מודלי שפה גדולים, או LLM בקיצור, הם סוג פופולרי יותר ויותר של בינה מלאכותית שעוצב בעיקר כדי ליצור תגובות דמויות אדם לקלטים של משתמשים בטקסט, קול או אמצעים אחרים. מכיוון שמודלי שפה גדולים מאומנים על כמות גדולה של טקסט, הם לומדים לחזות את המילה הבאה, או את רצף המילים, בהתאם להקשר המסופק בהנחיה – הם אפילו יכולים לחקות את סגנון הכתיבה של מחבר או ז'אנר מסוים.
מודלי שפה גדולים פרצו מהמעבדות והתגלו לציבור בתחילת שנות ה-20 של המאה הנוכחית. מאז, הודות ליכולת המרשימה שלהם לפרש בקשות ולהפיק תגובות רלוונטיות, הם הפכו למוצרים עצמאיים וגם ליכולות בעלות ערך מוסף שמוטמעות בתוכנה עסקית, ובכך הם מספקים עיבוד שפה טבעית, תרגום מכונה, יצירת תוכן, צ'אטבוטים, סיכום מסמכים ועוד.
טכנולוגיה זו ממשיכה להתפתח במהירות, משלבת מערכי נתונים גדולים ומוסיפה שכבות של אימון וכוונון כדי לשפר את ביצועי המודלים. הדרכה רחבה ועמוקה יותר, המתאפשרת על ידי תשתית מחשוב חזקה יותר מתמיד, מספקת יכולות הסקה מתוחכמות יותר ויותר שניתן ליישם כדי ליצור תוכניות להשגת מטרות ארגוניות. יכולות חשיבה אלה גם תומכות בפונקציונליות של סוכני בינה מלאכותית, שמשתמשים במודלי שפה גדולים מתקדמים כדי לסיים משימות שמפעילים אנושיים הגדירו עבורם.
מהם מודלי שפה גדולים?
מודלי שפה גדולים הם מערכות בינה מלאכותית שאומנו על מערכי נתונים עצומים, המורכבים לעיתים קרובות ממיליארדי מילים שנלקחו מספרים, מהאינטרנט וממקורות אחרים כדי ליצור תגובות לפניות דמויות אדם רלוונטיות להקשר. מכיוון שמודלי שפה גדולים נועדו להבין שאלות - או "משפטים מנחים" בטרמינולוגיה של מודלי שפה גדולים - וליצור תגובות בשפה טבעית, הם יכולים לבצע משימות כמו לענות לשאלות של לקוחות, לסכם מידע בדוחות, לתרגם בין שפות ולכתוב שירים, קוד וטיוטות ראשוניות של הודעות דוא"ל. למודלי שפה גדולים יש בדרך כלל הבנה מתוחכמת של דקדוק וסמנטיקה בשפות שבהן הם אומנו. ניתן להגדיר את התצורה שלהם כך שישתמשו בנתוני הארגון כדי לספק תשובות ייחודיות לארגון.
למרות היכולות המרשימות האלה, המשתמשים צריכים לשים לב למגבלות של מודלי שפה גדולים. נתונים מיושנים ומשפטים מנחים שמנוסחים בצורה גרועה יכולים לגרום לשגיאות, כמו צ'אטבוט שנותן תשובה שגויה לגבי מוצרי החברה. מחסור בכמות נתונים מספקת יכול לגרום למודלי השפה הגדול להמציא תשובות, או "להזות". ולמרות שמודלי שפה גדולים מוצלחים בחיזוי, הם עשו הסבירו בצורה גרועה איך הם הגיעו למסקנה מסוימת. אלו חלק מהאזורים שמודלי שפה גדולים חדשים צריכים להשתפר בהם.
עדיין, מודלי שפה גדולים מייצגים התקדמות משמעותית בתחום עיבוד השפה הטבעית. יש שפע של שימושים עסקיים - ויישומים חדשים מפותחים ומאומצים במהירות.
תובנות מרכזיות
מודלי שפה גדולים הם חדשניים בתחום עיבוד השפה הטבעית והם מיושמים כדי לפתח בינה מלאכותית רב-מודאלית שיכולה ליצור שמע ותמונות.
"גדול" הוא מונח יחסי המתייחס למספר הפרמטרים שהמודל מעריך בעת קביעת הפלט לכל משפט מנחה נתון.
מודלי שפה גדולים נהיו בולטים בתחום בשנת 2022 עם השקת ChatGPT, יישום שהפך את מודל GPT-3.5 של OpenAI לזמין לציבור הרחב. מודלים פופולריים אחרים כוללים את Llama, Gemini, ו-Cohere Command R.
