Duże modele językowe (LLM) i chatboty: Historia, definicje i popularne modele

W dobie dynamicznie rosnących ilości danych, kluczowym wyzwaniem staje się ich efektywna analiza i interpretacja. Nowoczesne technologie, takie jak duże modele językowe, zmieniają sposób, w jaki firmy wykorzystują informacje. To właśnie one napędzają narzędzia takie jak ChatGPT czy Bard, pozwalając im nie tylko rozumieć złożone komunikaty, ale także generować odpowiedzi w sposób naturalny i niemal niezauważalny dla użytkownika. Poniżej przyjrzymy się bliżej potencjałowi dużych modeli językowych i ich praktycznemu zastosowaniu w usprawnianiu procesów biznesowych. 

Historia dużych modeli językowych (LLM) 

Choć chatboty i przetwarzanie języka naturalnego najczęściej kojarzone są z wydanym w 2022 roku Chatem GPT od OpenAI, historia tych technologii oraz droga, którą musiały przejść, aby trafić do mainstreamu, sięga znacznie dalej, niż mogłoby się początkowo wydawać.  

Duże modele językowe, (z ang. Large Language Models, LLM) to rodzaj modelu obliczeniowego, który poprzez trenowanie na ogromnych zbiorach danych zyskał możliwość przetwarzania, rozumienia i naśladowania ludzkiego języka. Jego początki sięgają lat 50. XX wieku, kiedy naukowcy z IBM i Georgetown University pracowali wspólnie nad systemem, który byłby w stanie przetłumaczyć tekst z rosyjskiego na angielski, co dało początek badaniom nad rozwojem LLM.  

Początkowo modele były trenowane głównie do prostych zadań, takich jak przewidywanie kolejnego słowa w zdaniu. Z czasem jednak okazało się, że dzięki analizie struktury i znaczenia słów potrafią nie tylko gromadzić i wykorzystywać ogromne ilości danych, ale również wykonywać bardziej złożone polecenia. 

Oczywiście, słowo „large” nie jest przypadkowe — odnosi się do ogromnych rozmiarów architektury, która opiera się na sieciach neuronowych i niezwykle dużej liczbie parametrów.

Zanim jednak osiągnęły one swoją wielkość, przez ponad pół wieku naukowcy pracowali nad mniejszymi modelami takimi jak Eliza, która jest określana mianem pierwszego chatbota czy LSTM, które stały się punktem wyjścia dla dużych modeli językowych.

Od 2018 roku naukowcy zaczęli budować coraz bardziej zaawansowane narzędzia, a szczególnie ważnym momentem w historii było wprowadzenie modelu BART przez firmę Google. BART był dwukierunkowym modelem, który posiadał 340 milionów parametrów. Dzięki szerokiej gamie danych, na podstawie których prowadził „samonadzorowane” uczenie się, mógł zrozumieć relacje między słowami i to właśnie on stał za każdym zapytaniem w języku angielskim kierowanym za pośrednictwem wyszukiwarki Google. 

Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji otwiera przed nami nowe możliwości, ale rodzi również pytania o różnice między takimi pojęciami jak duże modele językowe (LLM), generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI) czy uczenie maszynowe. Szczegółowo omawialiśmy te zagadnienia w jednym z naszych wcześniejszych artykułów, jednak warto podkreślić, że LLM to specyficzny rodzaj modelu, który łączy cechy generatywnej sztucznej inteligencji z technikami uczenia głębokiego (Deep Learning). Jego głównym obszarem działania pozostaje jednak przetwarzanie i generowanie tekstu. 

Popularne duże modele językowe 

Duże modele językowe (LLM) to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, w której trudno nadążyć za najnowszymi rozwiązaniami, nie mówiąc już o przetestowaniu każdego z nich. Omówienie wszystkich dostępnych modeli byłoby niezwykle trudnym zadaniem, dlatego skupiliśmy się na tych najczęściej wykorzystywanych, które mają największy wpływ na współczesny rynek.

