na korisničke upite. U zavisnosti od složenosti modela i njegove primene, različiti pristupi treniranju mogu biti više ili manje efikasni.

Zero-shot learning

Kod ovog pristupa, LLM se „trenira u hodu“. Korisnik postavi pitanje, a model pretražuje povezane izvore podataka kako bi pronašao odgovor. U početku tačnost može biti niska, ali se poboljšava vremenom, kako model uči iz svakog novog primera.

Few-shot learning

Ovde data naučnici daju modelu mali broj primera koji su relevantni za zadatak. Na osnovu njih, LLM uči kako da prepozna obrasce i povezanosti. Ovaj pristup značajno poboljšava preciznost u specifičnim, ciljanim oblastima.

Chain of thought (lanac razmišljanja)

Ova metoda vodi model kroz jednostavan, logički tok razmišljanja. Umesto da mu se postavi jedno složeno pitanje, ono se razlaže na više jednostavnih koraka. Na primer:

Standardni prompt:

Stefan ima 20 majica. Polovina su kratkih rukava, a polovina od njih je plava. Koliko plavih majica ima?

Chain of thought prompt:

Stefan ima 20 majica.

Polovina su kratkih rukava, znači ima 10 kratkih majica.

Polovina od njih su plave, što znači da ima 5 plavih majica.

Iako pitanje samo po sebi nije teško, CoT pristup pokazuje modelu kako da razmišlja korak po korak, što kasnije može primenjivati i na složenija pitanja.

Fino podešavanje i modeli za specifične oblasti

Fino podešeni modeli i oni koji su razvijeni za određene domene (npr. medicina, pravo, finansije) koriste dodatne informacije i kontekst kako bi model bio što tačniji u konkretnoj primeni. Na primer, kompanija koja analizira raspoloženje korisnika na društvenim mrežama može obučiti model da bolje razume značenje određenih reči i izraza u tom specifičnom okruženju.

Modeli za jezičku reprezentaciju

Ovi modeli ne gledaju reči kao tekst, već ih pretvaraju u brojeve, tzv. vektore. Pomoću ovih brojčanih vrednosti, računari lakše analiziraju kako su reči i rečenice međusobno povezane, prepoznajući kontekst i značenje, kao i odnose među pojmovima.

Multimodalni modeli

Multimodalni modeli su trenirani da koriste različite vrste podataka, ne samo tekst. Pored teksta, mogu obraditi i zvuk, video ili slike, kako za unos tako i za izlaz, što ih čini izuzetno korisnim za kompleksnije AI zadatke.

Za šta se koriste LLM-ovi?

LLM-ovi omogućavaju AI agentima da komuniciraju prirodnim jezikom, ali to nije ni malo jednostavan zadatak.

Tradicionalni botovi zahtevaju ručno treniranje modela za razumevanje jezika korisnika, kao i posebno osmišljavanje dijaloga. Taj proces je dugotrajan, komplikovan i skup za firme.

LLM-ovi, međutim, nude mnogo jednostavniju alternativu.

Na primer, rešenja poput Agentforce, agentskog sloja Salesforce platforme, koriste već gotove veštine i tzv. low-code radnje, pa ne morate prolaziti kroz dug proces obuke. Uz to, Agentforce koristi i konverzacijsku AI, pa komunikacija sa agentima deluje prirodno i prijatno, a ne robotski.

Evo i drugih čestih primera kako se LLM-ovi koriste:

✍️ Generisanje teksta:

LLM može da generiše tekst na osnovu vaših podataka, tako da bude personalizovan i relevantan za korisnike. Na primer, marketinški tim može uz pomoć AI da napiše poziv na akciju za novi proizvod ili promotivni email. Tim za e-prodaju može generisati tekst za akcije i popuste.

📝 Sažimanje sadržaja:

Korisnici mogu zatražiti od modela da sažme duge blokove teksta i odaberu kako žele da to izgleda, u vidu kratkih pasusa, liste ili jedne rečenice.

📚 Odgovaranje iz baze znanja:

Mnoge firme imaju baze znanja za zaposlene i korisnike, sa odgovorima na često postavljana pitanja. LLM-ovi mogu koristiti te baze kako bi brzo davali precizne odgovore.

💻 Generisanje koda:

LLM-ovi se mogu koristiti i za pisanje koda, kada su prethodno trenirani za konkretan programski jezik. Na primer, možete zatražiti od modela da napiše Python kod za neku funkciju.

📊 Analiza sentimenta:

LLM može analizirati podatke iz postova na društvenim mrežama, mejlova, poruka i drugih izvora, kako bi procenio raspoloženje korisnika. To je sjajan način da se, uz pomoć AI-ja u marketingu, prepoznaju korisnici koji su nezadovoljni i da se odmah preduzmu konkretne akcije.

🌍 Prevod jezika:

LLM može da služi i kao alat za prevod, što je posebno korisno za timove korisničke podrške koji dobijaju upite na različitim jezicima. Korisnici mogu jednostavno tražiti prevod rečenice ili pasusa. S obzirom na količinu podataka na internetu, ovo LLM-ovima ne predstavlja problem, ali imajte na umu da prevodima često nedostaje kontekst, pa je ljudska provera uvek poželjna.

🏷️ Klasifikacija i kategorizacija:

Uz pomoć LLM-a, firme mogu brže klasifikovati i razvrstati podatke. Korisnik jednostavno definiše pravila, npr. „Ako podaci sadrže X, svrstaj ih u kategoriju Y“, a model zatim analizira ceo skup i pravilno raspoređuje informacije.