הסבר לגבי מודלי שפה גדולים
עיבוד שפה טבעית היה תחום פעיל במחקר בינה מלאכותית מאז שנות ה-60, ומודלי השפה המוקדמים התחילו לפני עשורים רבים. מודלי שפה גדולים קידמו את התחום על ידי שימוש בלמידה עמוקה, שמוסיפה שכבה של למידת מכונה על רשתות עצביות כדי להניב מודלים מתוחכמים יותר. מאפיין נוסף של מודלי שפה גדולים הוא שאימון מודל הבסיס מתבצע ללא התערבות אנושית בצורה של תיוג נתונים, תהליך שנקרא למידה מונחית-עצמית.
התפיסה המודרנית של מודל שפה גדול התחילה בשנת 2017 עם מאמר פורץ דרך של Google שתיאר ארכיטקטורה חדשה ועוצמתית בשם רשתות טרנספורמר. טרנספורמרים יישמו מנגנון קשב עצמי שאפשר עיבוד במקביל, שהאיץ והוזיל את העלות של אימון ופריסה של המודלים. OpenAI יישמה את הארכיטקטורה הזו כדי ליצור את GPT-1, שרבים מחשיבים כמודל השפה הגדול המודרני הראשון.
ארגונים הבחינו בתופעה - וגילו במהירות שמודלי שפה גדולים יכולים לתמוך במספר רב של תרחישי שימוש ולממש פוטנציאל עצום כדי לעזור להפוך את העסקים שלהם לפרודוקטיביים, יעילים ורספונסיביים יותר ללקוחות.
מודלי שפה גדולים לעומת מודלים אחרים של בינה מלאכותית: יעילות ויכולת הרחבה
מודלי שפה גדולים הם אחד מסוגי הבינה המלאכותית הרבים שפותחו בתהליך למידת המכונה. עם זאת, ישנם מספר רכיבים המגדירים ומבדילים מודלים אלה. קודם כול, הגודל שלהם. ה"גדול" במודל שפה גדול מתייחס למספר הפרמטרים שמחשבים את הפלט הסופי, כמו גם את כמות הנתונים המעורבים באימון המודל על ידי התאמת פרמטרים אלה.
גודל וביצועים: מודלי שפה גדולים מוגדרים לפי גודל מודל, שמשקף את מספר הפרמטרים שקובעים את ערכי הפלט שלהם. המודלים המובילים גדלו באופן אקספוננציאלי תוך שנים ספורות בלבד: ל-GPT-1 היו קצת יותר מ-100 מיליון פרמטרים; ליורשו החדש ביותר, GPT-4, צפויים להיות יותר מ-1.75 טריליון, אם כי OpenAI לא הצהירה על גודלו האמיתי של המודל.
בדרך כלל, ככל שגודל המודל גדול יותר ומערך האימונים שלו נרחב יותר, כך הביצועים שלו טובים יותר ביצירת תגובות ייחודיות ורלוונטיות המחקות במיומנות הבנה אנושית ויכולות ליצירת שפה. ניתן למדוד ביצועים באמצעות מורכבות, מדד שמכמת עד כמה בטוח המודל בחיזוי המילה הבאה ברצף הפלט שלו.
מודלים גדולים יותר מניבים בדרך כלל ביצועים מעולים, אך לא בכל דרך. החסרונות הפוטנציאליים שלהם יכולים לכלול זמן המתנה ארוך יותר - הזמן שבו המודל מוצא תשובה למשפט מנחה - וקושי בהרחבה בגלל תשתית המחשוב שהם צריכים. הם גם מסובכים יותר להתאמה אישית לתרחישי שימוש ארגוניים ספציפיים. מסיבה זו ישנם מאמצים רבים לפיתוח מודלי שפה גדולים קטנים יותר החסכוניים יותר לפריסה תוך כדי שהם עדיין מפיקים ביצועים טובים, לפחות בתחומים ותרחישי שימוש מוגבלים יותר.
יכולת הרחבה ופריסה: ניתן לפרוס מודלי שפה גדולים בכמה דרכים שונות. ספקים מסחריים, כגון OpenAI, Google ו-Cohere, הופכים את המודלים שלהם לזמינים באמצעות שירותים מתארחים בדפדפן, יישום או קריאות API. עם זאת, ארגונים רבים מעדיפים לארח מודלי שפה גדולים משלהם, בדרך כלל מודלי יסוד שכווננו היטב או הורחבו עם נתונים עסקיים קנייניים, או שניהם, בשרתים מקומיים או בסביבות הענן הציבורי שלהם, שם הם מפעילים את שלב ההסקה של ביצוע המודלים. משתמשים פרטיים ותוכנה יוצרים אינטראקציה איתם לאחר מכן באמצעות שיחות ישירות או באמצעות נקודות קצה של API.