GPT 3.5/4.0/4.o  

Aż ciężko uwierzyć, że między wypuszczeniem wersji 3.5 a 4.o minęły zaledwie 3 lata. Możliwości i popularność tego modelu od pionierów na rynku, OpenAI, znacznie ewoluowały. 

 Po udostępnieniu ChatGPT szerszej publiczności w październiku 2022 roku rozpoczął się dynamiczny rozwój zastosowań dużych modeli językowych w biznesie (nasz przykład takiego rozwiązania opisano poniżej). 

Obecnie ChatGPT utrzymuje pozycję lidera na rynku, wyróżniając się pierwszymi komercyjnymi wdrożeniami w narzędziach gigantów technologicznych, takich jak Apple Intelligence czy Microsoft Copilot. 

LLaMA 

LLaMA (Large Language Model Meta AI) to rodzina modeli językowych opracowana przez Meta (dawniej Facebook). 

• Dostępność: Początkowo dostępna tylko dla badaczy i programistów. Obecnie udostępniana szerzej, szczególnie w wersji LLaMA 2.
• Rozmiary: Modele różnią się wielkością: od wersji o niższej liczbie parametrów (7B, 13B) po duże modele, takie jak 65B (65 miliardów parametrów).
• Wydajność: Mniejsze modele są zoptymalizowane pod kątem mniejszego zużycia zasobów obliczeniowych, co czyni je atrakcyjnymi dla aplikacji działających na lokalnym sprzęcie. Duże wersje z kolei mogą konkurować z największymi modelami w branży w zakresie jakości odpowiedzi i zrozumienia kontekstu.
• Zastosowanie: Wykorzystuje się je do szerokiego zakresu zadań, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analiza tekstu, czy konwersacyjne AI.

Mistral  

Mistral to zaawansowany model językowy opracowany przez Mistral AI, który wyróżnia się wysoką precyzją i efektywnością. 

• Porównanie do LLaMA: Chociaż rozmiarami (w liczbie parametrów) przypomina LLaMA, przewyższa go w wielu testach i zastosowaniach, szczególnie w precyzji generowanych odpowiedzi oraz w zdolności do przestrzegania instrukcji.
• Optymalizacja: Model jest zoptymalizowany zarówno pod kątem wydajności, jak i mocy obliczeniowej, co czyni go bardziej efektywnym w praktyce.
• Zastosowanie: Idealny do zastosowań wymagających dużej precyzji, takich jak zaawansowane analizy tekstu, tworzenie treści, a także bardziej wymagające zadania AI

Claude  

Claude to model opracowany przez Anthropic, który kładzie nacisk na zgodność z zasadami bezpieczeństwa oraz etyczne wykorzystanie. 

• Funkcje: Potrafi generować szczegółowe i rozbudowane odpowiedzi.

Jest w stanie zrozumieć złożone instrukcje i kontekst dostarczony w formie „system message” (instrukcji wstępnej). Rozumie humor, subtelne szczegóły oraz niuanse językowe, co czyni go bardziej naturalnym w konwersacji. 

• Bezpieczeństwo: Został zaprojektowany tak, aby unikać potencjalnie szkodliwych odpowiedzi, co jest wynikiem skupienia zespołu Anthropic na „AI alignment” (dopasowaniu AI do ludzkich wartości).
• Zastosowanie: Używany w kontekstach wymagających empatii, zrozumienia humoru lub złożonych analiz.

Gemini  

Gemini to flagowy model językowy opracowany przez Google DeepMind, wcześniej znany jako Bard. 

• Multimodalność: Może przyjmować dane wejściowe w formie tekstu, obrazu, dźwięku oraz wideo, co czyni go jednym z najbardziej wszechstronnych modeli na rynku.

Dzięki tej funkcji może rozwiązywać zadania wymagające interpretacji danych w różnych formatach, np. analizy zdjęć, przetwarzania mowy czy generowania treści multimedialnych. 

• Rozwój: Gemini jest częścią zaawansowanego ekosystemu Google i korzysta z zasobów DeepMind, co pozwala na stałe ulepszanie jego możliwości.
• Zastosowanie: Wykorzystywany w szerokim zakresie aplikacji, od interaktywnych asystentów po analizy wielomodalne w przemyśle i nauce.

