Large Language Model (LLM) - बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का क्या मतलब है?

एक बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) एक प्रकार का मशीन लर्निंग मॉडल है जो विभिन्न प्रकार के प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्य कर सकता है जैसे कि पाठ को उत्पन्न करना और वर्गीकृत करना, बातचीत के तरीके से प्रश्नों का उत्तर देना और पाठ को एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करना। "बड़ा" लेबल उन मानों (पैरामीटरों) की संख्या को संदर्भित करता है जिन्हें भाषा मॉडल सीखते समय स्वायत्त रूप से बदल सकता है। कुछ सबसे सफल एलएलएम में सैकड़ों अरबों पैरामीटर होते हैं।

एलएलएम को भारी मात्रा में डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है और आसपास के संदर्भ को देखते हुए, एक वाक्य में अगले टोकन की भविष्यवाणी करने के लिए स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग किया जाता है। प्रक्रिया को बार-बार दोहराया जाता है जब तक कि मॉडल सटीकता के स्वीकार्य स्तर तक नहीं पहुंच जाता।

 

एक बार एलएलएम प्रशिक्षित हो जाने के बाद, इसे एनएलपी कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए ठीक किया जा सकता है, जिसमें शामिल हैं:

• चैटजीपीटी जैसे संवादी चैटबॉट का निर्माण।
• उत्पाद विवरण, ब्लॉग पोस्ट और लेखों के लिए टेक्स्ट तैयार करना।
• अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (एफएक्यू) का उत्तर देना और ग्राहकों की पूछताछ को सबसे उपयुक्त व्यक्ति तक पहुंचाना।
• ईमेल, सोशल मीडिया पोस्ट और उत्पाद समीक्षाओं से ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करना।
• व्यावसायिक सामग्री का विभिन्न भाषाओं में अनुवाद करना।

अधिक कुशल प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा को वर्गीकृत और वर्गीकृत करना।

भाषा मॉडल एक प्रकार का कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल है जिसे मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह किसी दी गई भाषा के पैटर्न, संरचना और संबंधों को सीखता है और पारंपरिक रूप से पाठ अनुवाद जैसे संकीर्ण एआई कार्यों के लिए इसका उपयोग किया जाता है। किसी भाषा मॉडल की गुणवत्ता उसके आकार, उस पर प्रशिक्षित किए गए डेटा की मात्रा और विविधता और प्रशिक्षण के दौरान उपयोग किए जाने वाले सीखने के एल्गोरिदम की जटिलता पर निर्भर करती है।

एक बड़ा भाषा मॉडल भाषा मॉडल के एक विशिष्ट वर्ग को संदर्भित करता है जिसमें पारंपरिक भाषा मॉडल की तुलना में काफी अधिक पैरामीटर होते हैं। पैरामीटर मॉडल के आंतरिक चर हैं जो प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान सीखे जाते हैं और मॉडल द्वारा अर्जित ज्ञान का प्रतिनिधित्व करते हैं।

हाल के वर्षों में, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में हार्डवेयर क्षमताओं में प्रगति, अत्यधिक बड़े डेटासेट की उपलब्धता और प्रशिक्षण तकनीकों में प्रगति के कारण बड़े और अधिक शक्तिशाली भाषा मॉडल बनाने की प्रवृत्ति देखी गई है। बड़े भाषा मॉडल, जिनमें अरबों पैरामीटर होते हैं, को अतीत के भाषा मॉडल की तुलना में काफी अधिक कम्प्यूटेशनल संसाधनों और प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है, जो उन्हें विकसित करने और तैनात करने के लिए अधिक चुनौतीपूर्ण और अधिक महंगा बनाता है।

बड़े भाषा मॉडलों को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है?
अधिकांश एलएलएम बड़े, सामान्य प्रयोजन डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं। पूर्व-प्रशिक्षण का उद्देश्य मॉडल के लिए उच्च-स्तरीय विशेषताओं को सीखना है जिन्हें विशिष्ट कार्यों के लिए फाइन-ट्यूनिंग चरण में स्थानांतरित किया जा सकता है।

 

एक बड़े भाषा मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया में शामिल हैं:

• टेक्स्ट डेटा को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करने के लिए प्री-प्रोसेसिंग करें जिसे मॉडल में फीड किया जा सके।
• मॉडल के मापदंडों को यादृच्छिक रूप से निर्दिष्ट करना।
• मॉडल में टेक्स्ट डेटा के संख्यात्मक प्रतिनिधित्व को फीड करना।
• मॉडल के आउटपुट और वाक्य में वास्तविक अगले शब्द के बीच अंतर को मापने के लिए हानि फ़ंक्शन का उपयोग करना।
• हानि को न्यूनतम करने के लिए मॉडल के मापदंडों को अनुकूलित करना।
• प्रक्रिया को तब तक दोहराते रहें जब तक कि मॉडल के आउटपुट सटीकता के स्वीकार्य स्तर तक न पहुंच जाएं।

बड़े भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं?

एक बड़ा भाषा मॉडल प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर आउटपुट उत्पन्न करने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।

आमतौर पर, एक बड़ा भाषा मॉडल एक ट्रांसफार्मर-आधारित वास्तुकला का कार्यान्वयन है।

आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन) के विपरीत, जो अनुक्रम में टोकन के बीच संबंधों को पकड़ने के लिए मुख्य तंत्र के रूप में पुनरावृत्ति का उपयोग करते हैं, ट्रांसफार्मर तंत्रिका नेटवर्क रिश्तों को पकड़ने के लिए अपने मुख्य तंत्र के रूप में आत्म-ध्यान का उपयोग करते हैं।

वे इनपुट अनुक्रम के लिए भारित योग की गणना करते हैं और गतिशील रूप से निर्धारित करते हैं कि अनुक्रम में कौन से टोकन एक दूसरे के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं।

किसी अनुक्रम में टोकन के बीच संबंधों की गणना ध्यान स्कोर का उपयोग करके की जाती है जो दर्शाता है कि पाठ अनुक्रम में अन्य टोकन के संबंध में टोकन का आयात कितना है।

बड़े भाषा मॉडल के उदाहरण

कुछ सबसे लोकप्रिय बड़े भाषा मॉडल हैं:

• GPT-3 (जेनरेटिव प्रीट्रेन्ड ट्रांसफार्मर 3) - OpenAI द्वारा विकसित।
• BERT (ट्रांसफॉर्मर्स से द्विदिश एनकोडर प्रतिनिधित्व) - Google द्वारा विकसित।
• रॉबर्टा (मजबूत रूप से अनुकूलित बीईआरटी दृष्टिकोण) - फेसबुक एआई द्वारा विकसित।
• T5 (टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट ट्रांसफर ट्रांसफार्मर) - Google द्वारा विकसित।
• CTRL (कंडीशनल ट्रांसफॉर्मर लैंग्वेज मॉडल) - सेल्सफोर्स रिसर्च द्वारा विकसित।
• मेगेट्रॉन-ट्यूरिंग - NVIDIA द्वारा विकसित