Ako veľké jazykové modely generujú odpovede? | FAQ o monitorovaní AI

Ako LLM generujú odpovede

Veľké jazykové modely (LLM) ako ChatGPT, Gemini a Perplexity nevyhľadávajú predpripravené odpovede v databáze. Namiesto toho generujú odpovede prostredníctvom sofistikovaného procesu rozpoznávania vzorcov a pravdepodobnostnej predikcie. Keď zadáte výzvu, model informácie „nevyhľadáva“ – predpovedá, aké slová alebo myšlienky by mali nasledovať na základe všetkého, čo sa naučil počas tréningu. Toto zásadné rozlíšenie je kľúčové pre pochopenie fungovania moderných AI systémov. Proces zahŕňa viacero etáp transformácie – od rozdelenia textu na spracovateľné časti až po ich spracovanie cez miliardy prepojených parametrov. Každá etapa zdokonaľuje pochopenie modelu a generuje čoraz sofistikovanejšie reprezentácie významu.

Tokenizácia: Rozkladanie jazyka na časti

Cesta generovania odpovede začína tokenizáciou, procesom, ktorý premieňa surový text na diskrétne jednotky nazývané tokeny. Tieto tokeny nie sú vždy celé slová; môžu predstavovať písmená, slabiky, subslovné jednotky alebo celé slová v závislosti od dizajnu tokenizéra. Keď zadáte „Vysvetli, ako funguje fotosyntéza“, model tento text rozdelí na tokeny, ktoré dokáže matematicky spracovať. Napríklad, veta môže byť rozdelená na tokeny ako [“Vysvetli”, “ako”, “foto”, “syntéza”, “funguje”]. Tokenizácia je nevyhnutná, pretože neurónové siete pracujú s číselnými údajmi, nie so surovým textom. Každý token je potom mapovaný na jedinečný identifikátor, s ktorým model pracuje. Tokenizéry rôznych LLM sa líšia – niektoré používajú byte-pair encoding, iné odlišné algoritmy – ale cieľ zostáva rovnaký: previesť ľudský jazyk do formátu vhodného na matematické výpočty.

Vstupné vektory tokenov a pozičné kódovanie

Po tokenizácii sa každý token konvertuje na embedding tokenu – číselný vektor, ktorý zachytáva sémantické a lexikálne informácie o danom tokene. Tieto embeddingy sa učia počas tréningu a existujú vo vysoko-dimenzionálnom priestore (často 768 až 12 288 dimenzií). Tokeny s podobným významom majú embeddingy blízko seba v tomto priestore. Napríklad embeddingy pre „kráľ“ a „cisár“ budú blízko, pretože zdieľajú sémantické vlastnosti. V tejto fáze však každý embedding obsahuje informácie iba o danom tokene, nie o jeho pozícii v sekvencii alebo vzťahu k iným tokenom.

Na prekonanie tohto obmedzenia model aplikuje pozičné kódovanie, ktoré vkladá informácie o pozícii každého tokenu v sekvencii. Typicky sa to robí trigonometrickými funkciami (sínusové a kosínusové vlny), ktoré vytvárajú jedinečné pozičné podpisy pre každé miesto. Tento krok je kľúčový, lebo model potrebuje chápať nielen, aké slová sú prítomné, ale aj v akom poradí sa objavujú. Pozičná informácia sa pripočíta k embeddingu tokenu, čím vzniká obohatená reprezentácia zakódujúca „čo token je“ aj „kde sa nachádza v sekvencii“. Táto kombinovaná reprezentácia potom vstupuje do hlavných spracovateľských vrstiev transformera.

Architektúra transformera: Motor generovania odpovedí

Architektúra transformera je chrbticou moderných LLM, predstavená v prelomovej štúdii „Attention Is All You Need“ z roku 2017. Na rozdiel od starších sekvenčných modelov ako RNN a LSTM, ktoré spracovávali informácie po jednom tokene, transformery dokážu analyzovať všetky tokeny v sekvencii súčasne. Táto paralelnosť dramaticky zrýchľuje tréning aj inferenciu. Transformer pozostáva z niekoľkých vrstiev, pričom každá obsahuje dve hlavné zložky: multi-head attention (viachlavová pozornosť) a dopredné neurónové siete. Tieto vrstvy spolupracujú na postupnom zdokonaľovaní porozumenia vstupnému textu.