ללא קשר לשיטת הפריסה, מודלי שפה גדולים - במיוחד אלה שהציבור הרחב או כוח אדם גדול יכול לגשת אליהם - צריכים להיות מסוגלים להתרחב כדי לעמוד בביקוש הצפוי מבלי לפגוע בתקציב הארגון. הכלכלה של שינוי גודל זה כרוכה בפשרות. צריך להביא בחשבון שלכל המדדים שיכולים לשפר את יכולת ההרחבה - כגון תשתית הסקה חזקה יותר, מחשוב מבוזר, איזון עומסים יעיל ושמירה במטמון - יש עלות כלשהי. חוסר הצלחה במציאת האיזון הנכון בין העלות לתועלת יכול להוביל לזמן השהיה שפוגע ביכולת להפעיל יישומים בזמן אמת, ביצועים לא עקביים, קליטה איטית של כוח האדם ואמצעי פרטיות ואבטחת נתונים לקויים.
יכולת הסתגלות לתחום: מודלי היסוד הטובים ביותר יכולים לשלב נתונים מופשטים ברמה גבוהה ולהציג יצירתיות בפלט שלהם. לאחר שנבחר מודל יסוד עם עוצמה ופונקציונליות מתאימות, כוונון עדין יכול להגביר את הביצועים בתחומים ותרחישי שימוש מיוחדים. שלב למידה מונחית זה מתאים את מודל השפה הגדול לתחום הרצוי מבלי לאמן מחדש את מודל היסוד באופן מהותי.
התאמת הפצות התכונות על ידי הדגשת נתונים בעלי מאפיינים משותפים בין תחומים הן באימון הראשוני והן בשלבי הכוונון העדין של הפיתוח היא גם דרך יעילה להגביר את יכולת ההסתגלות לתחום.
הדיאגרמה ממחישה עד כמה מודלי שפה גדולים לומדים ולאחר מכן מבצעים תחזיות. בשלב האימון המודל לומד דפוסים. לאחר מכן הוא עובר לשלב ההסקה, שבו הוא מעבד נתונים חדשים כדי ליצור תובנות או תחזיות.
מודלי שפה גדולים הם סוג של בינה מלאכותית יוצרת שפה שמחילה רשתות עצביות שעברו אימון נרחב כדי להעריך ולהגיב למשפטים מנחים. לתיאור "גדול" אין סף מוגדר - סף העמידה בתכונה זו ממשיך לגדול ככל שהמודלים הופכים למתוחכמים יותר ויש להם יותר עוצמת מחשוב, במיוחד בגישה לאשכולות GPU.
לפני תחילת האימון, השפה מומרת לאסימונים שהם ייצוגים מספריים של מילים או חלקים מהאלף-בית ודיבור שמחשבים יכולים להבין.
לאחר מכן אלגוריתם - הכולל רשת עצבית נרחבת של מחשבים - ומערך נתונים נבחרים ללמידה מונחית עצמית. במהלך שלב האימון האלגוריתם מתאים את המיליארדים או אפילו טריליוני הפרמטרים שלו כדי לחזות במדויק את האסימון הבא ברצף עד שהמודל מגיב כראוי למשפטים מנחים. הפרמטרים של המודל מכילים את הלמידה שנרכשה בשלב האימון.
ארכיטקטורת הליבה של הטרנספורמר: טרנספורמרים היו הקפיצה הרעיונית שהביאה את גל ההתלהבות הנוכחי סביב מודלי שפה גדולים ובינה מלאכותית גנרטיבית. הוצע במאמר פורץ דרך של חוקרים ב-Google בשנת 2017 שארכיטקטורת הטרנספורמר לא תשתמש בגישות קודמות ליצירת מודלי שפה. במקום להסתמך בקפדנות על תהליך החזרתיות, הכולל סדרה רציפה של קלטים ופלטים, טרנספורמרים מיישמים מנגנון שנקרא "קשב עצמי" שמביא בחשבון את הקשר בין מספר מילים – אפילו אלו הרחוקות זו מזו בזרימת הטקסט – תוך כדי שהוא מעבד משפטים. המנגון עושה זאת על ידי יצירת שלושה וקטורים שונים: אחד עבור המילה הנבחרת, שני עבור המילים הסובבות אותה כדי לבסס את חשיבותן בהבנת המילה, ושלישי המייצג את המידע שהמילה מכילה. לווקטור שלישי זה יהיה ערך שונה בהתאם להקשר של המילה. לדוגמה, 'סגלגל' יכול להיות הצבע, או שהוא עשוי להצביע על צורה כמו ב'חדר הסגלגל', האליפטי.