IBM watsonX Assistant 

Choć IBM watsonx Assistant nie jest bezpośrednio dużym modelem językowym (LLM), korzysta on z technologii NLP (Natural Language Processing) i AI, które mogą obejmować duże modele językowe w ramach swojej architektury. Watsonx Assistant to narzędzie do budowania inteligentnych chatbotów i wirtualnych asystentów, które są optymalizowane pod kątem biznesowych zastosowań, takich jak obsługa klienta czy automatyzacja procesów. 

• Integracja LLM: Watsonx Assistant może wykorzystywać duże modele językowe (np. generatywne AI) w swoich rozwiązaniach, szczególnie od czasu wprowadzenia platformy watsonx, która wspiera rozwój i wdrażanie modeli AI.
• Zalety: Watsonx Assistant nie tylko bazuje na gotowych modelach, ale także umożliwia trenowanie i personalizację AI w oparciu o specyficzne dane biznesowe. Dzięki swojej bezpieczeństwu, przewidywalności i łatwości zarządzania, doskonale sprawdza się w zastosowaniach klasy Enterprise.

Zalety wdrożenia rozwiązań opartych o LLM’y dla firm

Automatyzacja procesów i oszczędność czasu

Jednym z kluczowych zastosowań dużych modeli językowych (LLM) jest automatyzacja powtarzalnych i czasochłonnych procesów, co pozwala firmom na znaczną oszczędność zasobów. Warto postrzegać LLM nie tylko jako narzędzie zastępujące człowieka, lecz jako wsparcie, które uzupełnia jego pracę i poszerza możliwości. 

Modele odciążają zespoły od rutynowych zadań i robią to w sposób, który stale ewoluuje. Dzięki wbudowanej zdolności do uczenia się z każdej interakcji, LLMy dostosowują się do zmieniających się potrzeb i kontekstu. 

Nie chodzi tu jedynie o szybkość – choć ta jest imponująca – ale też o jakość. Chatbot wykorzystujący duże modele językowe nie ogranicza się jedynie do schematycznych odpowiedzi, lecz także rozumie kontekst rozmowy, co sprawia, że użytkownicy odczuwają realne wsparcie. 

Systemy te potrafią w ciągu sekund przetwarzać ogromne ilości danych, co w przypadku analizy czy raportowania daje firmom nie tylko oszczędność czasu, ale także przewagę informacyjną, która w obecnych czasach jest bezcenna. 

Personalizacja na dużą skalę

Możliwość zaoszczędzenia czasu na zautomatyzowanych zadaniach ma ogromne znaczenie i warto przeznaczyć go na przykład, na personalizację. Systemy rekomendacyjne oparte na najnowszych technologiach mogą proponować klientom produkty, usługi czy treści dopasowane do ich preferencji. Dzięki temu wzrasta zaangażowanie klientów, a także ich zadowolenie z obsługi. Wdrożenie dużych modeli językowych pozwala firmom lepiej rozumieć swoich klientów, co z kolei prowadzi do budowania długoterminowej lojalności i potencjalnie do zwiększenia przychodów. 

Poprawa doświadczeń klientów

Wdrożenia LLM-ów nie tylko usprawniają doświadczenia klientów, ale również je poprawiają. Modele mogą w czasie rzeczywistym udzielać precyzyjnych odpowiedzi na zapytania użytkowników, co zmniejsza czas oczekiwania na rozwiązanie problemu.  

Dodatkowo, dzięki zaawansowanej analizie języka naturalnego, duże modele językowe potrafią wykrywać intencje użytkownika, rozumieć kontekst rozmowy i dostosowywać odpowiedzi w taki sposób, aby jak najbardziej przypominać interakcje z człowiekiem. Te cechy sprawiają, że użytkownicy doświadczają indywidualnego podejścia, co w efekcie przekłada się na poprawę ogólnego doświadczenia klienta oraz wpływa na pozytywny wizerunek firmy na rynku. 

