Czym są duże modele językowe (LLM)?

LLM (Large Language Model) to program sztucznej inteligencji AI, który rozpoznaje i generuje tekst. Technologia LLM jest trenowana na dużych zbiorach danych w oparciu o uczenie maszynowe, a dokładnie z użyciem sieci neuronowych w modelu transformatorowym. Upraszczając, Large Language Model otrzymał ogromną ilość przykładów, aby był w stanie rozpoznać i zinterpretować ludzki język lub inne rodzaje złożonych danych.

Duże modele językowe LLM mogą być szkolone do wykonywania szeregu zadań. Jednym z najbardziej znanych zastosowań jest ich użycie jako generatywnej sztucznej inteligencji: po otrzymaniu podpowiedzi lub zadaniu pytania mogą one tworzyć tekst w odpowiedzi. Na przykład publicznie dostępny LLM ChatGPT może generować eseje, wiersze i inne formy tekstowe w odpowiedzi na dane wprowadzane przez użytkownika. Niektóre LLM mogą pomóc programistom w pisaniu kodu.

Jak działa LLM (Large Language Model)?

LLM działa w oparciu o technologie umożliwiające tej technologii zrozumienie języka i udzielanie odpowiedzi. LLM wykorzystują rodzaj uczenia maszynowego zwanego głębokim uczeniem. Te modele mogą zasadniczo same nauczyć się rozpoznawać rozróżnienia bez interwencji człowieka, chociaż zazwyczaj konieczne jest pewne dostosowanie przez użytkownika. Realistycznie rzecz biorąc, model głębokiego uczenia nie może niczego wywnioskować z pojedynczego zdania. Ale po przeanalizowaniu miliardów tekstów uczy się wystarczająco dużo, aby przewidzieć, jak logicznie zakończyć niekompletne zdanie, a nawet wygenerować własne.

Aby umożliwić tego typu głębokie uczenie, LLM są zbudowane na sieciach neuronowych. Tak jak ludzki mózg zbudowany jest z neuronów, które łączą się i wysyłają do siebie sygnały, tak sztuczna sieć neuronowa (zwykle skracana do „sieci neuronowej”) zbudowana jest z węzłów sieci, które łączą się ze sobą. Składają się one z kilku „warstw”: warstwy wejściowej, warstwy wyjściowej i jednej lub więcej warstw pomiędzy nimi. Warstwy przekazują sobie informacje tylko wtedy, gdy ich własne wyjścia przekroczą określony próg.

Szczególnym rodzajem sieci neuronowych wykorzystywanych w LLM są tzw. modele transformatorowe. Modele transformatorowe są w stanie uczyć się kontekstu – szczególnie ważnego dla ludzkiego języka, który jest wysoce zależny od kontekstu. Modele transformatorowe wykorzystują technikę matematyczną zwaną samo-uwagą do wykrywania subtelnych sposobów, w jakie elementy w sekwencji odnoszą się do siebie nawzajem. Dzięki temu lepiej rozumieją kontekst niż inne rodzaje uczenia maszynowego. Pozwala im to na przykład zrozumieć, w jaki sposób koniec zdania łączy się z początkiem i jak zdania w akapicie odnoszą się do siebie nawzajem.

Przykłady modeli LLM

Jako przykłady modeli LLM można podać nie tylko Chat GPT, ale też technologie generują obrazy, a nawet wideo. Wszystkie one bowiem trenują się na zbiorach danych tekstowych, graficznych, czy filmowych, ale do wykonywania zadań używają języka. Kluczowe przykłady generatywnych modeli sztucznej inteligencji obejmują:

ChatGPT (OpenAI) – jeden z najbardziej znanych modeli, wykorzystywany do generowania tekstów, automatyzacji zadań oraz interakcji z użytkownikami w chatbotach.
Google Gemini (dawniej Bard) – model opracowany przez Google, wykorzystywany do przetwarzania języka naturalnego, analizy danych oraz wsparcia w wyszukiwaniach internetowych.
Claude (Anthropic) – model skupiający się na bezpieczeństwie i etyce w generowaniu treści, często używany w biznesie i automatyzacji procesów.
LLaMA (Meta) – model open-source opracowany przez firmę Meta, który znajduje zastosowanie w badaniach nad AI oraz w tworzeniu rozwiązań dostosowanych do indywidualnych potrzeb.
DALL-E – ta platforma opracowana przez OpenAI, wyszkolona na różnorodnych obrazach, może generować unikalne i szczegółowe obrazy na podstawie opisów tekstowych. Jej sekret: zrozumienie kontekstu i relacji między słowami.
Midjourney – rozwiązanie skoncentrowane na kreatywnych zastosowaniach pozwala ludziom tworzyć pomysłowe obrazy artystyczne, wykorzystując techniki głębokiego uczenia się. Użytkownik może interaktywnie kierować procesem generowania, zapewniając wskazówki na wysokim poziomie, które ostatecznie dają wizualnie urzekające wyniki.
Runway – zapewnia szereg narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji dla kreatywnych profesjonalistów. Może tworzyć realistyczne obrazy, manipulować zdjęciami, tworzyć modele 3D, automatyzować tworzenie filmów.

Jakie są zalety i ograniczenia oprogramowania LLM?

