A mesterséges intelligencia (MI) gyors és igen látványos fejlődése az utóbbi években forradalmasította a technológiai világot. A modern MI-lázat a nagy nyelvi modellek (Large Language Model, LLM) megjelenése hozta el. Ezek az algoritmusok már nemcsak egyszerű szövegeket generálnak, hanem képesek értelmezni, fordítani, sőt, emberi módon kommunikálni. De hogyan is működnek? Mi áll e lenyűgöző technológia hátterében? Nézzük meg közelebbről – ígérjük, ha végigolvasod, pár perc múlva mindent érteni fogsz.
Ezekről lesz szó – közérthetően
A mesterséges intelligencia (nagyon) rövid története
Az MI történetének elméleti alapjait az 1950-es években fektették le, amikor Alan Turing megalkotta a híres Turing-tesztet, amely azt vizsgálja, hogy egy gép képes-e megtéveszteni egy embert intelligens kommunikációval. Az első MI-szoftverek az 1960-as és 1970-es években jelentek meg, de a számítógépek korlátozott kapacitása és a nagy adatbázisok hiánya miatt kezdetben nem értek el átütő sikereket. Az 1980-as években a gépi tanulás és a szakértői rendszerek új lendületet adtak a kutatásnak, majd az 1990-es években az adattárolás és számítástechnikai kapacitás fejlődése lehetővé tette az MI további előretörését.
Az egyik első nagy siker az IBM Deep Blue számítógépének 1997-es győzelme volt Garri Kaszparov sakkvilágbajnok ellen. Ezt követte az IBM Watson 2011-es sikere a Jeopardy! vetélkedőben, majd a Google AlphaGo szoftverének diadala a világ legjobb gójátékosa felett 2016-ban.
Az internet és a különféle informatikai rendszerek fejlődése időközben az MI-t a mindennapok részévé tette: a hangvezérelt asszisztensek, a gépi fordítás és az adatvezérelt döntéshozatal ma már széles körben elérhetők. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, a hosszú évtizedeken át zajló fejlesztések eredményeként jöttek létre, de még mindig nem tekinthetők teljes értékű intelligenciának, hiszen a legbonyolultabb emberi képességek, például az absztrakt gondolkodás vagy a kreativitás, továbbra is kihívást jelentenek számukra.
Mi az a nagy nyelvi modell?
A nagy nyelvi modell olyan mesterséges intelligencián alapuló algoritmus, amely hatalmas mennyiségű szöveg adathalmazon tanul. Ezek a modellek mélytanulási (deep learning) technikákat alkalmaznak, hogy megértsék és előre jelezzék a nyelvi struktúrákat, valamint természetesnek ható válaszokat generáljanak. Az egyik legismertebb ilyen modell például a GPT (Generative Pre-trained Transformer) család, amely képes szövegeket írni, programkódokat generálni, vagy akár kreatív tartalmakat előállítani.
Ezek a modellek az interneten elérhető szövegek milliárdjait dolgozzák fel, és egyfajta „statisztikai intuíciót” építenek fel arról, hogyan működik az emberi nyelv. Nem pusztán szavakat és mondatokat tárolnak el, hanem mélyebb összefüggéseket is felismernek, így az általuk generált szöveg gyakran meglepően természetes és releváns.
A nagy nyelvi modellek működésének alapjai
A nagy nyelvi modellek mögött egy összetett matematikai és informatikai rendszer áll. Az LLM-ek az úgynevezett mély neurális hálózatokra épülnek, amelyek rétegekből álló matematikai struktúrák. Ezek a rétegek lehetővé teszik, hogy a modell felismerje a nyelvi mintázatokat, és egyre pontosabb válaszokat adjon. A tanítási folyamat során a modell különböző súlyokat rendel a szavakhoz és kifejezésekhez, így idővel „megtanulja”, hogy bizonyos szövegkörnyezetekben milyen kifejezések valószínűek. Az LLM statisztikai modell, azaz statisztikai valószínűség alapján dolgozik.
Képzeld el úgy, mint egy nagyon fejlett automatikus szövegkiegészítőt: amikor elkezdesz egy mondatot, a modell az általa addig látott minták alapján kiszámítja, hogy melyik szó vagy kifejezés következik legnagyobb valószínűséggel. Az eredmény egy olyan rendszer, amely képes összefüggő, természetesnek ható válaszokat generálni anélkül, hogy valóban „értené” a szavak jelentését – csupán a statisztikai mintázatokat követi.