Multi-head attention: Kľúčový mechanizmus

Multi-head attention je pravdepodobne najdôležitejším komponentom architektúry transformera. Umožňuje modelu sústrediť sa súčasne na rôzne aspekty vstupného textu. Každá „hlava“ pracuje nezávisle s vlastnou sadou naučených váh, čo modelu umožňuje zachytiť rôzne typy jazykových vzťahov. Napríklad jedna hlava sa môže špecializovať na gramatické vzťahy, iná na sémantické významy a ďalšia na syntaktické vzory.

Mechanizmus pozornosti pracuje s tromi kľúčovými vektormi pre každý token: Query (Q), Key (K) a Value (V). Query vektor predstavuje aktuálny token, ktorý sa „pýta“, na čo sa má sústrediť. Key vektory predstavujú všetky tokeny v sekvencii, odpovedajúce „tu som“. Model vypočíta skóre pozornosti cez skalárny súčin Query a Key vektorov, čím určí relevantnosť každého tokenu pre aktuálnu pozíciu. Tieto skóre sa následne normalizujú pomocou softmaxu, ktorý ich premení na váhy pozornosti so súčtom jedna. Nakoniec model vypočíta vážený súčet Value vektorov podľa týchto váh, čím vznikne kontextom obohatená reprezentácia každého tokenu.

Vezmime vetu „Riaditeľ povedal manažérovi, že ona schváli dohodu.“ Mechanizmus pozornosti musí určiť, že „ona“ odkazuje na riaditeľa, nie na manažéra. Query vektor pre „ona“ bude mať vysoké váhy pre „riaditeľ“, pretože model sa naučil, že zámená zvyčajne odkazujú na subjekty. Táto schopnosť riešiť nejednoznačnosť a chápať dlhodobé závislosti robí pozornosť takou silnou. Viaceré hlavy pozornosti umožňujú modelu paralelne zachytávať tieto informácie a zároveň sledovať aj iné jazykové vzory.

Dopredné siete a vrstvové zdokonaľovanie

Po spracovaní pozornosťou každý token prechádza cez dopredné neurónové siete (FFN). Ide o relatívne jednoduché viacvrstvové perceptróny aplikované nezávisle na každý token. Kým pozornosť mieša informácie naprieč všetkými tokenmi v sekvencii, FFN krok vylepšuje kontextové vzory, ktoré už pozornosť integrovala. FFN vrstvy extrahujú vyššie úrovne vlastností a vzorov z výstupu pozornosti, čím ešte viac obohacujú reprezentáciu každého tokenu.

Obe komponenty – pozornosť aj FFN – používajú reziduálne spojenia a vrstvovú normalizáciu. Reziduálne spojenia umožňujú priamy tok informácií medzi vrstvami, čím sa zabraňuje strate informácií v hlbokých sieťach. Vrstvová normalizácia stabilizuje tréning normalizovaním výstupov každej vrstvy. Tieto techniky zabezpečujú, že informácie prechádzajúce cez mnoho vrstiev (moderné LLM majú 12 až 96+ vrstiev) zostávajú koherentné a zmysluplné. Každá vrstva progresívne obohacuje embeddingy tokenov o abstraktnejšie, vyššie jazykové informácie.

Iteratívne spracovanie cez vrstvené bloky

Transformer spracováva vstup cez viacero vrstiev, pričom každá vrstva vylepšuje reprezentáciu tokenov. V prvej vrstve tokeny získavajú povedomie o svojom bezprostrednom kontexte a vzťahoch s blízkymi tokenmi. Ako informácia prechádza ďalšími vrstvami, tokeny získavajú čoraz sofistikovanejšie pochopenie dlhodobých závislostí, sémantických vzťahov a abstraktných konceptov. Reprezentácia tokenu v 50. vrstve 96-vrstvového modelu obsahuje oveľa viac kontextových údajov ako v 1. vrstve.

