LLM nədir?

LLM (Large Language Model), Azərbaycan dilində Böyük Dil Modeli, böyük həcmdə mətn və digər məlumatlar üzərində öyrədilən süni intellekt modelidir. Bu modellər insan dilində yazılmış mətnləri analiz edə, mətn yarada, sualları cavablandıra, məlumatları ümumiləşdirə, tərcümə edə və müxtəlif dil əsaslı tapşırıqları yerinə yetirə bilir. ChatGPT, Gemini və Claude kimi süni intellekt sistemlərinin arxasında böyük dil modelləri dayanır. İstifadəçi sistemə sual və ya tapşırıq göndərdikdə LLM daxil edilən mətni analiz edir və öyrəndiyi dil nümunələrinə əsasən uyğun cavab yaradır. LLM-lər müasir Generative AI texnologiyalarının əsas hissələrindən biridir və bu gün çatbotlardan proqramlaşdırma köməkçilərinə, sənəd analizindən ağıllı axtarış sistemlərinə qədər çoxsaylı sahələrdə istifadə olunur.

LLM necə işləyir?

Böyük dil modellərinin işləmə prinsipi dil daxilindəki nümunələri və sözlər arasındakı əlaqələri öyrənməyə əsaslanır. LLM hazırlanarkən model böyük həcmdə mətn məlumatları üzərində öyrədilir. Bu məlumatlara kitablar, məqalələr, veb səhifələr, proqramlaşdırma kodları və digər mətn mənbələri daxil ola bilər. Öyrədilmə prosesi zamanı model sözlərin və ifadələrin hansı kontekstdə bir-birini izlədiyini müəyyən etməyə çalışır. İstifadəçi daha sonra modelə sorğu göndərdikdə sistem konteksti analiz edir və növbəti uyğun söz və ya mətn hissəsinin nə ola biləcəyini ehtimal əsasında müəyyənləşdirir. Bu proses saniyələr ərzində dəfələrlə təkrarlanaraq bütöv cavabın formalaşmasına səbəb olur.

Token nədir?

LLM mətni birbaşa bütöv cümlələr kimi emal etmir. Mətn əvvəlcə token adlanan daha kiçik hissələrə bölünür. Token bütöv söz, sözün müəyyən hissəsi, durğu işarəsi və ya başqa mətn elementi ola bilər. Məsələn, uzun bir söz model tərəfindən bir neçə fərqli tokenə bölünə bilər. İstifadəçinin göndərdiyi sorğu əvvəlcə tokenlərə ayrılır, sonra model həmin tokenlər arasındakı əlaqələri analiz edir və cavabı da token-token formalaşdırır. Buna görə LLM sistemlərində “token sayı” anlayışı həm modelin emal edə bildiyi mətnin uzunluğu, həm də sistemin işləmə xərcləri baxımından əhəmiyyətlidir.

Transformer nədir və LLM-lərlə hansı əlaqəsi var?

Müasir böyük dil modellərinin əksəriyyətinin əsasında Transformer adlı neyron şəbəkə arxitekturası dayanır. Transformer modelə mətn daxilində müxtəlif sözlər və ifadələr arasındakı əlaqələri qiymətləndirməyə imkan verir. Bunun əsas mexanizmlərindən biri attention, xüsusilə self-attention mexanizmidir. Self-attention modelə cümlədə və ya daha böyük mətn daxilində hansı hissələrin bir-biri ilə daha çox əlaqəli olduğunu müəyyən etməyə kömək edir. Bunun sayəsində model yalnız ayrı-ayrı sözlərə deyil, onların yerləşdiyi kontekstə də diqqət yetirə bilir.

LLM nə edə bilir?

Böyük dil modelləri müxtəlif tapşırıqlarda istifadə edilə bilər. Onlar mətn yaratmaq, sualları cavablandırmaq, uzun sənədləri xülasə etmək, mətnləri fərqli dillərə tərcümə etmək, proqramlaşdırma kodu hazırlamaq, mövcud kodu izah etmək və mətn daxilində məlumat axtarmaq kimi funksiyaları yerinə yetirə bilir. LLM-lər həmçinin şirkətlər üçün ağıllı çatbotların, virtual köməkçilərin, sənəd analiz sistemlərinin və daxili məlumat bazaları üzərində işləyən süni intellekt həllərinin yaradılmasında istifadə olunur.

LLM ilə Generative AI eyni anlayışdır?