לדוגמה, מחרוזת הטקסט עשויה להיות: "איפה אתה נמצא?" היא שאלה.
"אני לא בטוח," הוא ענה. "לחדר הזה יש צורה קצת מוזרה, סגלגלה."
לפני שהקשב העצמי הפך לחלק מהתהליך, לאלגוריתמים לא הייתה דרך להבחין בקשר בין "נמצא" ל"סגלגל", כך שסביר להניח שהייתה פרשנות שגויה. קשב עצמי הוא דרך לבסס את חשיבות הקשר בין שתי המילים, למרות שהן אינן קרובות זו לזו ברצף המילים.
יתר על כן, על ידי שימוש בקשב עצמי, מודלים יכולים להיות מאומנים על כמויות עצומות של נתונים במקביל, מעבדים משפטים שלמים בכל פעם במקום מילה אחר מילה. כך מנצלים טוב יותר את היכולות של מעבדי GPU. טרנספורמרים יכולים גם לנתח אסימונים ממשפט מנחה בו-זמנית כדי לספק תשובות מהר יותר ולפתור כפל משמעויות טוב יותר.
אימון וכוונון עדין: מודלי היסוד, מודלי השפה הגדולים הנוכחיים שפועלים כרגע, מאומנים בעזרת מאגר נתונים שנלקח לרוב מהאינטרנט ומאגרים אחרים של מידע כתוב. מודלים מוצלחים הנובעים ממרווח למידה מונחית עצמית זה, שבו מיליארדי פרמטרים מותאמים באופן איטרטיבי, נוטים להיות טובים בהפקת פלטים כלליים: יצירת טקסט בהקשרים שונים, הבנת משמעות מסגנונות דיבור שונים והצגת רעיונות מורכבים או אפילו מופשטים.
ניתן לכוונן מודל יסוד כדי לשפר את הדיוק שלו ולמטב את הביצועים שלו בתוך תחום ספציפי, כגון בריאות או כספים, או תרחיש שימוש, כגון תרגום או סיכום. תהליך הכוונון העדין מתחיל במודל היסוד, ולאחר מכן מאמן עוד יותר את מודל השפה הגדול הסופי על מערכים קטנים ומדויקים יותר של נתונים מתויגים כדי לחדד את היכולת שלו להתמודד עם משימות ספציפיות ושימושיות למגזר העסקי או ליישום.
חשיבות המודל ויכולת ההרחבה: מפתחי מודלי שפה גדולים מחליטים בסופו של דבר על מספר הפרמטרים לאימון ועל כמות הנתונים הדרושים להם כדי לעשות זאת ביעילות באמצעות האלגוריתם שלהם. ככל שהמספר גדול יותר, כך המודל שנוצר מורכב יותר, ובדרך כלל, הפלטים ייחודיים, מדויקים ורלוונטיים יותר. אבל הביצועים המעולים האלה מגיעים לעלויות אימון ותפעול גבוהות יותר - ועם אתגרים בהרחבתו כדי לשרת יותר משתמשים לאחר אימון המודל.
יכולת ההרחבה של כל פריסת מודל שפה גדול נקבעת חלקית על ידי איכות המודל. אלגוריתם האימון, ארכיטקטורת המודל ומערך הנתונים שנבחרו על ידי מפתחי הבינה המלאכותית משפיעים על האופן שבו מודלי היסוד שלהם ממטבים את צריכת המשאבים, כגון זיכרון, מעבדים ואנרגיה, כדי לבצע את הפונקציות הרצויות מהם.
טכניקות חדשות מתפתחות להפחתת גודל המודל והמאגר של נתוני האימון, מה שיקל על העלות והקושי בהרחבה מבלי להשפיע באופן משמעותי על ביצועי מודל השפה הגדול, במיוחד כאשר מודל השפה הגדול ישמש לתרחישי שימוש צרים יותר.
