====== Velké jazykové modely (LLM) ====== **Velké jazykové modely (Large Language Models - LLM)** jsou pokročilé algoritmy umělé inteligence (AI) založené na hlubokém učení (Deep Learning), které jsou schopny porozumět, generovat a manipulovat s lidským jazykem. Tyto modely jsou trénovány na masivním množství textových dat (knihy, články, kód, internetové diskuze), díky čemuž se učí statistické vazby mezi slovy a dokáží predikovat, jaký text by měl následovat. ===== 1. Architektura a princip fungování ===== Většina moderních LLM je postavena na architektuře **Transformer**, kterou v roce 2017 představil Google (paper "Attention Is All You Need"). ====Vysvětlení o co jde v Attention Is All You Need ==== Dominantní modely sekvenční transdukce jsou založeny na komplexních rekurentních nebo konvolučních neuronových sítích v konfiguraci kodér-dekodér. Nejvýkonnější modely také propojují kodér a dekodér prostřednictvím mechanismu pozornosti. Navrhujeme novou jednoduchou síťovou architekturu, Transformer, založenou výhradně na mechanismech pozornosti, která zcela vylučuje rekurence a konvoluce. Experimenty se dvěma úkoly strojového překladu ukazují, že tyto modely jsou kvalitnější, lépe paralelizovatelné a vyžadují výrazně méně času na trénink. Náš model dosahuje skóre 28,4 BLEU v úkolu překladu z angličtiny do němčiny WMT 2014, čímž překonává dosavadní nejlepší výsledky, včetně ansámblů, o více než 2 BLEU. V překladové úloze z angličtiny do francouzštiny WMT 2014 dosahuje náš model nového špičkového skóre BLEU 41,8 po 3,5 dnech tréninku na osmi GPU, což je zlomek nákladů na trénink nejlepších modelů z literatury. Ukazujeme, že Transformer se dobře generalizuje na jiné úkoly, a to díky úspěšnému použití na analýzu anglických větných členů jak s velkým, tak s omezeným množstvím trénovacích dat. * **Tokenizace:** Text není zpracováván jako celá slova, ale jako "tokeny" (části slov, slabiky). * **Attention Mechanism (Mechanismus pozornosti):** Umožňuje modelu vážit důležitost různých slov ve větě bez ohledu na jejich vzdálenost (např. pochopení kontextu zájmena na konci dlouhého odstavce). * **Parametry:** "Neurony" sítě. Čím více parametrů model má (miliardy až biliony), tím je obvykle schopnější, ale náročnější na hardware. ===== 2. Využití LLM v praxi ===== LLM nejsou jen o chatování. V IT a byznysu mají široké uplatnění: * **Generování kódu:** Psaní funkcí, refactoring, hledání bugů (např. GitHub Copilot). * **Analýza a sumarizace:** Zpracování dlouhých dokumentů, extrakce klíčových informací. * **Překlad:** Vysoce kvalitní kontextové překlady mezi jazyky. * **Kreativní psaní:** Marketingové texty, e-maily, scénáře. * **RAG (Retrieval-Augmented Generation):** Propojení LLM s firemní databází pro odpovídání na dotazy nad vlastními daty. ===== 3. Přehled jednotlivých modelů (Inteligencí) ===== Trh s LLM se dělí na **uzavřené (proprietary)** modely, které běží na serverech poskytovatele, a **otevřené (open-weights/source)** modely, které lze provozovat lokálně. ==== A. OpenAI (Rodina GPT) ==== Průkopník moderní éry generativní AI. * **GPT-3.5 Turbo:** Rychlý, levný model, který odstartoval mánii kolem ChatGPT. Dnes již zastaralý. * **GPT-4:** Dlouho považován za krále LLM. Vynikající v logice, kódování a složitých instrukcích. * **GPT-4o (Omni):** Multimodální model (text, audio, video v reálném čase). Rychlejší a levnější než GPT-4. * **o1 (Strawberry):** Nová třída modelů zaměřená na **"reasoning"** (uvažování). Před odpovědí "přemýšlí" (Chain of Thought), což ho činí excelentním v matematice a programování, ale pomalejším pro běžný chat. ==== B. Google (Rodina Gemini) ==== Google sjednotil své předchozí projekty (PaLM, LaMDA) pod značku Gemini. Jsou nativně multimodální. * **Gemini Nano:** Nejmenší verze, určená pro běh přímo v mobilních telefonech (Android). * **Gemini Flash:** Optimalizovaný pro rychlost a efektivitu, velká kontextová paměť (až 1M tokenů). * **Gemini Pro:** Zlatý střed, hlavní konkurent GPT-4o. * **Gemini Ultra:** Nejvýkonnější model pro nejnáročnější úlohy. ==== C. Anthropic (Rodina Claude) ==== Firma založená bývalými zaměstnanci OpenAI, zaměřuje se na bezpečnost a etiku ("Constitutional AI"). * **Claude 3 Haiku:** Extrémně rychlý a levný model, ideální pro čtení velkého množství dat. * **Claude 3.5 Sonnet:** Aktuálně (2024/2025) často hodnocen jako nejlepší model na světě pro kódování a psaní, překonávající GPT-4o v nuancích. * **Claude 3 Opus:** Původní vlajková loď, velmi silná v kreativním psaní. ==== D. Meta (Rodina Llama) ==== Meta (Facebook) razí cestu **Open Weights**. Modely dává k dispozici komunitě zdarma. * **Llama 2:** Starší generace, která definovala standard pro open-source. * **Llama 3 (8B, 70B, 405B):** Současná špička open-source. * //8B:// Lehký model, běží na běžných GPU. * //70B:// Výkonný model srovnatelný s GPT-3.5/4. * //405B:// Masivní model konkurující GPT-4o, ale vyžaduje obrovský hardware. ==== E. Mistral AI (Evropská špička) ==== Francouzský startup, který je velmi efektivní a populární mezi vývojáři. * **Mistral 7B:** Malý, ale velmi schopný model. * **Mixtral 8x7B (MoE):** Využívá architekturu **Mixture of Experts**. Model se skládá z několika menších sítí, které se aktivují podle potřeby. Velmi rychlý a efektivní. * **Mistral Large:** Uzavřený model, konkuruje GPT-4. * **Codestral:** Specializovaný model pro programování. ==== F. Ostatní významné modely ==== * **Grok (xAI):** Model Elona Muska, integrovaný do sítě X (Twitter). Má přístup k reálným datům z této sítě a vyznačuje se menšími zábranami ("vzpurný mód"). * **Phi (Microsoft):** Série "Small Language Models" (SLM). Trénované na učebnicových datech, aby byly extrémně malé, ale logicky zdatné. * **Command R+ (Cohere):** Specialista na RAG a práci ve firemním prostředí, exceluje v citování zdrojů. ===== 4. Výzvy a rizika ===== * **Halucinace:** LLM neumí "fakta", pouze predikuje slova. Může sebevědomě tvrdit naprosté nesmysly. * **Context Window (Kontextové okno):** Omezená paměť modelu. Jakmile konverzace přesáhne limit (např. 128k tokenů), model zapomíná začátek. * **Bias (Předpojatost):** Modely přejímají stereotypy z trénovacích dat. ---- //Tagy: {{tag>ai llm gpt claude llama machine_learning}}//