- मोठ्या भाषेचे मॉडेल (LLM-Large language model) हे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) च्या प्रोग्रामसला प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या डीप लर्निंग (Deep Learning) पद्धतीचा एक प्रकार आहे.एलएलएम, ट्रान्सफॉर्मर मॉडेल्स किंवा न्यूरल नेटवर्क्सचे उपसंच आहेत, जे अनुक्रमिक डेटासेट मध्ये पॅटर्न शोधतात, जसे की वाक्यातील शब्द. योग्य मजकूर योग्य प्रॉम्प्टसह सादर केल्यावर अल्गोरिदम योग्य आउटपुट देते जो की एकदम मानवाने दिलेल्या प्रतिसादासारखा वाटतो.
- LLM चे सर्वात लोकप्रिय ऍप्लिकेशन्स AI चॅटबॉट् आहेत. LLM-Large language model च्या उदाहरणांमध्ये GPT-4, जे लोकप्रिय झाले आहे ChatGPT च्या नावाने आणि PaLM2, Google Gemini यांचा समावेश आहे. LLM सामान्यत: इतके मोठे असतात की ते एका संगणकावर चालू शकत नाहीत, म्हणून ते स्टँडअलोन प्रोग्रामऐवजी वेब सेवा म्हणून कार्य करतात.
LLM( Large Language Mode) कसे कार्य करते?
ह्या फोटोमधून ChatGPT सारखे मॉडेल जे Large Language Model वर आधारित आहे ते कसे प्रशिक्षित केले जाते याची प्रक्रिया स्पष्ट करण्यात आली आहे. येथे त्याच चार्टचे ब्रेकडाउन दिले गेले आहे,जेणेकरून तुम्हाला सोप्या पद्धतीने LLM चे कार्य समजवता येईल:
पायरी 1: मोठ्या प्रमाणातील मजकूर (Large Amount Of text)
- सर्व प्रकारच्या विषयांवर पुस्तके आणि लेखांनी भरलेल्या एका विशाल लायब्ररीची कल्पना करा. हे त्या लायब्ररी सारखेच आहे जिथे LLM ला प्रशिक्षित करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात मजकूराचे किंवा डेटाचे विश्लेषण केले जाते.
पायरी 2: पूर्व-प्रशिक्षण (Pre Training)
- पूर्व-प्रशिक्षण म्हणून याचा विचार करा. Large Language Model (LLM) ला एखाद्या विद्यार्थ्यांप्रमाणे समजा.जो शाळेत जाऊन प्रत्येक विषयावर आपली पकड बसावी म्हणून स्वतचा पाया मजबूत बनवत आहे.
- येथे, LLM ला विशिष्ट सूचना दिल्या जात नाहीत परंतु भाषेचे मूलभूत घटक – जसे की शब्द, वाक्ये आणि व्याकरण समजून घेण्यासाठी मोठ्या प्रमाणात मजकूर दिलेला असतो.
पायरी 3: पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण (Unsupervised Learning)
- पर्यवेक्षित नसलेले शिक्षण(Unsupervised Learning) म्हणजे हेच की तुम्हाला कोणताही गाइडन्स न मिळता तुम्ही जे स्वत: हून शिकाल ते . तुमचे मार्ग तुम्हीच शोधणार असे या लर्निंग च्या मागचे तात्पर्य. म्हणून LLM स्वतःच पॅटर्न बनवून आउटपुट देतो. उदाहरणार्थ : इतरांचे ऐकून घेत असताना बोलले कसे जाते किंवा संवाद कसा साधला जातो,हे जसे आपण शिकतो तसेच LLM सुद्धा शिकतो.
पायरी 4: ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर:
- ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर हे एक प्रकारचे टूल आहे जे Large Language Model द्वारा माहितीवर प्रक्रिया करण्यासाठी वापरले जाते.
- त्याची कल्पना एका शक्तिशाली magnifying Glass शी करा जी LLM ला शब्दांमधील संबंध अधिक स्पष्टपणे पाहण्यास मदत करते.
पायरी 5: जनरेटिव्ह प्री-ट्रेनिंग:
- जनरेटिव्ह प्री-ट्रेनिंग म्हणजे Large Language Model मॉडेल आता शाळेतून पदवीधर होऊन बाहेर पडेल व त्याचे ज्ञान क्रिएटिव पद्धतीने वापरण्यास सुरुवात करेल.
- येथे, LLM पुढील शब्दाचा अंदाज बांधण्यास सुरुवात करतो, जसे की अंदाज लावणारा व्यक्ति. जनरेटिव्ह प्री-ट्रेनिंग त्याला स्वतःचा मजकूर करण्यासाठी मदत करते.
