Jak velké jazykové modely generují odpovědi? | FAQ o monitoringu AI

Jak LLM generují odpovědi

Velké jazykové modely (LLM) jako ChatGPT, Gemini a Perplexity nevyhledávají předem napsané odpovědi v databázi. Místo toho generují odpovědi prostřednictvím sofistikovaného procesu rozpoznávání vzorců a pravděpodobnostní predikce. Když zadáte výzvu, model „nevyhledává“ informace – předpovídá, jaká slova nebo myšlenky by měly následovat, na základě toho, co se naučil během tréninku. Toto zásadní rozlišení je klíčem k pochopení fungování moderních AI systémů. Proces zahrnuje několik fází transformace, od rozkladu textu na zpracovatelné části až po jejich průchod miliardami vzájemně propojených parametrů. Každá fáze zpřesňuje pochopení modelu a vytváří stále sofistikovanější reprezentace významu.

Tokenizace: rozklad jazyka na části

Cesta generování odpovědi začíná tokenizací, procesem, který převádí surový text na diskrétní jednotky zvané tokeny. Tyto tokeny nejsou vždy celá slova; mohou to být písmena, slabiky, dílčí části slov nebo celá slova v závislosti na návrhu tokenizátoru. Pokud zadáte „Vysvětli, jak funguje fotosyntéza“, model tento text rozloží na tokeny, které může matematicky zpracovat. Například věta může být rozdělena na tokeny jako [“Vysvětli”, “jak”, “foto”, “syntéza”, “funguje”]. Tokenizace je zásadní, protože neuronové sítě pracují s číselnými daty, nikoli s textem v původní podobě. Každý token je poté mapován na jedinečný identifikátor, se kterým model pracuje. Tokenizátory různých LLM se liší – některé používají byte-pair encoding, jiné různé algoritmy – ale cíl zůstává stejný: převést lidský jazyk do formátu vhodného pro matematické zpracování.

Tokenové embeddingy a poziční kódování

Po tokenizaci je každý token převeden na embedding tokenu – číselný vektor, který zachycuje sémantické a lexikální informace o daném tokenu. Tyto embeddingy se učí během tréninku a existují ve vícerozměrném prostoru (často 768 až 12 288 rozměrů). Tokeny s podobným významem mají embeddingy blízko sebe. Například embeddingy pro „král“ a „císař“ budou v prostoru blízko, protože sdílejí sémantické vlastnosti. V této fázi však každý embedding obsahuje pouze informace o daném tokenu, nikoliv o jeho pozici v sekvenci či vztahu k ostatním tokenům.

Tento nedostatek řeší model pomocí pozičního kódování, které vnáší informaci o pozici každého tokenu v sekvenci. Obvykle se to provádí trigonometrickými funkcemi (sinusové a kosinové vlny), které vytvářejí jedinečné poziční podpisy pro každou pozici. Tento krok je zásadní, protože model musí rozumět nejen tomu, jaká slova jsou přítomna, ale také v jakém pořadí se vyskytují. Poziční informace je přičtena k embeddingu tokenu a vytváří obohacenou reprezentaci, která kóduje „co token je“ i „kde v sekvenci se nachází“. Tato kombinovaná reprezentace pak vstupuje do hlavních zpracovatelských vrstev transformeru.

Architektura transformeru: Motor generování odpovědí

Architektura transformeru je páteří moderních LLM, popsaná v průlomové studii “Attention Is All You Need” z roku 2017. Na rozdíl od starších sekvenčních modelů jako RNN a LSTM, které zpracovávaly informace po jednom tokenu, transformery dokážou analyzovat všechny tokeny v sekvenci současně. Tato paralelizace dramaticky urychluje trénink i generování. Transformer se skládá z více vrstev, z nichž každá obsahuje dvě hlavní komponenty: vícehlavovou pozornost a feed-forward neuronové sítě. Tyto vrstvy společně postupně zpřesňují pochopení vstupního textu.

Vícehlavá pozornost: Jádro mechanismu

Vícehlavá pozornost je pravděpodobně nejdůležitější součástí architektury transformeru. Umožňuje modelu současně se zaměřit na různé aspekty vstupního textu. Každá „hlava“ funguje nezávisle s vlastními naučenými váhovými maticemi, což modelu umožňuje zachytit různé typy jazykových vztahů. Například jedna hlava může být specializovaná na gramatické vztahy, druhá na sémantiku a třetí na syntaktické vzory.

Mechanismus pozornosti funguje prostřednictvím tří klíčových vektorů pro každý token: Dotaz (Q), Klíč (K) a Hodnota (V). Vektor Dotazu reprezentuje aktuální token, který „se ptá, čemu by měl věnovat pozornost“. Vektory Klíče představují všechny tokeny v sekvenci a odpovídají „tady jsem já“. Model počítá skóre pozornosti výpočtem skalárního součinu mezi Dotazem a Klíčem, což měří, jak je každý token relevantní pro aktuální pozici. Tato skóre jsou poté normalizována pomocí softmaxu, který je převede na váhy pozornosti, jež dávají dohromady jednu. Nakonec model spočítá vážený součet vektorů Hodnoty podle těchto vah, čímž vytvoří kontextem obohacenou reprezentaci každého tokenu.