יתרונות ויישומים של מודלי שפה גדולים
מודלי שפה גדולים הם המנוע המפעיל של סוגים רבים של יישומים חדשניים. הציבור הרחב כבר גילה במידה רבה את היכולות המדהימות שלהם עם הופעת ChatGPT, הגרסה מבוססת הדפדפן של OpenAI של מודל GPT-3.5 וגרסאות עדכניות יותר, כולל GPT-4o ו-GPT-4. אבל היתרונות נוגעים לכל הארגון, שכן מודלי שפה גדולים מציגים מיומנויות בענפים ובמחלקות עסקיות כגון שירותים פיננסיים, משאבי אנוש, קמעונאות, שיווק ומכירות, פיתוח תוכנה, תמיכת לקוחות ושירותי בריאות.
יישומים עסקיים פופולריים של מודלי שפה גדולים כוללים צ'אטבוטים בשירות לקוחות, ניתוח סנטימנטים של לקוחות ושירותי תרגום הקשריים, ענייניים וטבעיים. מודלי שפה גדולים מבצעים גם משימות ייעודיות יותר מאחורי הקלעים, כגון חיזוי מבני חלבון במהלך מחקר תרופות, כתיבת קוד תוכנה והפעלת עוד ועוד סוכנים שארגונים פורסים כדי להפוך תהליכים עסקיים לאוטומטיים.
רב-תכליתיות בכל היישומים: מודלי שפה גדולים הם טכנולוגיית הליבה שמפעילה מספר מגוון ומתרחב של יישומים ארגוניים ויישומים שפונים לצרכן. רב-תכליתיות זו נובעת מתהליך האימון העצמי של המודלים על מערכי נתונים גדולים, מה שמניב בינה מלאכותית שמתאימה במיוחד לניתוח דפוסים מורכבים בתוך נתונים כדי ליצור פלטים רלוונטיים והקשריים.
יישומים חדשניים מנצלים את התכונה הזו כדי לבצע משימות כמו לכתוב עותק שיווקי ודוחות ייחודיים, לאמוד את סנטימנט הלקוחות, לסכם מסמכים ואפילו להפיק פלטים שאינם קשורים לשפה, כגון תמונות ושמע. סוכני בינה מלאכותית מדגימים במיוחד את הרב-תכליתיות של מודלי שפה גדולים ביכולתם לתקשר עם סביבה ולבצע משימות בכל התחומים ללא התמחות מסוימת.
תהליך הכוונון העדין של המודלים באמצעות למידה מונחית מרחיב עוד יותר את מגוון היישומים העסקיים שניתן לבסס על בינה מלאכותית גנרטיבית. תהליך RAG יכול לשפר את יעילותם של מודלי שפה גדולים בסביבות ארגוניות, שכן הוא משפר את הדיוק והרלוונטיות של ערכי הפלט שלהם על ידי שילוב נתונים עסקיים קנייניים שניתן לעדכן כל הזמן מבלי לשנות את מודל היסוד.
אינטראקציות משופרות עם לקוחות: מודלי שפה גדולים הוכיחו את עצמם במהירות בתחום שירות הלקוחות. זהו תרחיש שימוש ברור לכל מי שחווה את יכולתו של מודל שפה גדול לקיים דיאלוג במענה על שאלה שונה אחת אחרי האחרת בתפוקות ברורות, מפורטות ושימושיות. עם זאת, מודלי שפה גדולים יכולים לשפר את האינטראקציות עם הלקוחות בדרכים רבות מעבר לצ'אטבוטים. ארגונים מסוימים משתמשים בהם כדי ליצור הודעות דוא"ל, הודעות טקסט או פוסטים ברשתות החברתיות ללקוחות שמתייחסים לשאלות הקשורות למוצרים, למכירות או להיבטים טכניים. ארגונים אחרים הכניסו מודלי שפה גדולים לעבודה בתרגום פניות מלקוחות דוברי שפות זרות. ניתן גם להגדיר מודלי שפה גדולים כדי לסייע לנציגי מכירות ותמיכה - אנושיים ובינה מלאכותית - על ידי כך שיספקו להם מידע מעשי ותיעוד רלוונטי, סיכום אינטראקציות קודמות, מעקב אחר לקוחות ותיעוד האינטראקציות.
אחת מחברות השירותים המקצועיים הגדולות בעולם שעושות עסקים ביותר מ-100 מדינות החליטה להתמקד יותר בניהול קשרי לקוחות על ידי אימוץ יישומי בינה מלאכותית גנרטיבית המופעלים על ידי מודלי שפה גדולים. במטרה להפיק תובנות נוספות מסקרי משוב מלקוחות, החברה פרסה מודלי שפה גדולים כדי לנתח את הסנטימנט בתגובות אלו. הבינה המלאכותית יכולה כעת להדגיש מגמות ולספק תובנות נרחבות על אופן קבלת המוצרים והשירותים וכיצד ניתן לשפר אותם.
