top of page
Szukaj
  • Zdjęcie autoraKarol Tajduś

Zrozum Sieci neuronowe i LLM jak profesjonalista!

Jak świat niedawno eksplodował i wszyscy mówią o Chat GPT, pozwólcie, że pokażę wam, że to nie jest tak skomplikowane.




ok..


Part 1: Zrozumienie sieci neuronowych


Pomyśl, jak nauczyłeś się odróżniać kota od psa. Na początku, kiedy byłeś bardzo mały, nie znałeś różnicy. Ale kiedy widziałeś więcej kotów i więcej psów, a ludzie mówili ci: "To jest kot" i "To jest pies", nauczyłeś się. Twój mózg zapamiętał cechy, które różnią koty od psów - na przykład to, że kot zwykle jest mniejszy, ma spiczaste uszy i miauczy, podczas gdy pies jest często większy, ma inaczej ukształtowane uszy i szczeka.






Teraz sieć neuronowa uczy się w bardzo podobny sposób. Tak jak potrzebowałeś zobaczyć wiele kotów i psów, aby nauczyć się różnicy, sieć neuronowa również musi zobaczyć wiele przykładów. Te przykłady to dane. Aby sieć neuronowa nauczyła się, jak wygląda kot, musisz pokazać jej wiele zdjęć kotów i powiedzieć: "To wszystko są koty". To samo robisz z psami. Ten proces nazywa się "uczeniem".


W sieci neuronowej 'myślenie' odbywa się poprzez warstwy nazywane "węzłami" lub "neuronami". Te węzły są jak małe decydenty. Przyjmują pewne informacje, wykonują obliczenia, a następnie decydują, co przekazać do następnej warstwy.


W pierwszej warstwie węzły mogą nauczyć się bardzo prostych rzeczy, takich jak linie i kolory. Następna warstwa łączy te linie i kolory, aby nauczyć się kształtów. Następna warstwa może rozpoznać uszy lub ogony, a końcowa warstwa łączy wszystkie te informacje, aby zdecydować: czy to jest kot, czy pies? To jest bardzo prosty przykład. Prawdziwe sieci neuronowe mogą mieć setki warstw i mogą nauczyć się o wiele bardziej skomplikowanych rzeczy. Ale tak jak ty, uczą się na przykładach i z czasem stają się coraz lepsze!


Part 1.5: Zrozumiec backpropagation


Teraz zagłębmy się w sposób, w jaki sieć neuronowa uczy się, korzystając z metody nazywanej "propagacją wsteczną". Więc jeśli sieć neuronowa zdecydowała, że nasze zdjęcie Chihuahua to kot lub muffinka, jak dowiaduje się, że powinna zmienić swoje zachowanie? Tutaj właśnie pojawia się propagacja wsteczna.

.





Pomyśl o grze w ciepło i zimno, w której ktoś prowadzi cię do ukrytego przedmiotu, mówiąc "cieplej", gdy zbliżasz się, lub "zimniej", gdy się oddalasz. Kiedy sieć neuronowa błędnie zgaduje, propagacja wsteczna jest jak przyjaciel mówiący jej "zimniej". To sposób dla sieci na cofnięcie się i zrozumienie, gdzie popełniła błąd.


W technicznych terminach, propagacja wsteczna oblicza coś, co nazywamy "gradientem" lub, prostymi słowami, kierunkiem i ilością zmian, które sieć neuronowa musi dokonać, aby zbliżyć się do prawidłowej odpowiedzi. Zaczyna od końca sieci i pracuje wstecz, warstwa po warstwie, nieznacznie dostosowując obliczenia każdego węzła.


To jakby nasza sieć wspinała się na wzgórze, a każdy krok, który wykonuje, jest określany przez gradient. Chce dostać się na szczyt wzgórza, skąd widok jest najlepszym przewidywaniem, jakie może zrobić. Jeśli zrobi krok i zda sobie sprawę, że idzie w dół (robi gorsze przewidywanie), propagacja wsteczna mówi jej, żeby poszła w innym kierunku.


Przez trening z wieloma przykładami i ciągłe dostosowywanie się za pomocą propagacji wstecznej, sieć neuronowa stopniowo staje się lepsza w dokonywaniu prawidłowych przewidywań. To trochę jak nauka jazdy na rowerze. Na początku możesz się chwiać i kilka razy spaść. Ale za każdym razem, kiedy to robisz, uczysz się trochę więcej o tym, co zrobiłeś źle i jak lepiej zachować równowagę. W końcu stajesz się mistrzem jazdy na rowerze.


