Опенсорсные модели LLM ― что это и как их используют

И разработка, и поддержка моделей LLM требует большого количества ресурсов. В противном случае, они не смогут эффективно обучаться и работать.

Для обучения используются GPU (графические процессоры). Они отлично справляются с параллельными вычислениями, которые требуются для обработки больших объемов информации. Если LLM среднего масштаба ― достаточно базы, включающей 8-64 графических процессоров. Если крупного ― десятки тысяч GPU.

Для модели требуется огромный объем оперативной памяти, которая будет выполнять быстрые операции, а также хранить промежуточные результаты вычислений. Для LLM среднего размера достаточно 64-128 Гб ОЗУ, если модель крупная ― значение достигает нескольких терабайт.

Данные, которые требуются для обучения, занимают огромные объемы. Для средних LLM требуется до 30 Тб, для крупных ― сотни. Лучше всего использовать NVMe-накопители, тогда скорость доступа к данным будет высокой.

Чтобы ускорить обучение LLM, используют кластеры. В них тысячи машин соединены сетью, обладающей высокой пропускной способностью. Благодаря такой инфраструктуре задачи распределяются быстро, а большие объемы информации обрабатываются в короткие сроки.

Так как разработка собственных языковых моделей ― затратное мероприятие, многие компании используют уже готовые LLM, интегрируя их в свои сервисы, приложения и продукты. Такой подход позволяет избежать высоких расходов на покупку и обслуживание оборудования.

Чтобы создать языковую модель LLM, требуется множество ресурсов ― поэтому разработкой занимаются только флагманы рынка, крупнейшие корпорации.

Готовые LLM распространяются на платной основе, то есть по закрытой лицензии, но некоторыми моделями можно пользоваться бесплатно, так как они имеют открытую лицензию. Такие модели как раз и называют опенсорсными. Их, как правило, скачивают с разных ресурсов, наподобие HuggingFace.

Как правило, опенсорсные LLM обучают на малом количестве информации. Поэтому они не настолько развиты интеллектуально, как закрытые модели. Но есть возможность дообучать и донастраивать их на собственных данных, и тогда они будут решать конкретные задачи. Например, формировать отчеты или общаться с клиентами. Дообучение ― это не так сложно и затратно, как обучение с нуля. Этим и пользуются представители малого, среднего бизнеса и даже стартапы.

То есть любую базовую модель LLM можно донастроить под нужды своего проекта. Сложно ли будет ее настраивать ― зависит от задачи, которую пользователь планирует ей поручить. Например, можно сделать чат-бот в Telegram, затем прикрутить к нему LLM, обращаться к ней через API и просить выполнить какие-то действия. То есть в данном случае ничего не дорабатывается, а используется то, что уже входит в стандартные умения модели. Если же опенсорсную модель необходимо адаптировать к какой-либо специфической и достаточно сложной задаче ― понадобятся время, специалисты и аппаратно-программные мощности. Это будет уже стандартная ML-задача, с которой сможет справиться специалист высокого уровня, если у него есть определенное количество ресурсов и необходимые знания.

Открытые модели LLM обладают целым рядом достоинств. Они:

• Доступны. Скачать их может любой пользователь, при этом оплачивать лицензию не нужно.
• Гибки. Модели можно адаптировать под собственные потребности, в них можно менять архитектуру. Кроме того доступно обучение на данных пользователя.
• Прозрачны. Открытый код ― особенность LLM. В любой момент его можно доработать.
• Независимы. Они не привязаны к какой-то определенной компании, поэтому риск потери доступа снижен до минимума.
• Гарантируют конфиденциальность данных. Решение с открытым кодом можно развернуть на собственной инфраструктуре без пересылки данных на сторонний сервер.

Но есть у опенсорсных моделей и минусы:

• Качество работы не всегда безупречно. Возможны ошибки в ответах, так как обучали их на общей информации.
• Потенциальные проблемы решить не получиться ― официальная поддержка отсутствует.
• Их нужно дорабатывать ― внедрять, обслуживать, а это требует определенных ресурсов и знаний. Закрытые системы сразу готовы к применению.
• Пользователю приходится самостоятельно управлять большим объемом данных ― заниматься их сбором, обработкой и хранением, чтобы обучать LLM.
• Возможны вопросы со стороны надзорных органов о правомерности данных, на которых их обучали, либо предвзятости в работе.
• Открытый код уязвим для злоумышленников ― возможно его использование для создания вредоносного ПО или атак.

Кроме того, опенсорсным LLM зачастую свойственны те же проблемы, что и закрытым моделям. Это галлюцинации, ограничение длины контекстного окна.

Главный плюс опенсорсных моделей ― бесплатное использование и удобство, возможность адаптации под любые задачи без глубокого обучения. Например, можно создать чат-бот, который будет выполнять определенную задачу ― вырезать объекты из картинки и закрашивать фоны либо анализировать тексты. Но все же большинство моделей нуждаются в дообучении, особенно, если их планируется использовать для специфических задач.

На сегодняшний день существует несколько популярных моделей LLM. Поговорим о них далее.

