Modele językowe, historia i rozwój
Modele językowe odgrywają kluczową rolę w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, będąc fundamentem dla wielu innowacyjnych rozwiązań i narzędzi. Ich historia i rozwój są fascynujące, ukazując ewolucję technologii oraz postęp w osiąganiu coraz bardziej precyzyjnych i zrozumiałych rezultatów. Modele językowe ewoluowały tak bardzo, począwszy od prostych podejść statystycznych, aż po zaawansowane architektury oparte na uczeniu głębokim, takie jak GPT-4, że ciężko sobie wyobrazić iż pierwsze próby prostych modeli językowych były przeprowadzane już w latach 50 XX wieku.
Jeśli moglibyśmy porównać całą obecną drogę jaką pokonały modele językowe, to pierwsze z nich porównałbym do działania liczydła. Natomiast obecne modele językowe, zdecydowanie są na miarę nowoczesnych wysokowydajnych komputerów.
Modele językowe
N-gramy (lata 50. XX wieku)
N-gramy to proste modele statystyczne oparte na sekwencjach “n” kolejnych słów. Służyły do przewidywania kolejnych słów w tekście na podstawie wcześniejszych wystąpień. N-gramy były jednak ograniczone przez małą zdolność do uwzględniania długodystansowych zależności w tekście.
Modele HMM (Hidden Markov Models, lata 80.)
HMM to modele statystyczne, które uwzględniają prawdopodobieństwo przejścia między ukrytymi stanami (np. kategoriami gramatycznymi) oraz prawdopodobieństwo obserwacji słów w danym stanie. Używane były m.in. do rozpoznawania mowy i analizy morfosyntaktycznej.
Modele rekurencyjne (Recurrent Neural Networks, RNN, lata 90.)
RNN to sieci neuronowe, które uwzględniają kontekst poprzez pamięć sekwencyjną. Dzięki temu potrafią one lepiej przewidywać kolejne słowa w tekście, biorąc pod uwagę większy kontekst. RNN jednak cierpiały na problemy z uczeniem się długodystansowych zależności.
LSTM (Long Short-Term Memory, lata 90.)
LSTM to rozszerzenie RNN, które rozwiązuje problem uczenia się obszernych zależności. Dzięki specjalnej architekturze, LSTM potrafi lepiej przewidywać kolejne słowa, nawet jeśli są one oddalone od siebie.
Transformers (2017)
Model Transformer, opracowany przez Vaswani, wprowadził mechanizm “Self-Attention”, który pozwala na uwzględnienie wagi poszczególnych słów w kontekście całego zdania. Transformers znacząco przyspieszył przetwarzanie tekstu i pozwolił na lepsze zrozumienie znacznie większych zależności.
GPT (Generative Pre-trained Transformer, 2018)
OpenAI opracowało GPT, który stał się przełomem w dziedzinie modeli językowych. GPT jest oparte na architekturze Transformer i korzysta z pre-treningu na dużych zbiorach danych, co pozwala na lepsze generowanie tekstu. Warto wspomnieć, że GPT przeszło przez kilka iteracji (GPT, GPT-2, GPT-3), które stopniowo udoskonalały działanie najnowszego modelu.
GPT-4 (2023)
Najnowsza iteracja serii GPT, która wprowadziła jeszcze większą skalę i wydajność modelu. GPT-4, będąc fundamentem ChatGPT, jest w stanie generować bardziej precyzyjne, złożone i naturalne odpowiedzi tekstowe. Wzrost liczby parametrów modelu oraz ulepszona architektura pozwalaj na jeszcze lepsze zrozumienie kontekstu i bardziej zaawansowane zastosowania.
Warto zauważyć, że wraz z rozwojem modeli językowych, rosła również ich skala i zastosowania. Pierwsze modele językowe nie były tak mocno rozpowszechnione jak obecnie jest popularny ChatGPT.
Nowoczesne modele, takie jak GPT-4, mogą przetwarzać ogromne ilości danych, co pozwala im na lepsze zrozumienie języka naturalnego, kontekstu i gramatyki. Dzięki wieloletnim badaniom i rozwojowi sztucznej inteligencji, modele językowe stały się kluczowym elementem w wielu dziedzinach, takich jak tłumaczenie, generowanie treści, obsługa klienta, edukacja czy wirtualni asystenci.
Czy ten poradnik był pomocny?
Mateusz Turek
Swoją przygodę z projektowaniem stron internetowych rozpocząłem z kursem od Komputer Świat wydanym w marcu 2003 roku w formie małej książeczki. Na przestrzeni 20 lat zaprojektowałem niezliczoną ilość witryn i aplikacji internetowych. Projektowałem dla małych i dużych firm takich jak Oriflame, Top Market, Bezpieczna Rodzina czy Helping Hand.