Propagacja wsteczna jest naprawdę ważną częścią tego, jak sieci neuronowe uczą się. To jak ich nauczyciel, który pomaga im uczyć się na błędach, prowadzi je ku byciu lepszymi "zgadywaczami". A najważniejsze jest to, że nigdy nie męczą się uczeniem i doskonaleniem!


Part 2: Odkrywanie Large Language Models


Duży Model Językowy (LLM) to rodzaj sieci neuronowej, który został specjalnie wytrenowany na danych tekstowych. To oznacza, że widział bardzo wiele zdań i książek. Uczy się zasad języka tak samo jak dziecko - widząc wiele przykładów.






LLM patrzy na każde słowo w zdaniu i na słowa przed nim, aby przewidzieć, jakie słowo nastąpi. Na przykład, jeśli podasz mu zdanie "Mam zwierzątko o imieniu...", może przewidzieć "Puszek", ponieważ widział w swoich danych treningowych, że "Puszek" jest popularnym imieniem dla zwierzątka.


Z czasem, przewidując następne słowo raz za razem, LLM staje się naprawdę dobry w zrozumieniu języka. Uczy się zasad gramatyki, ortografii, a nawet kontekstu słów. Na przykład, zrozumie, że słowo "nietoperz" może oznaczać różne rzeczy w "nietoperz baseballowy" i "nietoperz nocny".


Najciekawsze w LLM jest to, że mogą generować tekst podobny do ludzkiego. Oznacza to, że mogą pisać opowiadania, odpowiadać na pytania, czy nawet rozmawiać jak człowiek. Ale pamiętaj, choć mogą używać języka jak człowiek, nie rozumieją języka tak, jak my to robimy. Są po prostu bardzo dobre w dostrzeganiu wzorców!




Part 2.5: Ale jak?


Wróćmy do naszych LLM, ale tym razem skupmy się na dwóch ważnych częściach: "Detektorze" i "Generatorze".


Detector


Zadaniem Detektora w DMJ jest zrozumienie znaczenia i kontekstu języka. Pomyśl o nim jak o detektywie, którego zadaniem jest przeczytanie zdania i poszukanie wskazówek na temat tego, co znaczy każde słowo i całe zdanie. Wykrywa wzorce, struktury, a nawet niuanse języka.






Na przykład, kiedy czyta "Chłopiec kopnął piłkę", rozpoznaje "chłopiec", "kopnął" i "piłkę" jako części większego wydarzenia. Rozumie czynność (kopnięcie), kto to zrobił (chłopiec) i co było zaangażowane (piłka). W ten sposób wie, że zdanie mówi o chłopcu, który gra w piłkę.



Generator


Z kolei Generator jest jak kreatywny autor. Używa tego, co Detektor zrozumiał, aby tworzyć lub generować nowe zdania. Więc jeśli poproszono go o kontynuowanie historii o chłopcu, który kopnął piłkę, Generator może wymyślić "Zdobył zwycięski gol tuż przed końcowym gwizdkiem".


Generator robi to poprzez przewidywanie następnego słowa w zdaniu, raz za razem, aż napisze tyle, ile jest potrzebne. To jak gra w wypełnianie pustych miejsc, gdzie każde puste miejsce to następne słowo w zdaniu. A Generator jest bardzo dobry w tej grze, ponieważ nauczył się tego z czytania tak wiele tekstu podczas treningu.



Magia LLM następuje, kiedy Detektor i Generator pracują razem. Detektor rozumie kontekst, a Generator wykorzystuje to zrozumienie do tworzenia znaczących i istotnych odpowiedzi lub historii.


Pamiętaj jednak, że choć DLLMMJ może generować tekst podobny do ludzkiego i rozumieć język na swój sposób, nie 'rozumie' rzeczy tak, jak my, ludzie. Nie ma uczuć, przekonań czy pragnień. To po prostu sprytne narzędzie, które pomaga nam komunikować się z komputerami w bardziej naturalny, ludzki sposób.


Mam nadzieję, że daje to ci jaśniejszy obraz tego, jak działają sieci neuronowe i DMJ. Są jak bardzo inteligentne maszyny do znajdowania wzorców, które uczą się z wielu, wielu przykładów!"





8 wyświetleń0 komentarzy

Ostatnie posty

Zobacz wszystkie

Comments


bottom of page