Это разработка EleutherAI. В сравнении с GPT-Neo считается наиболее мощной и эффективной. У LLM 6 млрд параметров, она необычайно производительна при обработке естественного языка. Модель обучали на большом объеме данных, поэтому она способна генерировать качественный контент.

Разработчик ― компания DeepSeek. Модель основана на архитектуре transformers, которая позволяет ей обрабатывать огромные объемы текстовой информации и учиться на ее основе. База знаний LLM основана на огромных массивах данных, включая книги, статьи, научные работы и многое другое. DeepSeek понимает контекст, поддерживает диалог и генерирует тексты, которые звучат естественно.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это революционная языковая модель, разработанная Google в 2018 году. В отличие от традиционных моделей, BERT анализирует текст в обоих направлениях (слева направо и справа налево), поэтому лучше понимает контекст и смысл слов. Это делает его идеальным для задач по поиску ответов, классификации текста и машинному переводу. BERT стал основой для многих современных ИИ-решений и продолжает вдохновлять разработчиков по всему миру.

Также языковая модель от Google, которую представили в 2020 году. Использует единый фреймворк для разных задач NLP, в числе которых перевод, суммирование, классификация, генерация текста. Каждую задачу LLM формулирует, как преобразование одного текста в другой, в итоге процесс обучения упрощается.

Разработчик ― Mistral AI. LLM способна качественно обрабатывать текст и доступна в разных конфигурациях. В том числе есть модели, в которых реализовано большое количество параметров. LLM обучали на разных источниках информации, поэтому она качественно и разнообразно генерирует тексты.

LLM, разработанная Яндексом. Представили в 2023 году для обработки естественного русского языка. Хотя обучали модель и на русскоязычных, и на англоязычных источниках, поэтому качество генерации текста находится на достаточно высоком уровне. Нейронка доступна в нескольких версиях, которые различаются по количеству параметров.

Hermes-3 Llama-3.1-8B ― достаточно мощная модель, которую разрабатывали для приложений чата. Она обладает неплохими возможностями и эффективностью, поэтому считается отличным выбором для общения.

Yi-1.5-9B-Chat ― также хороший вариант, с которым можно вести уже более сложные разговоры. В нем большее количество параметров, поэтому AI-помощник справляется с широким кругом тем.

InternLM2 5-7B Chat ― легкая модель LLM, которая, несмотря на это, обладает мощным потенциалом. Так как она имеет меньшие размеры, то идеально подходит для приложений с ограниченными ресурсами, для которых в приоритете ― глубина разговора.

Humanish-Roleplay-Llama-3.1-8B ― модель для ролевых игр, поэтому она идеально подходит для пользователей, которым нужен AI помощник, способный принимать разнообразные образы. LLM отлично справится и с дружеской беседой, и с более сложным взаимодействием.

OpenChat-3.5-1210 — это мощная языковая модель, разработанная для создания естественных и интерактивных диалогов. Она основана на архитектуре GPT и оптимизирована для задач, связанных с общением, поддержкой пользователей и генерацией текста. OpenChat-3.5-1210 выделяется своей способностью поддерживать длинные и содержательные беседы, адаптироваться к стилю пользователя и предоставлять точные ответы. Эта модель активно используется в чат-ботах, виртуальных ассистентах и образовательных платформах.

Параметры LLM ― как нейронные связи. Чем их больше ― тем модель умнее. Если в LLM большое количество параметров ― она легко справится с самыми сложными задачами, сможет выявлять разнообразные паттерны. Если задачи простые, наподобие классификации текста или создания чат-бота ― можно использовать простые модели. Не стоит всегда гнаться за самыми умными моделями. Если LLM справляется с поставленными задачами на требуемом для вас уровне ― значит, ее достаточно.

Для правильного выбора опенсорсной LLM важно учесть несколько критериев.

Сначала подумайте, для каких целей вам требуется языковая модель. Это может быть генерация или перевод текста, ответы на вопросы. Разные модели по-разному справляются с определенными задачами.

Перед скачиванием убедитесь, что к LLM идут подробные инструкции по инсталляции и использованию. Только в этом случае вы сможете быстро с ней разобраться.

Для некоторых LLM требуется большое количество вычислительных ресурсов, особенно, если вы планируете ее дообучать. Поэтому убедитесь, что у вас в наличии необходимое оборудование, есть доступ к облачным сервисам.

Будет отлично, если у открытой модели есть определенные форумы или группы поддержки, где общаются пользователи. Если потребуется настройка LLM, и возникнут вопросы ― можно будет воспользоваться помощью.

Опенсорсные модели можно тестировать на непростых задачах, прежде чем использовать в полном объеме. Это помогает понять, точно ли LLM подойдет для вашего проекта.

Используйте виртуальные тестовые арены (лидерборды). Одна из них ― Open LLM Leaderboard. Здесь языковые модели сражаются между собой и «зрители» могут оценить их по различным характеристикам, а затем выбрать подходящую. Суть в том, что пользователь может взять сразу несколько LLM и проверить на одной задаче, например, переводе текста, как они с ней справляются. Кроме того, есть тестовые арены, где можно написать свою задачу или использовать стандартные.

