W dzisiejszej erze technologicznej rozwój dużych modeli językowych (ang. Large Language Models – LLMs) wzbudza coraz większe zainteresowanie w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (ang. Natural Language Processing – NLP). Ich zdolność do przetwarzania ogromnych ilości tekstu i generowania precyzyjnych wyników sprawia, że są one coraz szerzej stosowane.

Już teraz zapraszamy Was na serię naszych artykułów. Pragniemy rzucić światło na różne aspekty technologii modeli językowych, abyście mogli lepiej zrozumieć jej potencjał i aktualne zastosowanie.

Z każdym rokiem LLMs stają się coraz większe i droższe, ponieważ wymagają coraz więcej danych do treningu i coraz więcej mocy obliczeniowej. Dla przykładu, GPT-2, wydany w 2019 roku i uważany przez wielu za pierwszy duży model językowy, miał 1,5 miliarda parametrów i jego wytrenowanie kosztowało szacunkowo 50 000 USD. PaLM, jeden z flagowych dużych modeli językowych uruchomionych w 2022 roku, miał 540 miliardów parametrów i kosztował 8 milionów USD, czyli był około 360 razy większy niż GPT-2 i kosztował 160 razy więcej.

LLMs są trenowane na bardzo dużych zbiorach danych, liczących setki milionów, a nawet miliardy słów. Przekładając to na konkretny przykład – miliard słów to około 20 tysięcy książek, zakładając, że każda z nich zawiera średnio 50 tysięcy słów. Dzięki zaawansowanym algorytmom, takim jak architektury transformerów, te modele są w stanie przetwarzać ogromne zbiory tekstu, rozpoznawać wzorce na poziomie słów i lepiej rozumieć język naturalny w podanym kontekście.

Wynikiem tego jest możliwość generowania i klasyfikowania tekstu przez te modele. Z tego powodu znalazły one zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak generowanie treści dla stron internetowych, materiałów marketingowych, piosenek, wierszy czy streszczeń prac naukowych. Mogą również pełnić rolę wirtualnych asystentów i chatbotów, odpowiadając na pytania klientów, identyfikując potrzeby i optymalizując pracę specjalistów.

Wyszukiwanie informacji, rekomendacja treści

Popularne modele językowe, takie jak GPT, BERT, Roberta, T5 i PaLM, znajdują zastosowanie w wielu aplikacjach przetwarzania języka naturalnego. Firmy takie jak Google i Facebook wykorzystują je do poprawy dokładności wyszukiwarek, rekomendacji produktów, usług czy treści, na podstawie zainteresowań i preferencji użytkownika, analizy nastrojów w tekstach takich jak opinie, komentarze czy posty w mediach społecznościowych, czy tłumaczenia tekstów z jednego języka na drugi.

W obszarze wyszukiwania internetowego, LLMs poprawiają jakość wyników, rozumiejąc intencję użytkownika i dostarczając bardziej trafnych informacji. Przykładowo, wyszukiwarki takie jak Google czy Bing już wykorzystują LLMs. Tradycyjne wyszukiwarki oparte na słowach kluczowych czy metodach opartych na PageRank są uzupełniane przez duże modele, które lepiej rozumieją język i potrafią znaleźć bardziej trafne wyniki oraz przedstawić je użytkownikowi w zwięzłej i bardziej przystępnej formie. To szczególnie istotne, gdy użytkownicy korzystają z dłuższych lub bezpośrednich zapytań i wskazówek konwersacyjnych w celu znalezienia informacji.

Medycyna

Modele językowe to potężne narzędzia, które mogą być wykorzystane do usprawnienia wielu aspektów opieki zdrowotnej, od diagnostyki po leczenie. Oto kilka praktycznych przykładów: 

• – asystowanie lekarzom w diagnozowaniu pacjentów, a także wspieranie oddziałów medycznych w codziennym funkcjonowaniu
• – przekazywanie ogólnych zaleceń zdrowotnych w łatwy do zrozumienia sposób. Mogą one również być wykorzystywane do personalizacji leczenia pacjentów, co może poprawić ich wyniki stanu zdrowia
• – wyjaśnianie objawów, diagnozowanie chorób, generowanie listy potencjalnych leków lub procedur oraz monitorowanie postępów leczenia
• – identyfikacja pacjentów, którzy są w grupie ryzyka wystąpienia chorób. To może pomóc we wczesnym wykryciu chorób i rozpoczęciu leczenia 
• – analiza ogromnych ilości danych, takich jak wyniki badań klinicznych, dane genetyczne i dane o strukturze białek, w celu identyfikacji i pomocy w tworzeniu  nowych leków i szczepionek, co również może się przełożyć na sprawniejsze poszukiwanie rozwiązań dla złożonych problemów medycznych czy procedur leczenia. 

W ciągu najbliższych kilku lat modele językowe prawdopodobnie będą odgrywać coraz większą rolę w medycynie. Dzięki postępom w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji modele językowe będą w stanie wykonywać bardziej złożone zadania i zapewniać jeszcze lepszy poziom opieki nad pacjentami. Badacze i inżynierowie będą koncentrować działania na tworzeniu generatywnych modeli sztucznej inteligencji, które będą wyposażone w zaawansowane zdolności do rozumienia danych nie tylko tekstowych, ale także do rozpoznawania dźwięków oraz interpretacji obrazów diagnostycznych.

