Tehnička analiza Large Language Modela i proces generisanja teksta
„Ne, bako, nije ga zaposeo duh, već Foundation Model. To je… pa, to je kao neka mašina koja je pročitala celu biblioteku, celu internet enciklopediju, pa čak i sve tvoje recepte za ajvar i džem, samo na nekom nepojmljivom nivou. I onda, kada joj nešto kažeš, ona ne razmišlja kao ja ili ti, već pokušava da smisli najverovatniji nastavak. Nema dušu, samo statistiku na petabajtima podataka.“
Moja baka, sa borama koje svedoče o decenijama mudrosti i strpljenja, samo me je gledala sa blagim osmehom, sipajući mi čaj od nane. „E, sinko, samo se ti smiri. Da nije tebe zaposeo neki duh kad pričaš o tolikim podacima?“ Njen skeptični, ali brižni pogled bio je ogledalo mog sopstvenog, unutrašnjeg preispitivanja dok pokušavam da uhvatim i objasnim suštinu nečega što je i meni, kao osobi koja se bavi tehnologijom, ponekad neshvatljivo u svojoj razmeri.
Priča o Foundation Modelima, ili preciznije, Velikim Jezičkim Modelima (Large Language Models – LLM), zaista zvuči kao naučna fantastika nekome ko nije uronjen u svet dubokog učenja i veštačke inteligencije. Međutim, ono što se dešava iza kulisa, ispod te prividne magije generisanja teksta, jeste kompleksan splet matematičkih operacija, arhitektura neuronskih mreža i nezamislivih količina podataka. Za profesionalce koji žele da proniknu u arhitekturu iza modela poput GPT-a, ključno je razumevanje tehničkih fundamenta, bez mistifikacije, ali uz puno poštovanje prema složenosti izazova. Pokušajmo zajedno da razotkrijemo misteriju.
Šta je zapravo Large Language Model?
Large Language Model (LLM) je klasa veštačke inteligencije dizajnirana da razume, generiše i manipuliše ljudskim jezikom. U svojoj suštini, to je statistički model koji predviđa sledeću reč u sekvenci na osnovu prethodnih reči. Međutim, ono što ih čini