Языковые модели LLM используют в разнообразных сферах. Рассмотрим основные.

Здесь LLM помогают в автоматизации рутинных задач, анализируют и обрабатывают данные в больших об5ъемах, составляют отчеты, генерируют коды. То есть модели LLM существенно сокращают время специалистов и снижают вероятность ошибок, возникающих из-за человеческого фактора.

С помощью LLM создают учебные материалы, тесты, задания и курсы. Они помогают персонализировать образовательные программы, исходя из прогресса студентов или учеников, и существенно экономят время педагогов.

LLM используют в службах поддержки клиентов. Они обрабатывают запросы пользователей, быстро и точно отвечают на вопросы. За счет скорости ответов существенно улучшается качество обслуживания, снижается нагрузка на сотрудников. Кроме того, языковые модели способны анализировать целевую аудиторию, создавать статьи, посты, рекламные материалы.

В этой сфере LLM применяют для создания диагностических систем. Они проводят анализ истории болезни пациентов, диагностики, помогают врачам в принятии более обоснованных решений.

LLM используют для анализа документов и составления договоров. Но пока нейросети работают не очень хорошо, требуется дообучение, но направление обладает большим потенциалом.

Использование больших языковых моделей напрямую связано с рядом ограничений и рисков, и их нужно учитывать.

LLM способны выдавать информацию, при этом она будет выглядеть очень правдоподобной, но на самом деле будет ложной либо выдуманной. Такое явление называют AI-галлюцинацией. Например, модель придумывает факты, ссылки и даже целые концепции. Поэтому перепроверять достоверность данных крайне важно.

Так как LLM обладает сложной структурой и работает огромным количеством информации, это затрудняет понимание того, почему она дала определенный ответ. Тогда возникают существенные риски. Особенно это касается критически важных сфер, наподобие юриспруденции или здравоохранения.

Бывают ситуации, когда модели наследуют ошибки или предвзятости из того объема данных, на которых обучались. Тогда возникают риски некорректных ответов либо дискриминации. Кроме того, модель может случайно воспроизвести конфиденциальную информацию из обучающего датасета.

Для работы LLM требуются огромные вычислительные мощности и затраты электроэнергии. Соответственно, они обходятся дорого и в процессе разработки, и в ходе эксплуатации.

Злоумышленники могут использовать модель, чтобы создать фишинговый контент. К примеру, LLM можно обучить стилю общения, с которым общаются банковские сотрудники, или сгенерировать с ее помощью письма, которые могут ввести пользователей в заблуждение.

Несмотря на то, что LLM ― это инструмент с огромным потенциалом, использовать его бездумно не стоит. Подходите к процессу использования осознанно, оценивайте риски и предпринимайте меры, которые помогут их минимизировать.

За каждым запросом, который отправлен в модель, может скрываться конфиденциальная информация. Чтобы она не стала доступна третьим лицам, подходите к вопросу защиты данных комплексно. Какие инструменты и решения можно использовать ― читайте ниже.

Первое, о чем нужно подумать для защиты данных. Каждый байт информации, которую вы передаете или храните, следует зашифровать. Для этого можно использовать AES или прочие решения.

Возможность использования чувствительных данных должна быть только у авторизованных сотрудников. Многофакторная аутентификация и логирование действий помогут отследить и предотвратить вероятные нарушения.

Намного снижает юридические и репутационные риски. В России компании, работающие с персональными данными, должны соответствовать требованиям ФЗ-152. Компании, работающие с платежными данными, обязаны использовать стандарт PCI DSS.

Автоматизированные системы, отслеживающие угрозы, постоянные аудиты и тестирование безопасности ― все это также помогает в предупреждении вероятных рисков.

Опенсорсные Large Language Models (LLM) стали настоящим прорывом в мире искусственного интеллекта, открыв доступ к передовым технологиям для широкого круга пользователей. Они позволяют разработчикам, исследователям и обычным энтузиастам экспериментировать, улучшать и адаптировать технологии под свои нужды без необходимости огромных финансовых вложений.

Главное преимущество опенсорсных LLM — их прозрачность и гибкость. Пользователи могут изучать исходный код, вносить изменения и создавать собственные решения, что стимулирует инновации и ускоряет развитие ИИ. Однако у них есть и свои ограничения. Качество и производительность таких моделей могут уступать коммерческим аналогам, а их использование требует технических знаний и ресурсов. Кроме того, вопросы этики и безопасности остаются актуальными, так как открытый доступ к технологиям может быть использован как во благо, так и во вред.

Тем не менее, опенсорсные LLM — это важный шаг к демократизации искусственного интеллекта. Они делают передовые технологии доступными для всех, стимулируют сотрудничество и обмен знаниями, а также помогают создавать более инклюзивное и справедливое цифровое будущее.

Русский ИИ Лия также работает на базе LLM. Лия филигранно понимает русский язык и отвечает на вопросы пользователей максимально подробно и информативно, причем, даже на самые сложные. Она берет информацию из базы знаний компании и адаптирует ее под ответ, максимально понятный пользователю. Хотите узнать больше о возможностях Лии? Записывайтесь на демо!