Ciągłe uczenie i ulepszanie

Duże modele językowe mają unikalną zdolność do ciągłego uczenia się i adaptacji. Dzięki analizie podejmowanych interakcji z użytkownikami, LLMy stale poprawiają swoje odpowiedzi, dostosowując się do zmieniających się oczekiwań klientów i trendów rynkowych. To szczególnie ważne w dynamicznych branżach, gdzie potrzeby użytkowników mogą zmieniać się z dnia na dzień, a nawet z godziny na godzinę. Firmy korzystające z tych rozwiązań zyskują narzędzie, które staje się coraz bardziej efektywne , a ciągłe doskonalenie algorytmów przyczynia się do lepszej jakości obsługi i większej precyzji w dostarczaniu wartości klientom. 

Przykład działania dużych modeli językowych – Actionbot 

Actionbot jako nowoczesne rozwiązanie do automatyzacji procesów, może łączyć ze sobą zalety silnika IBM watsonx Assistant oraz modelu GPT 3.5/4. Taka innowacyjna kombinacja pozwala mu na optymalizację wysyłanych odpowiedzi i rozszerza zakres ich rozumienia. Nasz wirtualny asystent AI potrafi dostosować odpowiedź do potrzeb klienta. W sytuacjach, gdzie odpowiedź musi opierać się wyłącznie na wewnętrznych źródłach wiedzy, wykorzystujemy IBM watsonx Assistant. Natomiast przy pytaniach wymagających większej kreatywności, Actionbot korzysta z możliwości modeli GPT 3.5/4.0, generując naturalnie brzmiące, nieszablonowe odpowiedzi. 

Aby usprawnić swoje funkcjonowanie i dostarczyć jak najlepsze doświadczenia użytkowników, automatycznie zmienia silniki AI w zależności od przesłanego zapytania.  

Co więcej, Actionbot może stale poszerzać swoją bazę wiedzy dzięki dostarczanym informacjom, bez potrzeby ręcznego wpisywania odpowiedzi, co nie byłoby możliwe bez połączenia obu narzędzi. Nasz produkt pozwala na wprowadzenie nowych standardów w obsłudze klienta i pracy z danymi tak, aby zapewnić najwyższą jakość usług i maksymalną satysfakcję użytkowników. 

Wdrożenie wykorzystujące GPT 3.5/4 – Asystent Modowy AI dla Lancerto  

Jednym z przykładów wykorzystania połączenia IBM watsonx oraz GPT 3.5/4 jest ARI – wirtualny asystent, którego stworzyliśmy na bazie naszego Actionbota dla firmy Lancerto – marki specjalizującej się w sprzedaży odzieży eleganckiej z segmentu premium. Wirtualny Asystent ARI został stworzony, aby sprostać oczekiwaniom klientów branży e-commerce, którym zależy na szybkich i konkretnych odpowiedziach 24/7.  

Nasze rozwiązanie musiało sprostać nie lada wyzwaniu – Ari musiał umieć dostarczyć dopasowane rekomendacje, prowadzić klientów przez całą ścieżkę zakupową oraz dostarczyć informacji o produktach. Nasze rozwiązanie pomogło kompleksowo usprawnić obsługę klienta, które jest dostępne dla użytkowników w dowolnym momencie.  

Po więcej informacji o naszym rozwiązaniu sprawdź nasze case study.

Jak wygląda przyszłość LLM? 

Wszystko wskazuje na to, że modele LLM będą nadal się rozwijać i to nie tylko przy pomocy ludzi, ale również same – większość z nich jest przygotowywana do indywidualnej nauki i poszerzania swoich możliwości poprzez stawianie sobie pytań i odpowiadania na nie. Pozwoli to na lepszą weryfikację własnych odpowiedzi i możliwe, że zmniejszy skłonność modeli do „halucynacji”. 

Dodatkowo ich rozwój i coraz większa zdolność do specjalizacji w konkretnych zadaniach dają nadzieje na bardziej wykwalifikowane modele, które nie będą zdolne jedynie do wyciągania podstawowych wniosków, ale również do prowadzenia zaawansowanych analiz. 

Nie zostań w tyle i przygotuj swoją firmę na przyszłość. Skontaktuj się z nami.