Vezměme větu „Ředitel řekl manažerovi, že ona schválí dohodu.“ Mechanismus pozornosti musí určit, že „ona“ odkazuje na ředitele, nikoli na manažera. Vektor Dotazu pro „ona“ bude mít vysoké vahování pro „ředitel“, protože model se naučil, že zájmena obvykle odkazují na podmět. Tato schopnost řešit nejednoznačnost a chápat dlouhodobé závislosti je tím, co činí mechanismus pozornosti tak silným. Více hlav pracujících paralelně umožňuje modelu zachytit tyto informace a zároveň sledovat další jazykové vzory.

Feed-forward sítě a zpřesnění vrstev

Po zpracování tokenu mechanismem pozornosti prochází výstup feed-forward neuronovými sítěmi (FFN). Jsou to poměrně jednoduché vícevrstvé perceptrony použité na každý token samostatně. Zatímco pozornost míchá informace napříč celou sekvencí, FFN zpřesňují kontextové vzorce, které již pozornost integrovala. FFN vrstvy extrahují vyšší úrovně vlastností a vzorů z výstupu pozornosti a dále obohacují reprezentaci každého tokenu.

Obě komponenty, pozornost i FFN, využívají reziduální spojení a normalizaci vrstev. Reziduální spojení umožňuje přímý tok informací mezi vrstvami a zabraňuje jejich ztrátě v hlubokých sítích. Normalizace vrstev stabilizuje trénink tím, že normalizuje výstupy každé vrstvy. Tyto techniky zajišťují, že při průchodu informací mnoha vrstvami (moderní LLM mají 12 až 96+ vrstev) zůstávají reprezentace koherentní a smysluplné. Každá vrstva postupně obohacuje embeddingy tokenů o abstraktnější, vyšší jazykové informace.

Iterativní zpracování skrze vrstvy

Transformer zpracovává vstup pomocí více vrstev, přičemž každá vrstva zpřesňuje reprezentace tokenů. V první vrstvě tokeny získávají povědomí o svém bezprostředním okolí a vztazích s blízkými tokeny. Jak informace prochází dalšími vrstvami, tokeny získávají stále sofistikovanější pochopení dlouhodobých závislostí, sémantických vztahů a abstraktních konceptů. Reprezentace tokenu ve vrstvě 50 u modelu s 96 vrstvami obsahuje nesrovnatelně více kontextových informací než ve vrstvě 1.

Toto postupné zpřesňování je zásadní pro pochopení složitých jazykových jevů. Brzké vrstvy zachycují základní syntaktické vzory, střední vrstvy identifikují sémantické vztahy a pozdní vrstvy chápou abstraktní koncepty a vzorce uvažování. Model se tyto hierarchie neučí explicitně – vznikají přirozeně během tréninku. Když token dorazí do poslední vrstvy, jeho reprezentace obsahuje nejen doslovný význam, ale i jeho roli v celé sekvenci a vztah k řešenému úkolu.

Od reprezentací k pravděpodobnostním rozdělením

Po průchodu všemi vrstvami transformeru má každý token finální reprezentaci, která zachycuje bohatý kontext. Konečným cílem modelu je však vygenerovat další token v sekvenci. K tomu je finální reprezentace tokenu (obvykle posledního tokenu ve vstupní sekvenci) promítnuta přes lineární výstupní vrstvu následovanou softmax funkcí.

Lineární výstupní vrstva vynásobí finální reprezentaci tokenu váhovou maticí, čímž vzniknou logity – nenaškálovaná skóre pro každý token ve slovníku. Tato skóre udávají surovou preferenci modelu pro jednotlivé možné tokeny. Softmax funkce poté převede tyto logity na pravděpodobnostní rozdělení, kde všechny pravděpodobnosti dávají dohromady jednu. Toto rozdělení reprezentuje odhad modelu, který token by měl následovat. Pokud je například vstupem „Obloha je“, model může přiřadit vysokou pravděpodobnost tokenu „modrá“ a nižší jiným barvám či nesouvisejícím slovům.

Generování tokenů a dekódovací strategie

Když model vytvoří pravděpodobnostní rozdělení nad slovníkem, musí vybrat, který token vygenerovat. Nejjednodušší je greedy decoding, kdy se vždy vybere token s nejvyšší pravděpodobností. Toto však může vést k opakujícím se nebo méně kvalitním odpovědím. Sofistikovanější přístupy zahrnují sampling s teplotou, který upravuje rozdělení tak, aby bylo více či méně rovnoměrné, a top-k sampling, který zvažuje jen k nejpravděpodobnějších tokenů. Beam search udržuje více kandidátních sekvencí a vybírá celkově nejlepší na základě kumulativní pravděpodobnosti.