पायरी 6: इनपुट
- इथेच तुम्ही Large Language Model मॉडेलला , सूचना किंवा प्रश्न विचारता, जसे की आपण आपल्या वर्गमित्राला प्रश्न विचारतो.
- हा इनपुट एक कथा लिहिन्यासाठीचा असू शकतो किंवा , एका भाषेचे दुसऱ्या भाषेत भाषांतर करणे असो किंवा माहितीपूर्ण पद्धतीने आपल्या प्रश्नांची उत्तरे देणे असो.
पायरी 7: आउटपुट
- हा तुमच्या प्रश्नाला Large Language Model ने दिलेला प्रतिसाद आहे.
- त्याला मिळालेल्या इनपुटच्या आधारावर आणि प्री-ट्रेनिंग दरम्यान जे काही शिकले त्याच्या आधारावर, LLM मजकूर तयार करते, भाषांचे भाषांतर करते किंवा सर्वसमावेशक पद्धतीने तुमच्या प्रश्नांची उत्तरे देते.
“लक्षात ठेवा: हे एक सरळ भाषेतील स्पष्टीकरण आहे. Large Language Model खूप क्लिष्ट(कॉम्प्लेक्स मॉडेल) आहे आणि ते कसे कार्य करतात याबद्दल बऱ्याच terms माहीत असणे आवश्यक आहे, परंतु आशा आहे की, यामुळे तुम्हाला मूलभूत समज (Basic Idea) तरी मिळाली असेल!
लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (Large Language Model) ची रचना :
लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLM) हे अभियांत्रिकीचे प्रभावी पराक्रम आहेत. जे मोठ्या प्रमाणात मजकूर डेटावर प्रक्रिया करतात आणि मानवी-गुणवत्तेएवढे आउटपुट तयार करण्यास स्वताला सक्षम बनवतात. पण ते हे नक्की कसे साध्य करता येते? चला LLM च्या वास्तुशास्त्रीय (Architecture) तपशीलांचा शोध घेऊया:
१ पायाभूत ब्लॉक्स:
- न्यूरल नेटवर्क्स: एलएलएमच्या गाभ्यामध्ये कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क्स असतात, जी मानवी मेंदूच्या रचना आणि कार्याद्वारे प्रेरित असतात. या नेटवर्कमध्ये परस्पर जोडलेले नोड्स (कृत्रिम न्यूरॉन्स) असतात जे माहितीवर प्रक्रिया करतात आणि डेटामधून पॅटर्न समजून घेऊन ती आपल्यापर्यंत पोहचवतात.
- एम्बेडिंग्स: शब्द हे संख्यात्मक पद्धतीत (एम्बेडिंग) रूपांतरित केले जातात. त्यामुळे LLM ला शब्दांमधील संबंधांवर प्रक्रिया करण्यास मदत होते.
२. पॉवरहाऊस: ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर
ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर हा न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरचा एक विशिष्ट प्रकार आहे जो एलएलएम डिझाइनमध्ये खूप वापरला जातो.
- दीर्घ-श्रेणी अवलंबित्वांवर लक्ष केंद्रित करा: पारंपारिक मॉडेल्सच्या विपरीत, ट्रान्सफॉर्मर मजकुरातील दीर्घ-श्रेणी अवलंबन प्रभावीपणे कॅप्चर करू शकतात. याचा अर्थ एलएलएम वाक्यात शब्दांच्या प्रभावाचा आणखी विचार करू शकतो, ज्यामुळे वाक्याच्या संदर्भाची अधिक सूक्ष्म समज प्राप्त होते.
- ट्रान्सफॉर्मर: ट्रान्सफॉर्मरमध्ये सामान्यत एन्कोडर-डीकोडर रचना असते. एन्कोडर इनपुट मजकूरावर प्रक्रिया करतो, त्याचा अर्थ आणि शब्दांमधील संबंध कॅप्चर करतो. डीकोडर नंतर ही एन्कोड केलेली माहिती आउटपुट तयार करण्यासाठी वापरतो, जसे की वाक्याचे भाषांतर करणे किंवा कथा लिहिणे.
- सेल्फ-अटेंशन मेकॅनिझम: हे ट्रान्सफॉर्मरमधील प्रमुख वैशिष्ट्य आहे. हे मॉडेलला इनपुट मजकूराच्या (Input Text) वेगवेगळ्या भागांमध्ये एकाच वेळी उपस्थित राहण्याची परवानगी देते, प्रत्येक भाग एकूण अर्थाशी किती संबंधित आहे हे समजून घेते.