Prawo

Kolejną branżą, w której duże modele językowe mogą mieć szerokie zastosowanie, jest branża prawna. Modele mogą asystować w analizie aktów prawnych i przygotowywaniu różnych dokumentów, np. pozwów sądowych. Obiecującym zastosowaniem jest także przewidywanie wyroków sądowych na podstawie zgromadzonych informacji. Dodatkowo, duże modele językowe mogą pomagać studentom prawa w researchu i nauce. 

Firmy mogą tworzyć własne modele, które są douczone na podstawie ich dokumentów prawnych, np. umów. Dzięki temu pracownicy mogą wykorzystać model do szybkiego wyszukiwania informacji w ich bazie danych. 

Duże modele językowe mogą także pomagać osobom niezwiązanym z branżą prawną, które chciałyby szybko i tanio uzyskać informacje na dany temat związany z prawem (np. dzięki modelowi można uzyskać wyjaśnienie, czym różni się gwarancja od rękojmi).

To tylko kilka przykładów zastosowania dużych modeli językowych w branży prawnej. Z pewnością ta technologia ma ogromny potencjał w tej dziedzinie i w przyszłości będą dostępne kolejne, coraz bardziej złożone zastosowania.

Tworzenie i analiza treści w różnych sektorach

Duże modele językowe wykazują się wszechstronnością i są stosowane także w analizie treści w różnorodnych sektorach. Mogą być wykorzystywane do analizy i streszczania różnego rodzaju dokumentów, raportów finansowych oraz danych z mediów społecznościowych. Ich umiejętność wydobywania kluczowych informacji, podawania ich w zwięzły sposób oraz pomoc w analizie ogromnych zbiorów danych stanowi bezcenne wsparcie w różnych dziedzinach. 

W dzisiejszym świecie, w którym zawartość cyfrowa odgrywa kluczową rolę, duże modele językowe są istotne w tworzeniu treści dla blogów, mediów społecznościowych oraz innych platform internetowych. Wykorzystując istniejący tekst lub zestaw słów kluczowych, potrafią generować powiązane z oryginałem treści lub tworzyć zupełnie nowe, co stwarza nieskończone możliwości dla marketerów i twórców treści. Ostatnio obserwujemy coraz to nowsze rozwiązania bazujące na modelach, służące do generowania tekstu, obrazów, filmów czy muzyki.

LLMs służą także jako cenne narzędzie w badaniach naukowych, dziennikarstwie oraz analizie danych. W tym kontekście pozwalają na rozbudowanie istniejących treści, ułatwiają klasyfikację i grupowanie danych oraz wspomagają proces analizy ogromnych zbiorów informacji.

Modele językowe, takie jak GPT, są szeroko wykorzystywane w procesach inwestycyjnych, gdzie znaczna większość informacji jest przekazywana w formie pisemnej. Odpowiednie wykorzystanie tych technologii pozwala na douczanie ich własnymi danymi, co zyskuje popularność szczególnie w przypadku podmiotów, które nie chcą udostępniać wrażliwych dokumentów zewnętrznym dostawcom. Wykorzystanie modeli językowych w inwestycjach może być nie tylko korzystne w analizie kontraktów czy zarządzaniu danymi, ale także wprowadza nowe możliwości, takie jak automatyczne doradztwo czy zaawansowana analityka rozwiązywania złożonych problemów. Modele te pozwalają na znaczne przyspieszenie procesów decyzyjnych, wykonywania analiz oraz ułatwienie kontaktu z klientami dzięki chatbotom AI.

W obszarze badań rynku i analizy konkurencji, duże modele językowe są niezwykle cenne w aspekcie planowania strategii marketingowych czy wprowadzania nowych produktów na rynek. Dzięki wydobywaniu wartościowych informacji z rozległych źródeł danych, stanowią niewątpliwą przewagę dla firm dążących do lepszego zrozumienia swojego otoczenia biznesowego.

Jedną z najważniejszych zalet dużych modeli językowych jest także ich zdolność do doskonalenia procesu tłumaczenia tekstów. Dzięki zrozumieniu niuansów różnych języków potrafią generować naturalne i precyzyjne tłumaczenia. To nieocenione wsparcie dla firm operujących na globalnym rynku oraz osób potrzebujących efektywnie komunikować się w różnych językach.

Podsumowując, modele językowe mają szerokie zastosowanie i przynoszą liczne korzyści w różnych dziedzinach. W dalszym rozwoju modele językowe będą zdolne do jeszcze głębszego rozumienia kontekstu, co przyczyni się do generowania bardziej realistycznych odpowiedzi. Będą one również bardziej zdolne do logicznego rozumowania, co pomoże im lepiej analizować dane tekstowe i wyciągać wnioski na podstawie dostępnych informacji. Wykorzystanie NLP przyczynia się do automatyzacji, optymalizacji procesów i lepszego zrozumienia danych tekstowych, co pozytywnie wpływa na podejmowanie bardziej trafnych decyzji i usprawnia działanie firm. Duże modele językowe rozwijane w sposób odpowiedzialny jako asystenci ludzi, zwiększając, ale nie zastępując ich roli w podejmowaniu decyzji, wyszukiwaniu wiedzy i innych procesach poznawczych, mogą ewoluować w wysoce wydajne, wspomagające narzędzia do zarządzania informacjami.