🤖 AI agenti:

Razvoj LLM-ova omogućio je i upotrebu AI agenata, autonomnih digitalnih pomoćnika koji mogu pružiti specijalizovanu podršku korisnicima ili zaposlenima, u skladu sa konkretnim potrebama vaše kompanije.

Da li treba da pravite svoj LLM?

Kratak odgovor? Verovatno ne.

Detaljniji odgovor? U većini slučajeva, pravljenje sopstvenog LLM-a je skupo, dugotrajno i nepotrebno.

Skupo je jer vam treba ozbiljna stručnost i infrastruktura da biste razvili sopstveni jezički model.

Dugotrajno je jer morate obezbediti ogromne količine podataka za treniranje, i uveriti se da su rezultati tačni.

Nepotrebno je jer, u najvećem broju slučajeva, pokušavate da iznova napravite nešto što već postoji i funkcioniše.

Korišćenje unapred treniranih, open-source LLM-ova koji već imaju ugrađene sigurnosne mehanizme često predstavlja najbolji balans između performansi i zaštite. Tako dobijate snagu modela koji su trenirani na trilionima podataka, bez brige da neka greška u kodu može ugroziti bezbednost.

Možete dodatno obogatiti model korišćenjem RAG metode (retrieval-augmented generation), koja kombinuje snagu LLM-a sa vašim najrelevantnijim internim podacima i tako ga prilagođava upravo vašoj firmi.

Koje su prednosti i mane LLM-ova?

LLM-ovi donose brojne prednosti za organizacije, od smanjenja manuelnog rada, do otkrivanja novih uvida i trendova na osnovu postojećih podataka. Ali da bi se koristili na pravi način, firme moraju da znaju i gde su im granice.

Evo pregleda najvažnijih prednosti, ali i potencijalnih izazova koje LLM-ovi mogu doneti:

✅ Prednosti LLM-ova

Prilagodljivost: Zahvaljujući transformer arhitekturi, LLM-ovi ne zavise od strogo definisanih pravila već mogu da se prilagode raznim upitima, čak i onima koji su nepredvidivi ili neuobičajeni.

Fleksibilnost: Ne postoji samo jedan način korišćenja. LLM-ovi mogu biti AI asistenti, kopiloti ili potpuno autonomni agenti, u zavisnosti od potreba firme.

Performanse: Što više podataka model analizira i obradi, to je precizniji i brži u odgovaranju na upite.

Efikasnost: Pošto većinu procesa učenja LLM obavlja samostalno, zaposleni mogu da se fokusiraju na strateške zadatke, a ne na operativne rutine.

⚠️ Ograničenja i izazovi LLM-ova

Troškovi razvoja i rada: Izrada i održavanje LLM rešenja može biti skupa i vremenski zahtevna. Tu spadaju troškovi pisanja i testiranja koda, integracija sa bazama podataka i kontrola da li model ispravno reaguje na obuku.

Etika i pristrasnost: Ako se podaci prikupe bez saglasnosti korisnika, to može dovesti do pravnih problema. Takođe, ako su podaci neadekvatno izbalansirani, model može da daje pristrasne odgovore, koji na prvi pogled deluju tačno, ali zapravo favorizuju određene grupe ili ishode.

Nerazumljivost odluka (Explainability): LLM-ovi često donose odluke na način koji ljudima nije lako da razumeju, što može narušiti poverenje. Zato se preporučuje korišćenje tzv. „sloja poverenja“ koji omogućava uvid u logiku donošenja odluka.

Halucinacije i „glitch“ tokeni: Halucinacije se javljaju kada korisnik modelu postavi zadatak koji on ne bi smeo da izvrši, ali zatim zamoli model da zamisli da može, i model ga ipak izvrši. Na primer, neko zatraži kontakt informacije svih zaposlenih u firmi, što LLM odbije. Ali kada ga zamole da "zamislI" da to može, on to ipak uradi.

„Glitch“ tokeni su nizovi karaktera koji izazivaju nepredvidive odgovore. I sam unos i rezultat deluju nasumično, što otežava otkrivanje i sprečavanje ovakvih pojava.

Bezbednosni rizici: Ako je LLM treniran na kombinaciji javnih i internih podataka, može doći do sigurnosnih propusta, na primer, otkrivanja poverljivih informacija. Zato je važno pažljivo upravljati podacima koji se koriste za treniranje.

Kakva je budućnost LLM-ova?

U narednim godinama, razvoj LLM-ova najverovatnije će ići u dva pravca: ka većim i ka manjim modelima.

Kako algoritmi za duboko učenje postaju sve napredniji, a procesori sve moćniji, veliki jezički modeli će moći da obrađuju još veće količine podataka, brže i preciznije nego ikad ranije.

Paralelno s tim, očekuje se i razvoj manjih jezičkih modela, koji donose isti nivo performansi, ali na manjim i precizno kontrolisanim skupovima podataka. Ovi manji modeli omogućavaju kompanijama da precizno definišu specifične parametre i dobiju vrlo tačne rezultate, u specijalizovanim oblastima.

Iskoristite moć LLM-ova uz Agentforce

Veliki jezički modeli sve više se približavaju potpunom i kontekstualnom razumevanju komunikacije.

Iako je ljudski nadzor i dalje ključan deo njihove upotrebe, LLM-ovi pružaju jedinstvenu priliku da se premosti jaz između IT operacija i ljudske intuicije, tako što nam omogućavaju da „govorimo istim jezikom“.

Sada kada bolje razumete veštačku inteligenciju i rad LLM-ova, možete da zavirite u Agentforce.

Uz Agentforce možete da kreirate autonomne AI agente koristeći LLM po svom izboru, čime svojoj firmi omogućavate veću efikasnost, bolji ROI i brži napredak.

Izvor: Salesforce