3. प्रशिक्षण प्रक्रिया:
- पूर्व-प्रशिक्षण (Supervised Model) : Large Language Model मजकूर आणि कोडच्या मोठ्या डेटासेटवर पूर्व-प्रशिक्षित असतात. या प्रारंभिक प्रशिक्षणामध्ये विशिष्ट कार्ये समाविष्ट नसतील परंतु LLM च्या मूलभूत गोष्टी – जसे की व्याकरण, वाक्यरचना आणि शब्द संबंध समजून घेण्यात मदत करणे यासगळ्या गोष्टी समाविष्ट आहेत.
- पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण (Unsupervised Model) : पूर्व प्रशिक्षणादरम्यान, LLM मजकूर डेटामधील नमुन्यांचे स्वतःच विश्लेषण करून शिकतो. Unsupervised Model शब्द एकत्र कसे येतात आणि ते वेगवेगळ्या संदर्भांमध्ये कसे वापरले जातात हे ओळखण्यात मदत करते.
- जनरेटिव्ह प्री-ट्रेनिंग: LLM चा पाया मजबूत झाला की तो जनरेटिव्ह प्री-ट्रेनिंगकडे जातो. येथे, LLM स्वतःचा मजकूर तयार करण्याचा सराव करते, बहुतेक वेळा अनुक्रमात पुढील शब्दाचा अंदाज घेऊन. हे शिकलेल्या गोष्टींवर आधारित कादंबरी किंवा मजकूर तयार करण्याची क्षमता ठेवते
4. विशिष्ट कार्यांसाठी फाइन-ट्यूनिंग:
पूर्व-प्रशिक्षणानंतर, Large Language Models विशिष्ट कार्यांसाठी छान-ट्यून केले जाऊ शकतात, जसे की प्रश्नांची उत्तरे, मशीन भाषांतर किंवा भिन्न सर्जनशील मजकूर स्वरूप लिहिणे. यामध्ये LLM ला इच्छित कार्याशी संबंधित डेटावर प्रशिक्षण देणे गरजेचे आहे.
मूलभूत गोष्टी
- पॅरामीटर आकार: Large Language Modelच्या न्यूरल नेटवर्कमधील पॅरामीटर्सची संख्या (वजन आणि पूर्वाग्रह) हा एक महत्त्वाचा घटक आहे. सामान्यतः, मोठा पॅरामीटर आकार चांगल्या क्षमतेसह अधिक शक्तिशाली LLM आहे असे दर्शवतो.
- संगणकीय खर्च: प्रशिक्षण आणि Large Language Model चालविण्यासाठी महत्त्वपूर्ण संगणकीय संसाधने असणे आवश्यक आहेत. LLM आर्किटेक्चर्सची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी सर्वोत्तमीकरण करणे गरजेचे आहे.
२०२४ पर्यंतची लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (Large Language Model) ची काही उदाहरणे:
1. GPT-4 (जनरेटिव्ह प्री-ट्रेन्ड ट्रान्सफॉर्मर 4): OpenAI ने विकसित केलेले, GPT-4 हे Large Language Model च्या जगात एक प्रमुख स्पर्धक आहे. माहिती सार्वजनिकरीत्या उपलब्ध नसली तरीही , त्याच्या पूर्ववर्ती GPT-3 वरून chatgpt ने एक महत्त्वपूर्ण झेप घेतल्याची माहिती सर्वत्र प्रसिद्ध आहे, जी त्याच्या प्रभावी मजकूर निर्मितीच्या क्षमतेसाठी ओळखली जाते.
2. ज्युरासिक-1 जंबो (ज्युरासिक-1 जंबो): AI21 लॅब्सने तयार केलेले हे Large Language Model आहे. ज्याचे आकारमान प्रचंड मोठे आहे, जे गुंतागुंतीच्या कामांसाठी ओळखले जाते. कविता, संहिता, स्क्रिप्ट्स, संगीताचे तुकडे इ. सारखे विविध सर्जनशील(Creative) मजकूर तयार करण्याच्या कामासाठी आणि आपल्या प्रश्नांची माहितीपूर्ण उत्तरे देण्याच्या क्षमतेसाठी हे ओळखले जाते.
3. Megatron-Turing NLG (नॅचरल लँग्वेज जनरेशन): Google AI द्वारे विकसित, Megatron-Turing NLG त्याच्या कार्यक्षमतेसाठी आणि वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांवर (Real Life Application) लक्ष केंद्रित करण्यासाठी ओळखले जाते. हे स्केलेबिलिटी लक्षात घेऊन डिझाइन केले आहे, मोठ्या प्रमाणावर भाषा प्रक्रिया कार्यांसाठी हे एक संभाव्य उमेदवार आहे.