Toto iteratívne zdokonaľovanie je kľúčové pre pochopenie zložitých jazykových javov. Skoré vrstvy môžu zachytiť základné syntaktické vzory, stredné vrstvy identifikovať sémantické vzťahy a neskoré vrstvy chápať abstraktné koncepty a vzorce uvažovania. Model sa tieto hierarchie neučí explicitne – vznikajú prirodzene počas tréningu. Keď sa token dostane do finálnej vrstvy, jeho reprezentácia zakóduje nielen doslovný význam, ale aj úlohu v celej vstupnej sekvencii a vzťah k zadanej úlohe.

Od reprezentácií k pravdepodobnostným rozdeleniam

Po spracovaní všetkými vrstvami transformera má každý token finálnu reprezentáciu s bohatými kontextovými informáciami. Cieľom modelu je však vygenerovať ďalší token v sekvencii. Na to sa finálna reprezentácia tokenu (zvyčajne posledného tokenu vstupnej sekvencie) premieta cez lineárnu výstupnú vrstvu a následne cez softmax funkciu.

Lineárna výstupná vrstva vynásobí finálnu reprezentáciu tokenu maticou váh a vytvorí logity – nenormalizované skóre pre každý token vo slovníku. Tieto logity vyjadrujú surovú preferenciu modelu pre každý možný ďalší token. Softmax funkcia potom tieto logity premení na pravdepodobnostné rozdelenie so súčtom pravdepodobností rovný jednej. Toto rozdelenie predstavuje hodnotenie modelu, ktorý token by mal nasledovať. Ak je vstup napríklad „Obloha je“, model môže priradiť vysokú pravdepodobnosť tokenu „modrá“ a nižšie iným farbám alebo nesúvisiacim slovám.

Generovanie tokenov a stratégie dekódovania

Keď model vytvorí pravdepodobnostné rozdelenie nad slovníkom, musí vybrať, ktorý token vygeneruje. Najjednoduchší prístup je greedy decoding (nenásytné dekódovanie), ktorý vždy vyberie token s najvyššou pravdepodobnosťou. To však môže viesť k opakovaniu alebo suboptimálnym odpovediam. Sofistikovanejšie metódy zahŕňajú sampling s teplotou, ktorý upravuje rozdelenie pravdepodobností na viac či menej jednotné, a top-k sampling, ktorý zvažuje len k najpravdepodobnejších tokenov. Beam search udržuje viacero kandidátskych sekvencií a vyberie najlepšiu na základe kumulatívnej pravdepodobnosti.

Vybraný token sa potom pripojí k vstupnej sekvencii a celý proces sa opakuje. Model spracuje pôvodný vstup plus novo vygenerovaný token a vytvorí rozdelenie pre ďalší token. Tento iteratívny proces pokračuje, kým model nevygeneruje špeciálny token konca sekvencie alebo nedosiahne maximálnu dĺžku. Preto sú odpovede LLM generované token po tokene, pričom každý nový token závisí od všetkých predchádzajúcich v sekvencii.

Učenie z obrovských tréningových dát

Pozoruhodné schopnosti LLM vychádzajú z tréningu na miliardách tokenov z rôznych zdrojov: kníh, článkov, repozitárov kódu, konverzácií a webových stránok. Počas tréningu sa model učí predikovať ďalší token na základe všetkých predchádzajúcich tokenov. Tento jednoduchý cieľ, opakovaný miliardkrát na obrovských dátach, spôsobí, že model absorbuje vzorce o jazyku, faktoch, uvažovaní či kódovaní. Model si nezapamätáva konkrétne vety; učí sa štatistické vzory fungovania jazyka.