אוטומציה ופרודוקטיביות: מודלי שפה גדולים הוכיחו את יעילותם באוטומציה של משימות חזרתיות, כולל אלה הכרוכות בהחלטות מורכבות מדי לביצוע אצל מודלים קודמים של בינה מלאכותית. אוטומציה זו יכולה לעזור להגביר את פרודוקטיביות העובדים בכך שהיא מפנה להם זמן למקד את מאמציהם במשימות ברמה גבוהה יותר הדורשות חשיבה יצירתית וקריטית.
סוכנים הם טכנולוגיה מתפתחת בחזית ניצול יכולות ההסקה המתוחכמות של מודלי שפה גדולים ומטרתם להנחות תהליכי עבודה בהתערבות אנושית מינימלית. יישומים אלה, המבוססים על מודלי שפה בסיסיים, נועדו לקבל החלטות תוך כדי תקשורת עם בני אדם ותוכנות אחרות בתוך סביבות ארגוניות, והם יכולים לבצע באופן אוטונומי משימות בתחומים שונים, וליצור הודעות על פעולות הדורשות בדיקה או הרשאה כדי לעזור להבטיח פיקוח.
מודלי שפה גדולים משפרים את הפרודוקטיביות גם בדרכים אחרות, כולל שליפה מהירה של מידע רלוונטי עבור מנהיגים עסקיים ומקבלי החלטות אחרים, יצירת טיוטות העתקים עבור משווקים וכתיבת קוד תוכנה יחד עם מפתחים.
תרחישי שימוש ודוגמאות של מודלי שפה גדולים
מודלי שפה גדולים מיושמים על מספר הולך ומתרחב של תרחישי שימוש עסקיים. חברות רבות משתמשות כעת בצ'אטבוטים כחלק מהאסטרטגיות שלהם לשירות לקוחות, למשל. אבל בזכות הר-תכליתיות של מודלים אלה, מפתחי תוכנה ארגוניים יצירתיים מיישמים את הטכנולוגיה הבסיסית כדי להתמודד עם מגוון רחב של משימות שכרוכות ביותר מלייצר תגובות לשוניות.
1. אוטומציה של תמיכה בלקוחות
תמיכת לקוחות היא היישום הברור ביותר של מודלי שפה גדולים בסביבה הארגונית - במיוחד ללקוחות. ממשקי משתמש שיחתיים, או צ'אטבוטים, המופעלים על ידי מודלי שפה יכולים לעבור על מספר כמעט בלתי מוגבל של פניות בכל שעות היממה. הדבר יכול לסייע בצמצום דרמטי של זמני התגובה, הנובעים מעומס יתר של צוות המוקד הטלפוני, מקור עיקרי לתסכול מצד הלקוחות.
שילוב של צ'אטבוטים עם יישומים אחרים המופעלים על ידי מודל שפה גדול יכול להפוך פעולות מעקב לאוטומטיות לאחר פניות תמיכה, כגון שליחת חלק של מחשב חלופי, מסמך או סקר. מודלי שפה גדולים יכולים גם לסייע ישירות לסוכנים אנושיים, לספק להם מידע עדכני, ניתוח סנטימנטים, תרגום וסיכומי אינטראקציות.
מנהל כספים הפועל ביותר מ-50 מדינות ו-80 שפות ניצל את היכולות האלו כדי להקל על הלקוחות לגלות ולבחור את כלי הרכב הפיננסיים המתאימים ביותר לצרכים שלהם. מומחה ניהול חשבונות הפרישה חידש את תמיכת הלקוחות שלו עם צ'אטבוט מותאם אישית שהביא לעלייה של 150% ברמות השירות והפחתה של 30% בעלויות התפעול. לקוחות יכולים כעת לבקר בדף האינטרנט של החברה ולשאול את הצ'אטבוט שאלות על החשבונות שלהם בכל שעה ביום ובשפות רבות.
2. יצירה וסיכום של תוכן
מודלי שפה גדולים יכולים ליצור תוכן מקורי או לסכם תוכן קיים. שני תרחישי השימוש מועילים במיוחד לחברות גדולות וקטנות שמפעילות בינה מלאכותית גנרטיבית לכתיבת דוחות, הודעות דוא"ל, בלוגים, חומרי שיווק ופוסטים ברשתות החברתיות תוך ניצול היכולת של מודלי שפה גדולים להתאים אישית את התוכן שנוצר לקבוצות מסוימות או ללקוחות בודדים.