Oprogramowanie LLM oferuje ogromne możliwości w zakresie analizy języka, automatyzacji i zwiększania produktywności, ale nie jest wolne od wad. Ograniczenia, takie jak podatność na błędy, problemy z prywatnością oraz wysokie koszty obliczeniowe, wymagają świadomego podejścia do ich wdrażania. Poznaj zalety i ograniczenia oprogramowania LLM:

Zalety oprogramowania LLM

Elastyczność w przetwarzaniu języka naturalnego – LLM ma zdolność do rozumienia i generowania tekstu w języku naturalnym. W przeciwieństwie do tradycyjnych programów komputerowych, które wymagają precyzyjnych poleceń, LLM potrafią interpretować nieustrukturyzowane zapytania i dostarczać odpowiedzi, które wydają się logiczne i spójne.
Automatyzacja zadań i zwiększenie produktywności – LLM znajduje zastosowanie w automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak generowanie raportów, analiza tekstów czy pisanie kodu. Umożliwiają także usprawnienie procesów biznesowych poprzez szybkie przetwarzanie dużej ilości danych tekstowych, co może znacząco zwiększyć produktywność pracowników.
Możliwość analizy i syntezy dużych zbiorów danych – polega na przetwarzaniu ogromnych ilości informacji w krótkim czasie, co czyni je niezwykle przydatnymi w analizie trendów rynkowych, eksploracji danych czy badaniach naukowych. LLM potrafią wyciągać wnioski i podsumowywać kluczowe informacje, co ułatwia podejmowanie decyzji na podstawie złożonych danych.

Ograniczenia oprogramowania LLM

Zależność od jakości danych wejściowych – modele LLM mogą dostarczać jedynie tak wiarygodne informacje, jak dane, na których zostały wytrenowane.
Halucynacje i generowanie fałszywych treści – LLM nie zawsze są w stanie zweryfikować poprawność generowanych treści, co prowadzi do zjawiska tzw. halucynacji, czyli tworzenia fałszywych informacji.
Zagrożenia dla bezpieczeństwa i prywatności – LLM może być podatne na ataki złośliwych użytkowników, którzy manipulują danymi wejściowymi w celu uzyskania niebezpiecznych lub nieetycznych odpowiedzi.
Brak pełnej interpretowalności i kontroli – w przeciwieństwie do tradycyjnych systemów komputerowych, działanie LLM jest trudne do pełnego zrozumienia.
Wysokie koszty obliczeniowe i energetyczne – trenowanie i uruchamianie dużych modeli językowych wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych, co wiąże się z wysokimi kosztami operacyjnymi i znacznym zużyciem energii.

LLM (Large Language Model) w marketingu

Duże modele językowe (LLM) przynoszą zarówno ogromne korzyści, jak i nowe wyzwania dla marketerów. Z jednej strony, oferują niesamowitą szybkość i wydajność w tworzeniu treści, pozwalając na szybkie reagowanie na zmieniające się potrzeby rynku. Z drugiej strony, istnieją obawy dotyczące autentyczności, jakości i oryginalności treści generowanych przez AI. Jedną z największych zalet dużych modeli językowych jest ich zdolność do szybkiego generowania treści.

LLM mogą analizować ogromne zbiory danych i w ciągu kilku sekund tworzyć artykuły, posty na blogach, opisy produktów, a nawet aktualizacje w mediach społecznościowych. Dla marketerów, którzy muszą stale dostarczać nowe i angażujące treści, ta szybkość jest nieoceniona. Pozwala ona na utrzymanie wysokiej częstotliwości publikacji, co jest kluczowe w dzisiejszym świecie, gdzie konsumenci oczekują ciągłego strumienia informacji.

Duże modele językowe nie tylko zmieniają sposób tworzenia treści tekstowych, ale również otwierają nowe możliwości w zakresie kreatywności wizualnej. Dzięki integracji LLM z narzędziami takimi jak Adobe Express marketerzy mogą przekształcać proste podpowiedzi tekstowe w wizualizacje, filmy czy grafiki. To znacznie przyspiesza proces tworzenia kampanii marketingowych i pozwala na eksperymentowanie z różnymi formatami treści. Oto kilka przykładów zastosowania LLM w marketingu:

Generowanie treści

Teksty reklamowe – LLM mogą tworzyć przekonujące teksty reklamowe i kampanie marketingowe, dostosowane do różnych grup docelowych.
Blogi i artykuły – automatyzacja generowania treści dla blogów firmowych, artykułów tematycznych i poradników, które angażują czytelników.
Opisy produktów – tworzenie opisów produktów sklepu online, które są zarówno informacyjne, jak i przekonujące.

Personalizacja komunikacji

E-mail marketing – generowanie spersonalizowanych e-maili marketingowych, które są dostosowane do zachowań i preferencji klientów.
Chatboty – tworzenie zaawansowanych chatbotów do obsługi klienta, zdolnych do prowadzenia naturalnych konwersacji i rozwiązywania złożonych zapytań.
Komunikaty na social media – produkowanie postów na media społecznościowe, które odpowiadają na aktualne trendy i zainteresowania odbiorców.

Analiza danych

Analiza – wykorzystanie LLMs do analizowania opinii klientów i recenzji online, co pozwala na lepsze zrozumienie nastrojów klientów.
Trendy rynkowe – analiza dużych zbiorów danych tekstowych w poszukiwaniu trendów rynkowych i preferencji konsumentów.

SEO i optymalizacja treści

Optymalizacja pod kątem SEO – generowanie treści zoptymalizowanych pod kątem wyszukiwarek, zawierających odpowiednie słowa kluczowe i strukturę.

Automatyzacja kampanii marketingowych

Segmentacja i targetowanie – wykorzystanie LLMs do analizy danych klientów i tworzenia precyzyjnie targetowanych kampanii marketingowych.
Testy A/B – automatyzacja procesu tworzenia i testowania różnych wersji treści marketingowych, aby określić, która z nich najlepiej rezonuje z odbiorcami.

Tworzenie scenariuszy i materiałów video

Scenariusze reklam – generowanie kreatywnych i angażujących scenariuszy dla reklam wideo.
Transkrypcje – automatyczne tworzenie transkrypcji i napisów do materiałów wideo, co zwiększa dostępność treści.