Vybraný token je připojen ke vstupní sekvenci a celý proces se opakuje. Model zpracuje původní vstup plus nově vygenerovaný token a vytvoří pravděpodobnostní rozdělení pro další token. Tento iterativní proces pokračuje, dokud model nevygeneruje speciální konec-sekvence token nebo nedosáhne maximální délky. Proto jsou odpovědi LLM generovány token po tokenu, přičemž každý nový token závisí na všech předchozích.

Učení z obrovských trénovacích dat

Pozoruhodné schopnosti LLM vycházejí z tréninku na miliardách tokenů z různých zdrojů: knih, článků, repozitářů kódu, konverzací a webových stránek. Během tréninku se model učí předpovídat další token na základě všech předchozích. Tento jednoduchý cíl, opakovaný miliardkrát na obrovských datech, způsobuje, že model vstřebává vzorce jazyka, fakta, uvažování i kódování. Model si konkrétní věty nememoruje; místo toho se učí statistické vzory fungování jazyka.

Moderní LLM obsahují miliardy až stovky miliard parametrů – nastavitelné váhy, které kódují naučené vzorce. Tyto parametry se zpřesňují procesem zvaným backpropagace, kdy jsou predikce modelu srovnávány se skutečnými následujícími tokeny a chyby slouží k aktualizaci parametrů. Rozsah tohoto tréninku je obrovský: trénink velkého modelu může trvat týdny až měsíce na specializovaném hardwaru a spotřebovat obrovské množství elektřiny. Jakmile je však model natrénován, dokáže generovat odpovědi během milisekund.

Doladění a zarovnání pro lepší odpovědi

Samotný trénink jazykového modelu vytváří modely, které sice generují plynulý text, ale mohou být nepřesné, zaujaté či škodlivé. Proto vývojáři aplikují techniky doladění a zarovnání. Doladění znamená trénink na pečlivě vybraných datech s kvalitními příklady. Zarovnání spočívá v tom, že lidští experti hodnotí výstupy modelu a tato zpětná vazba se využívá k dalšímu vylepšení modelu například metodou Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Tyto post-tréninkové procesy učí model být užitečnější, neškodný a upřímný. Nemění samotný mechanismus generování odpovědí, ale nasměrovávají model k lepším výsledkům. Proto různé LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) produkují na stejný dotaz různé odpovědi – byly doladěny a zarovnány odlišně. Lidský prvek je zde klíčový; bez zarovnání by LLM byly méně užitečné a potenciálně škodlivé.

Proč působí odpovědi LLM přirozeně a kontextově

LLM generují odpovědi, které působí překvapivě lidsky, protože se učily z miliard příkladů lidské komunikace. Model vstřebal vzory toho, jak lidé staví argumenty, vyjadřují emoce, používají humor a přizpůsobují tón kontextu. Když požádáte LLM o povzbuzení, model se vědomě nerozhoduje být empatický – pouze se naučil, že na podpůrné dotazy v trénovacích datech obvykle následují určité vzory odpovědí.

Toto naučené porozumění konverzační dynamice, v kombinaci s mechanismem pozornosti, který udržuje kontext, vytváří odpovědi, které jsou konzistentní a kontextově vhodné. Model dokáže udržovat konzistentní charakter, pamatovat si dřívější části konverzace a přizpůsobit tón zdánlivým potřebám uživatele. Tyto schopnosti vznikají ze statistických vzorů naučených během tréninku, nikoliv z explicitního programování. Proto LLM zvládají nuancovanou konverzaci, chápou jemné narážky a generují kreativní obsah.

Omezení a role kontextového okna

Navzdory své vyspělosti mají LLM důležitá omezení. Zvládnou zpracovat pouze omezené množství kontextu najednou, což určuje kontextové okno (obvykle 2 000 až 200 000 tokenů podle modelu). Informace mimo toto okno se ztrácí. LLM navíc nemají přístup k aktuálním informacím v reálném čase; pracují pouze s tím, co znají z trénovacích dat. Mohou „halucinovat“ – sebevědomě generovat nepravdivé informace, které znějí věrohodně. Mají také potíže s úlohami vyžadujícími přesné matematické výpočty či logické uvažování, které přesahuje pouhé rozpoznávání vzorců.

Porozumění těmto omezením je klíčové pro efektivní využití LLM. Vynikají v úlohách vyžadujících porozumění jazyku, generování textu a rozpoznávání vzorců, ale pro úlohy vyžadující aktuální informace, přesné výpočty nebo zaručenou přesnost by měly být kombinovány s dalšími nástroji. S rozvojem LLM technologie vznikají nové techniky, jako je retrieval-augmented generation (RAG), která umožňuje modelům přístup k externím zdrojům, a chain-of-thought prompting, která podporuje krokové uvažování.