הסיכום מאחד כמויות גדולות של מידע, עם רגישות לתחום, לפורמט קל יותר שיאפשר לבני אדם לסקור ולספוג במהירות. מודלי שפה גדולים עושים זאת על ידי הערכת החשיבות של רעיונות שונים בטקסט ולאחר מכן חילוץ מקטעים מרכזיים או יצירת סקירות תמציתיות של מה שהם רואים כמידע הרלוונטי והחיוני ביותר מהטקסט המקורי.
מודלי שפה גדולים נקראים לפעמים "סיכום לממוצע", כלומר הסיכומים שלהם הם כלליים מדי והם מפספסים פרטי מפתח או נקודות חשובות שהחומר המקורי הדגיש. זה גם מסובך לאמוד את האמינות של סיכומים ולדרג את הביצועים של מודלים שונים בהתאם. עם זאת, חברות מאמצות בהתלהבות את היכולת הזו.
חברת תקשורת ענן מובילה כלשהי פרסה מודלי שפה גדולים כדי לסכם אוטומטית תמלילים של מאות פניות תמיכה ותמלילים של צ'אטים שמתרחשים מדי יום בכמעט 25 שפות. סיכומים אלה מסייעים כעת למהנדסי תמיכה לפתור אתגרים של לקוחות מהר יותר ולשפר את החוויה הכוללת.
3. תרגום שפות
הכוונה המקורית של Google בפיתוח טרנספורמרים הייתה לשפר את תרגום המכונה בין שפות שונות; רק מאוחר יותר המודל הרשים מפתחים ביכולות הרחבות יותר שלו. היישומים הראשונים של מפתחים אלה בארכיטקטורה זו השיגו את המטרה הזו - סיפקו ביצועים ללא תחרות בתרגום מאנגלית לגרמנית עם מודל שעבד הרבה יותר מהר והשתמש בהרבה פחות משאבי מחשוב לאימון לעומת קודמיו.
מודלי שפה גדולים מודרניים התקדמו הרבה מעבר לתרחיש השימוש המוגבל הזה. למרות שרוב מודלי השפה הגדולים אינם מאומנים במיוחד כמתרגמים, הם עדיין מצטיינים בניתוח טקסט בשפה אחת וניסוחו בבהירות בשפה אחרת כאשר מאמנים אותם באופן נרחב על מערכי נתונים בשתי השפות. פריצת דרך זו של מחסומי שפה היא בעלת ערך רב לארגונים הפועלים ברחבי העולם. חברות רב לאומיות משתמשות בשירותי שפה מתקדמים, כדי למשל לפתח תמיכה רב-לשונית למוצרים ולשירותים שלהן; לתרגם מדריכים, הדרכות ונכסי שיווק; ולהשתמש בנכסים חינוכיים קיימים כדי להכשיר עובדים בעת התרחבות החברות למדינות חדשות.
הדרך הצפויה למודלי שפה גדולים
פיתוחים במודלים רב-מודאליים
תחום מחקר פעיל משתמש במודלי שפה גדולים כמודלי יסוד עבור בינה מלאכותית שמייצרת פלטים בדרכים שאינן שפתיים. הרב-תכליתיות המרשימה של מודלי שפה גדולים מאפשרת, בתהליך של כוונון עדין באמצעות שימוש בנתונים מתויגים, לפרש וליצור קובצי שמע, תמונות ואפילו וידאו. מודלים אלה שמקבלים משפטים מנחים או יוצרים פלטים באופנים שאינם שפתיים נקראים לפעמים מודלים רב-מודאליים גדולים, או LMM.
שיקולים סביבתיים
מודלי שפה גדולים דורשים בדרך כלל כמויות אדירות של כוח מחשוב כדי לפתח ולפעול בקנה מידה גדול. אימון מודל יחיד באשכול של מאות או לפעמים אלפי מעבדי GPU במשך שבועות רבים יכול לצרוך כמויות עצומות של אנרגיה. וברגע שמתבצעת פריסה מוצלחת של מודל, התשתית המפעילה יכולת הסקה ממשיכה לדרוש כוח חשמל משמעותי כדי לענות על הרצף הקבוע של פניות משתמשים.
האימון של GPT-4 דרש כ-50 שעות גיגה-וואט של אנרגיה. לשם השוואה, 50 שעות גיגה-וואט של אנרגיה יכולות, באופן תיאורטי, להפעיל 4,500 עד 5,000 בתים בארה"ב בממוצע לשנה. כעת, מוערך ש-ChatGPT צורך מאות שעות מגוואט מדי יום כדי להגיב למיליוני פניות. ככל שמודלי השפה גדלים, החששות לגבי צריכת האנרגיה והקיימות נהיים דחופים יותר. מסיבה זו, חברות בינה מלאכותית מחפשות אקטיבית אחר מקורות אנרגיה חלופיים כדי להפחית את טביעת הרגל הפחמנית שלהן.