4. WuDao 2.0 (Wudao 2.0): चीनमधील अकादमी ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AAI) ने विकसित केलेले हे Large Language Model आहे . चिनी अक्षरांमधील माहिती हाताळण्यासाथी हे ओळखले जाते. हे विशिष्ट भाषा आणि सांस्कृतिक संदर्भांना अनुसरून, यूएस बाहेर विकसित केलेल्या एलएलएमच्या वाढत्या प्रमुखतेवर प्रकाश टाकते.
5. Falcon-40B: हगिंग फेसद्वारे विकसित, Falcon-40B एक मुक्त-स्रोत (Open Source LLM) आहे. जे संशोधक आणि विकासकांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी योग्य आहे. मुक्त-स्रोत(Open Source) विकासावरील हा फोकस Large Language Model क्षेत्रात सहयोग आणि नवकल्पना वाढवतो.
लार्ज लँग्वेज मॉडेल(Large Language Model): चे वेगवेगळे वापर
- सामग्री तयार करणे: LLM सामग्री निर्मितीमध्ये मदत करू शकतात, ब्लॉग पोस्ट आणि लेखांपासून सोशल मीडिया सामग्री आणि अगदी स्क्रिप्ट्सपर्यंत सर्वकाही तयार करण्यात मदत करतात.ते मानवी सर्जनशीलतेला पूर्णपणे बदलू शकत नाहीत, परंतु ते प्रक्रियेला लक्षणीयरीत्या गती देऊ शकतात आणि लेखकाच्या अडथळ्यावर मात करू शकतात.
- शोध घेण्यामध्ये सुधारणा: शोध हेतू समजून घेण्यासाठी आणि अधिक संबंधित परिणाम वितरीत करण्यासाठी शोध इंजिने वाढत्या प्रमाणात LLM चा वापर करत आहेत. याचा अर्थ ते फक्त कीवर्डच्या पलीकडे पाहू शकतात आणि वापरकर्त्याच्या क्वेरी(Query)मागील खरा अर्थ समजून घेऊ शकतात.
- मशीन भाषांतर: LLM(Large Language Model) मशीनची भाषांतराची अचूकता आणि गती सुधारत आहेत. भाषेतील बारकावे समजून घेऊन, योग्य ते अभिप्रेत अर्थ जपून, अधिक नैसर्गिक पद्धतीने मजकूराचे भाषांतर करत आहेत.
- डेटा विश्लेषण: कायदेशीर दस्तऐवज, आर्थिक अहवाल किंवा वैज्ञानिक संशोधन पेपर यासारख्या मोठ्या प्रमाणातील मजकूर डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी LLM चा वापर केला जाऊ शकतो. ते मुख्य मुद्दे सारांशित करू शकतात, ट्रेंड ओळखू शकतात आणि महत्त्वाची माहिती काढू शकतात, संशोधक आणि विश्लेषकांचा बराचसा वेळ आणि मेहनत वाचवू शकतात.
- ग्राहक सेवा चॅटबॉट्स: LLM(Large Language Model) हे चॅटबॉट्सला अधिक सक्षम बनवत आहेत आणि ग्राहकांशी अधिक नैसर्गिकपणे संभाषण करायला मदत करत आहेत. हे चॅटबॉट् प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतात, समर्थन करू शकतात आणि समस्यांचे निवारण देखील करू शकतात, हे सर्व पारंपारिक मेनू-चालित चॅटबॉट् पेक्षा अधिक आकर्षक आणि कार्यक्षम आहेत.
- संशोधन आणि विकास: वैज्ञानिक संशोधनामध्ये, LLM चा वापर मोठ्या प्रमाणावर वैज्ञानिक साहित्याचे विश्लेषण करण्यासाठी, संशोधकांना नमुने ओळखण्यात, नवीन कनेक्शन बनविण्यात आणि वैज्ञानिक शोधांना गती देण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
निष्कर्ष | Conclusion
लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLM) बद्दल शिकणे खूप गरजेचे आहेत कारण ते अनेक क्षेत्रांवर प्रभाव टाकत चालले आहेत. LLM समजून घेतल्याने तुम्हाला AI च्या संभाव्यतेबद्दल आणि त्याच्या व्यापाबद्दल बरीच माहिती मिळेल. ते संवाद, जगभरातील माहितीची देवाणघेवाण आणि विविध कार्ये कशी बदलत आहेत याबद्दल माहिती घेण्यास मदत करेल.