A legtöbb modern LLM a „Transformer” architektúrát használja, amely forradalmasította a természetes nyelvfeldolgozást (Natural Language Processing, NLP). Ez az architektúra lehetővé teszi, hogy a modell egyszerre dolgozzon fel nagy mennyiségű szöveget, és hatékonyan vegye figyelembe a mondatok kontextusát.
A Transformer egyik kulcsfontosságú eleme az önfigyelem (self-attention) mechanizmus, amely lehetővé teszi, hogy a modell ne csak az adott szó környezetét, hanem a teljes mondatot vagy akár az egész bekezdést is figyelembe vegye. Ezáltal a generált válaszok sokkal koherensebbek és pontosabbak lesznek.
A modellek tanítása két fő szakaszból áll. Az alaptanítás (pre-training) fázisában a modellt hatalmas szövegkorpuszokon tanítják meg a nyelvi mintázatok felismerésére. Ez a szakasz rendkívül számításigényes, és akár hónapokig is eltarthat. Az alaptanítás után a modellt egy adott célra specializálhatják. Például egy ügyfélszolgálati chatbot finomhangolása során a modell megtanulja a releváns ügyfélszolgálati kifejezéseket és protokollokat. Ezt hívják úgy, hogy finomhangolás (fine-tuning).
Mire képesek a nagy nyelvi modellek?
A mesterséges intelligencia használata az LLM-ek révén számos területen forradalmi változásokat hozott. Íme néhány példa arra, hogyan alkalmazzák őket a mindennapokban:
- Automatikus szövegírás és szerkesztés: A nagy nyelvi modellek képesek blogcikkeket, híreket, esszéket vagy akár szépirodalmi műveket is írni.
- Programozás: A fejlesztők egyre gyakrabban használják őket kódgenerálásra és hibakeresésre. Egyes modellek képesek bonyolult algoritmusokat is megírni.
- Ügyfélszolgálati chatbotok: Sok cég MI-alapú chatbotokat használ, amelyek képesek emberi módon válaszolni az ügyfelek kérdéseire.
- Fordítás: Az MI-alapú fordítóprogramok, mint például a Google Fordító, egyre pontosabb fordításokat készítenek a nyelvi modellek fejlődésének köszönhetően.
- Egészségügyi diagnosztika: Egyes modellek orvosi szövegek elemzésével segítik az orvosokat a diagnózisok felállításában.
A nagy nyelvi modellek kihívásai és veszélyei
Bár a mesterséges intelligencia használata rengeteg lehetőséget rejt magában, vannak kihívások és kockázatok is, amelyeket érdemes figyelembe venni.
Mivel a nagy nyelvi modellek az interneten található szövegekből tanulnak, előfordulhat, hogy bizonyos előítéleteket is magukba építenek. Például, ha egy adott témában sok elfogult vagy pontatlan információt találnak, azokat is továbbadhatják kritika nélkül. Az elfogultság (bias) mellett további gondot jelet a hallucináció: amikor az MI chatbotok nem tudnak nagyon valószínű választ valamire, akkor is van a sok lehetőség közül egy legvalószínűbb, amit gyakran kétségeik megosztása nélkül tálalnak. Pedig a válasz hiába volt az összes rendelkezésre álló közül a legvalószínűbb, attól még teljes tévedés.
Ezt úgy kell elképzelni, mint amikor egy 100 pontos vizsgafeladatra 50 ponttól adnak kettest, de senki nem éri el az 50 pontot, nemhogy többet. Nincs tehát igazán jó vizsgázó. Ám ha a legnagyobb elért pontszám a 37, akkor annak birtokosa technikailag jogosan mondhatja magáról, hogy övé lett a legjobb dolgozat – még akkor is, ha az még mindig nagyon rossz.
Az LLM-ek hatalmas mennyiségű adatot dolgoznak fel, ami felveti a személyes adatok védelmének kérdését. Fontos, hogy a fejlesztők megfelelő adatvédelmi intézkedéseket alkalmazzanak.
A legnépszerűbb MI chatbotok – próbáld ki őket!
Az MI legújabbkori forradalmát az OpenAI ChatGPT nevű fejlesztése robbantotta ki. Azóta több olyan, magyarul is jól tudó chatbot jelent meg, amit érdemes lehet kipróbálnod. Kattints a linkekre, majd – ahol szükséges ilyesmi, ottaz ingyenes regisztráció után – írj be egy kérdést úgy, mintha egy barátodnak írnál üzenetet.
Ha hasznosnak találtad ezt a cikket, oszd meg másokkal is, hogy ők is értsék, hogyan működik a mesterséges intelligencia.
Ide kattintva még több érdekességet olvashatsz a technológia témájában. Ha máskor sem akarsz róluk lemaradni, ide kattintva kövess minket Facebookon!