בנו יישומים של מודלי שפה גדולים עם בינה מלאכותית גנרטיבית של OCI
Oracle מעבירה את כוחם של מודלי שפה גדולים לידי ארגונים, מבלי לדרוש מהם להתמודד עם הפרטים הקטנים - או ביקוש החשמל - של הטכנולוגיה המרגשת הזו. בינה מלאכותית גנרטיבית ב-Oracle Cloud Infrastructure (OCI) היא שירות מנוהל במלואו המפשט את הפריסה של מודלי השפה הגדולים האחרונים באופן מותאם אישית, יעיל וחסכוני תוך כדי הימנעות מניהול של תשתית מורכבת. ארגונים יכולים לבחור מתוך מספר מודלי יסוד, ולאחר מכן לכוונן אותם על אשכולות GPU ייעודיים עם הנתונים שלהם, ובכך להניב מודלים מותאמים אישית המשרתים את הצרכים העסקיים שלהם בצורה הטובה ביותר.
ארגונים שרוצים לשנות דברים נוספים בטכנולוגיה הבסיסית פונים ללמידת מכונה ב-Oracle Database. הפלטפורמה מעצימה את מדעני הנתונים לבנות מודלים במהירות על ידי פישוט ואוטומציה של רכיבים מרכזיים במחזור החיים של למידת המכונה מבלי להעביר נתונים רגישים ממסדי הנתונים של Oracle. המאפיינים כוללים מסגרות למידת מכונה פופולריות, ממשקי API, למידת מכונה אוטומטית (AutoML), וממשקים ללא קוד, כמו גם יותר מ-30 אלגוריתמים בעלי ביצועים גבוהים במסד הנתונים להפקת מודלים לשימוש ביישומים.
ארגונים מובילים רבים גם מנצלים את תשתית Oracle AI כדי לבנות מודלי שפה גדולים משלהם. תשתית בינה מלאכותית היא הבסיס לתמיכה בשירותי בינה מלאכותית ברמה גבוהה יותר, כמו OCI Generative AI, וניתן להשתמש בה עבור מודלי השפה הגדולים התובעניים ביותר עם מחשוב, רשתות ואחסון מהירים יותר.
הפוטנציאל של מודלי שפה גדולים לשינוי האופן שבו עסקים פועלים ומתקשרים עם הלקוחות שלהם הוא כה גדול שפריצות דרך והשקעות חדשות בטכנולוגיה יכולות להניע שווקים גלובליים ולהפוך אסטרטגיות ארגוניות. אבל חשוב שמנהלי עסקים וצוות ה-IT יחשבו לטווח הארוך מעבר להייפ הנוכחי - יבינו את היסודות של האופן שבו מודלי שפה גדולים עובדים, כמו גם את המגבלות שלהם ואת האתגרים באימוץ שלהם - גם כשהם שואפים לזהות את היתרונות המוחשיים הרבים שהם עשויים להרוויח מהטכנולוגיה.
מודלי שפה גדולים עומדים מאחורי רבות מהטכנולוגיות שמשנות את כללי המשחק ומשנות את הדרך שבה אנו עובדים.
מודלי שפה גדולים מכווננים ליישומים ספציפיים על ידי ביצוע שלב קדם-אימון ראשוני שכרוך בלמידה עצמית כדי לפתח מודל יסוד עם שלב למידה מונחית על כמות קטנה יותר של נתונים מתויגים וספציפיים לתחום.
אילו תעשיות מפיקות את המרב משימוש במודלי שפה גדולים?
כמעט כל תעשייה מגלה את היתרונות של מודלי שפה גדולים. שירותי בריאות, שירותים פיננסיים וקמעונאות הם בין אלה שחוקרים מגוון תרחישי שימוש סביב שיפור תמיכת הלקוחות והאוטומציה של תהליכים עסקיים.
האם ניתן לשלב מודלי שפה גדולים עם מערכות ארגוניות?
מודלי שפה גדולים משולבים לרוב במערכות ארגוניות בעזרת כוונון עדין של מודלי יסוד עם נתונים ארגוניים והגדלת המודלים האלו עם נתונים קנייניים באמצעות יצירה מועצמת ע"י שליפה.