LLM və Generative AI bir-biri ilə sıx əlaqəli olsa da, eyni anlayış deyil. Generative AI yeni məzmun yarada bilən süni intellekt sistemlərinin daha geniş kateqoriyasıdır. Bu məzmun mətn, şəkil, video, səs, proqramlaşdırma kodu və digər formatlarda ola bilər. LLM isə əsasən dil və mətnlə işləmək üçün yaradılmış böyük süni intellekt modelidir. Başqa sözlə, LLM Generative AI texnologiyalarının mühüm hissələrindən biridir, lakin Generative AI yalnız LLM-lərlə məhdudlaşmır.

LLM və Machine Learning arasında hansı əlaqə var?

Machine Learning kompüter sistemlərinin məlumatlardan nümunələr öyrənməsinə imkan verən süni intellekt istiqamətidir. Deep Learning isə çoxqatlı neyron şəbəkələrindən istifadə edən Machine Learning yanaşmalarından biridir. LLM-lər də Deep Learning texnologiyalarına əsaslanır. Buna görə böyük dil modellərini Süni İntellekt → Machine Learning → Deep Learning → Large Language Model əlaqəsi daxilində düşünmək mümkündür.

LLM-lər harada istifadə olunur?

LLM texnologiyası artıq bir çox sahədə tətbiq edilir. Müştəri xidmətlərində istifadəçilərin suallarını cavablandıran çatbotlar hazırlamaq, böyük sənədlər daxilində məlumat tapmaq, mətnləri avtomatik analiz və təsnif etmək, proqramlaşdırma prosesində kod yaratmaq və izah etmək, e-poçt və hesabatların hazırlanmasını sürətləndirmək LLM istifadəsinə nümunədir. Bundan əlavə, LLM-lər təhsil, maliyyə, elektron ticarət, media, proqram təminatı və digər sahələrdə fərqli süni intellekt həllərinin hazırlanmasına imkan verir.

LLM-lərin məhdudiyyətləri nələrdir?

Böyük dil modelləri güclü imkanlara malik olsalar da, onların yaratdığı hər cavabı avtomatik olaraq düzgün qəbul etmək olmaz. LLM bəzən faktiki olaraq yanlış məlumatı inandırıcı formada təqdim edə bilər. Bu hal AI sahəsində “hallucination” adlandırılır. Modellərin cavabları öyrədildikləri məlumatlardan, istifadəçinin təqdim etdiyi kontekstdən və verilən sorğunun keyfiyyətindən də asılıdır. Buna görə xüsusilə hüquq, maliyyə, səhiyyə və digər həssas sahələrdə LLM tərəfindən yaradılan məlumatların əlavə mənbələrlə yoxlanılması vacibdir.

LLM və RAG arasında fərq nədir?

LLM öz öyrədilmə prosesində əldə etdiyi biliklər və ona təqdim edilən kontekst əsasında cavab yaradır. Lakin modelin hər zaman müəyyən şirkətin daxili sənədlərini və ya ən yeni məlumatları bilməsi mümkün deyil. RAG — Retrieval-Augmented Generation yanaşması bu problemi azaltmaq üçün istifadə olunur. RAG sistemində əvvəlcə uyğun məlumat xarici məlumat mənbəyindən tapılır, daha sonra həmin məlumat LLM-ə təqdim edilir və model cavabını əlavə kontekst əsasında hazırlayır. Bu yanaşma sənədlər üzrə sual-cavab sistemləri, korporativ çatbotlar və daxili bilik bazaları üçün xüsusilə faydalıdır.

LLM ilə işləmək üçün nə öyrənmək lazımdır?

LLM əsaslı sistemlər hazırlamaq istəyənlər üçün proqramlaşdırma və süni intellekt haqqında baza bilikləri vacibdir. Python, Machine Learning, Deep Learning, NLP, API-lər, məlumatların emalı, Transformer arxitekturası, Prompt Engineering və RAG sistemləri bu istiqamətdə öyrənilə biləcək əsas mövzulardandır. LLM artıq yalnız hazır çatbotlardan istifadə etmək demək deyil. Süni İntellekt Mühəndisləri böyük dil modellərini müxtəlif proqramlara inteqrasiya edir, xüsusi məlumatlarla işləyən sistemlər hazırlayır, model nəticələrini qiymətləndirir və AI məhsullarını real istifadə üçün uyğunlaşdırırlar. Əgər siz də LLM, Generative AI, Machine Learning, RAG və digər müasir süni intellekt texnologiyalarını öyrənərək bu istiqamətdə inkişaf etmək istəyirsinizsə, JET Academy-də keçirilən Süni İntellekt Mühəndisliyi təlimi ilə tanış ola bilərsiniz.

Əgər siz də LLM-nin nə olduğunu və digər süni intellekt texnologiyalarını dərindən öyrənmək istəyirsinizsə, Süni İntellekt Mühəndisliyi təlimimizə qoşulun!