Moderné LLM obsahujú miliardy až stovky miliárd parametrov – nastaviteľných váh, ktoré kódujú naučené vzorce. Tieto parametre sa zdokonaľujú procesom zvaným backpropagácia, kde sa predikcie modelu porovnávajú so skutočnými ďalšími tokenmi a chyby slúžia na úpravu parametrov. Škála tohto tréningu je obrovská: trénovanie veľkého modelu môže trvať týždne alebo mesiace na špecializovanom hardvéri a spotrebovať masívne množstvo elektriny. Po natrénovaní však model generuje odpovede v milisekundách.

Doladenie a zarovnanie pre kvalitnejšie odpovede

Základný tréning jazykového modelu vedie k modelom, ktoré síce vedia plynulo generovať text, ale môžu vytvárať nepresný, zaujatý alebo škodlivý obsah. Preto vývojári aplikujú doladenie a zarovnanie (alignment). Doladenie znamená ďalší tréning na starostlivo vybraných dátach kvalitných príkladov. Zarovnanie zahŕňa hodnotenie výstupov modelu odborníkmi a využitie tejto spätnej väzby na ďalšie zdokonaľovanie modelu metódami ako posilňovacie učenie z ľudskej spätnej väzby (RLHF).

Tieto post-tréningové procesy učia model byť užitočnejší, neškodný a čestný. Nemenia samotný mechanizmus generovania odpovedí, ale usmerňujú model k lepším odpovediam. Preto rôzne LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) dávajú na rovnakú výzvu rôzne odpovede – boli doladené a zarovnané odlišne. Ľudský vklad v tomto procese je zásadný; bez zarovnania by LLM boli menej použiteľné a potenciálne škodlivé.

Prečo odpovede LLM pôsobia prirodzene a kontextovo

LLM generujú odpovede, ktoré pôsobia prekvapivo ľudsky, pretože sa učili na miliardách príkladov ľudskej komunikácie. Model absorboval vzorce o tom, ako ľudia štruktúrujú argumenty, vyjadrujú emócie, používajú humor a prispôsobujú tón kontextu. Ak požiadate LLM o povzbudenie, vedome sa nerozhodne byť empatický – skôr sa naučil, že určité odpovede nasledujú povzbudzujúce výzvy v tréningových dátach.

Toto naučené pochopenie konverzačnej dynamiky v kombinácii so schopnosťou mechanizmu pozornosti udržiavať kontext vytvára odpovede, ktoré sú koherentné a vhodné k situácii. Model dokáže zachovať konzistentnú osobnosť, pamätať si predchádzajúce časti rozhovoru a prispôsobiť tón zdanlivým potrebám používateľa. Tieto schopnosti vznikajú na základe štatistických vzorcov naučených počas tréningu, nie explicitným programovaním. Preto LLM dokážu viesť nuansované rozhovory, chápať jemné náznaky a tvoriť kreatívny obsah.

Obmedzenia a úloha kontextového okna

Napriek svojej vyspelosti majú LLM dôležité obmedzenia. Naraz dokážu spracovať len obmedzené množstvo kontextu, definované kontextovým oknom (zvyčajne 2 000 až 200 000 tokenov podľa modelu). Informácie mimo tohto okna sa strácajú. LLM tiež nemajú prístup k aktuálnym informáciám v reálnom čase; pracujú len s poznatkami z tréningových dát. Môžu „halucinovať“ – sebavedomo generovať nepravdivé informácie, ktoré znejú vierohodne. Tiež sa im ťažšie riešia úlohy vyžadujúce presné matematické výpočty alebo logické uvažovanie presahujúce rozpoznávanie vzorcov.

Pochopenie týchto obmedzení je kľúčové pre efektívne využívanie LLM. Výborne zvládajú úlohy spojené s porozumením jazyka, generovaním a rozpoznávaním vzorcov, ale pre úlohy vyžadujúce aktuálne informácie, presné výpočty či garantovanú presnosť by sa mali kombinovať s inými nástrojmi. Ako sa technológia LLM vyvíja, výskumníci vyvíjajú techniky ako retrieval-augmented generation (RAG), ktoré modelom umožňujú prístup k externým zdrojom, a chain-of-thought prompting, ktoré podporuje krokové uvažovanie.