Lata dwudzieste XXI wieku przyniosły znaczący i szybki rozwój szeroko pojętej AI. Jej upowszechnienie sprawiło, że niektóre branże (np. marketing) musiały całkowicie zmienić swoje podejście do działania. Wzrost popularności sztucznej inteligencji to w dużej mierze zasługa coraz bardziej zaawansowanych modeli językowych. Czym są i czy warto zainwestować we własny? Czym jest model językowy?
Pod pojęciem modelu językowego kryje się matematyczny model statystyczny przewidujący prawdopodobieństwo wystąpienia ciągu słów w danym języku lub tekście. Modele wykorzystuje się w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy, generowanie tekstu i wiele innych. Inne częste zastosowania tego typu rozwiązań to korekta pisowni, sugestie słów podczas pisania czy automatyczne uzupełnianie tekstu.Modele językowe wykorzystują dane treningowe w postaci ciągów słów lub zdań i na ich podstawie uczą się wzorców występujących w danym języku. Dzięki nim model może przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia słowa lub zadania po wcześniejszym słowie lub zdaniu. Jeśli nauczył się, że w zdaniu „zjedliśmy obiad w domu” po słowie „obiad” występuje słowo „w”, będzie w stanie przewidzieć, że zdanie „zjedliśmy obiad w domu” jest bardziej prawdopodobne niż inne.Istnieje wiele rodzajów modeli językowych. Jednym z najbardziej znanych jest model GPT (Generative Pre-trained Transformer) – wiele osób może go kojarzyć z opracowanym przez OpenAI Chatem-GPT, który w pierwszych miesiącach 2023 roku zrewolucjonizował nie tylko świat IT, ale również model działania takich branż jak marketing czy projektowanie graficzne. GPT to model transformatorowy. Wytrenowano go w trybie generatywnym, co oznacza, że uczono go generować teksty na podstawie dużej ilości danych treningowych. Jest szeroko wykorzystywany do generowania tekstu czy tłumaczenia maszynowego.
Rodzaje modeli językowych
Pośród innych modeli językowych wymienić można:
- Model Markowa – podstawowy model językowy. Opiera się na założeniu, że prawdopodobieństwo wystąpienia słowa zależy od poprzedniego słowa w tekście.
- Model N-Gram – opiera się na nazywanych N-gramami sekwencjach N kolejnych słów w tekście, które służą do obliczenia prawdopodobieństwa wystąpienia następnego słowa.
- Model rekurencyjny (RNN) – może być trenowany na sekwencjach tekstowych i zapamiętuje stan wewnętrzny, co pozwala przetwarzać sekwencje zależne od kontekstu.
- Model LSTM (Long Short-Term Memory) – rodzaj modelu RNN używający bramek, aby kontrolować przepływ informacji w sieci, dzięki czemu może uczyć się długotrwałych zależności w tekście.
- Model transformatorowy – wykorzystuje architekturę transformerów do nauczania i generowania tekstów.
- Model BERT – używa się go do przetwarzania języka naturalnego i opiera się na transformerze. W odróżnieniu od innych modeli jest trenowany na zadaniach uczenia maszynowego z nadzorem.
- Model XLNet – jest oparty na transformerze, który może uwzględniać kontekst w obu kierunkach, co oznacza, że bierze pod uwagę zarówno poprzednie, jak i następne słowa w tekście.
Jak mieć własny model językowy?
Wdrożenie własnego modelu językowego może przynieść wiele korzyści praktycznie każdej organizacji. Jednak przed przystąpieniem do pracy warto opracować plan, w którym firma dokładnie określi swoje cele biznesowe, problemy do rozwiązania i wskaże możliwe korzyści (np. dzięki modelom językowym możliwa jest większa efektywność procesów biznesowych). Trzeba przy tym uwzględnić specyfikę firmy – choć modele językowe mogą przynieść korzyści praktycznie każdej organizacji, ich zastosowanie w
e-commerce może uwzględniać inne czynniki niż w przypadku firmy produkcyjnej.W kolejnym etapie należy zebrać dużą ilość danych tekstowych w docelowym języku. Jest to też moment, w którym trzeba wybrać architekturę i sposób treningu modelu językowego. W przypadku prostych modeli (Markowa lub N-Gram) można użyć technik takich jak estymacja maksymalnego prawdopodobieństwa (
MLE) lub
estymacja Bayesa. Z kolei modele rekurencyjne i transformatorowe mogą wymagać zastosowania zaawansowanych technik uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe.Po uzyskaniu wytrenowanego modelu językowego można go wykorzystać do m.in. generowania tekstu czy tłumaczenia maszynowego, ale można go dostosować również do wykonywania innych, bardziej szczegółowych zadań. Do trenowania można wykorzystać gotowe biblioteki i narzędzia, takie jak TensorFlow czy PyTorch. Po zakończeniu treningu model należy przetestować i zoptymalizować.Kolejne etapy to implementacja i integracja z innymi firmowymi systemami i narzędziami. Warto monitorować wydajność i w razie potrzeby aktualizować stosowane modele językowe, choć z czasem i rosnącą ilością danych mogą działać coraz lepiej.
Ile kosztuje utrzymanie i wytrenowanie modelu językowego?
Koszty utrzymania i wytrenowania modelu językowego zależą m.in. od rodzaju modelu, wielkości danych treningowych, sprzętu i infrastruktury etc. Szczególnie wysokie mogą być koszty treningu, zwłaszcza w przypadku dużych modeli takich jak GPT.Warto jednak zauważyć, że wzrost zaawansowania technologicznego sprawia, że koszty treningu spadają. Według raportu przygotowanego przez
ARK Invest w 2020 roku koszt trenowania GPT-3 wyniósł 4,6 milionów dolarów, ale już w 2022 koszt treningu podobnego modelu wyniósłby tylko 450 tysięcy dolarów. W przypadku prostszych modeli, takich jak modele N-Gram lub Markowa, kwoty mogą być jeszcze niższe.Koszt utrzymania modelu językowego zależy od sposobu jego wykorzystania. W przypadku chmurowych usług NLP opłaty nalicza się na podstawie liczby żądań API lub przetworzonych tekstów. Z kolei w przypadku samodzielnego hostowania i wdrażania modelu koszty mogą być wyższe ze względu na konieczność utrzymania własnej infrastruktury i zapewnienia odpowiednich zasobów obliczeniowych.
Czy model językowy da się outsourcować?
Podobnie jak wiele innych usług informatycznych trening i utrzymanie modeli językowych można outsorcować. Może to być korzystne dla firm bez wystarczającej wiedzy lub zasobów do wdrożenia własnego modelu językowego. Outsourcing może tyczyć się całości projektu lub tylko konkretnych jego części. Może obejmować m.in. trening modelu, jego utrzymanie i aktualizację czy wsparcie techniczne.Koszty outsourcingu zależą od rozmiaru i stopnia złożoności modelu, wymagań projektu czy posiadanych zasobów finansowych. Nie zmienia to faktu, że outsourcing może prowadzić do oszczędności czasu i środków. Bez względu, czy organizacja zdecyduje się na samodzielne wdrożenie lub zleci to zadanie podwykonawcom, własny model językowy może znacząco poprawić jej efektywność i wpłynąć na poprawę pozycji rynkowej.
