מהו מודל שפה גדול (LLM)?

מודל שפה גדול (LLM) הוא סוג של בינה מלאכותית שהופך ליותר ויותר פופולרי שנועד ליצור תגובות לשאילתות כאילו נכתבו על ידי בני-אדם. מודלי שפה גדולים מתאמנים על כמות גדולה של נתוני טקסט ולומדים לחזות את המילה הבאה, או את רצף המילים, בהתאם להקשר שסופק. הם אפילו יכולים לחקות את סגנון הכתיבה של מחבר מסוים או ז'אנר.

מודלי שפה גדולים נוצרו במעבדות וקיבלו הכרה בשנים הראשונות של 2020, ומאז הפכו למוצרים עצמאיים וליכולות בעלות ערך מוסף שמשובצות בסוגים רבים של תוכנות עסקיות. הודות ליכולת המרשימה שלהם לפרש בקשות ולהפיק תגובות שימושיות, מודלי שפה גדולים נמצאים בשימוש במגוון רחב של אפליקציות, כולל עיבוד שפה טבעית, תרגום מכונה, יצירת תוכן, צ'טבוטים וסיכום מסמכים.

מהו מודל שפה גדול?

מודל שפה גדול (LLM) הוא מערכת בינה מלאכותית שאומנה בסל נתונים נרחב, שמורכב לרוב ממיליארדי מילים שנלקחו מספרים, מהאינטרנט וממקורות אחרים, כדי ליצור תגובות דמוי-אנושיות הרלוונטיות להקשר לשאילתות. מכיוון שמודלי שפה גדולים נועדו להבין שאלות, שנקראות "מנחות" בטרמינולוגיה של מודל שפה גדול, וליצור תגובות בשפה טבעית, הם יכולים לבצע משימות כמו לענות לשאלות של לקוחות, לסכם מידע בדוח וליצור טיוטות ראשוניות של הודעות דוא"ל, ואפילו כתיבת שירה וקוד מחשב. למודלי שפה גדול יש לרוב הבנה טובה מאוד של דקדוק וסמנטיקה בשפה שבה הם אומנו, ובדרך כלל ניתן למקד אותם באמצעות הנתונים של החברה.

מכיוון שהם יכולים לזהות ולפרש שפה אנושית, למרות שהם לא מבינים אותה כפי שבני אדם מבינים את השפה, מודלי שפה גדולים מייצגים התקדמות משמעותית בעיבוד שפה טבעית. מודל ה-השפה הגדול הידוע ביותר הוא ככל הנראה ChatGPT, תוכנית בינה מלאכותית מבית OpenAI שאומנה על מיליארדי מילים מספרים, ממאמרים ומאתרי אינטרנט. החברה מציעה גישה ישירה ל-ChatGPT דרך דפדפן אינטרנט או יישום מובייל, או שניתן לקשר אותה לתוכנה עסקית דרך ממשקי API ניתנים לתכנות. מודלי שפה גדולים נפוצים אחרים כוללים את Cohere, ‏GPT-4 ו-BARD.

הנתונים הטקסטואליים שמשמשים לאימון מודל שפה גדול יכולים להיות מובנים, כגון מסד נתונים, או לא מובנים. לרוב העסקים יש כמויות עצומות של נתונים לא מובנים, כולל הודעות טקסט, הודעות דוא"ל ומסמכים.

שימושים עסקיים פופולריים של מודלי שפה גדולים כוללים צ'טבוטים בשירות לקוחות, עוזרים דיגיטליים ושירותי תרגום שהם יותר הקשריים, דיבוריים וטבעיים בהשוואה לכלי תרגום מסורתיים של מילה במילה. מודלי שפה גדולים יכולים גם לבצע משימות מתקדמות למדי, כגון חיזוי מבני חלבון וכתיבת קוד תוכנה. חברות בתחומי שירותי הבריאות, תרופות, פיננסים וקמעונאות הן בין התעשיות שמשתמשות במודלי שפה גדולים. לדוגמה, ספק שירותי בריאות יכול להשתמש במודל שפה גדול כדי לבצע מיון ראשוני למטופלים שמתקשרים לקו חם, בעוד שחברת השקעות יכולה להשתמש במודל כדי לסנן ולסכם דוחות רווח והפסד, חדשות ופוסטים במדיה חברתית כדי לזהות מגמות מנייתיות. מודלי שפה גדולים יכולים לעזור לארגונים לנהל ולנתח נתונים, ולהפיק תובנות שעשויות ליצור ערך עסקי. ובשני התרחישים, מודל שפה גדול מבצע את המשימה מהר יותר מאנליסטים אנושיים.

זה הוביל לעניין רב בטכנולוגיה, עד כדי כך שהשוק העולמי עבור מודלי שפה גדולים צפוי לגדול בשיעור צמיחה שנתי מורכב של 21.4% ולהגיע ל-40 מיליארד דולר עד שנת 2029, לפי מחקר שבוצע על ידי Valuates Reports‏ בשנת 2023.

ישנם כמה מושגים מרכזיים שיש להבין כשחושבים על מודל ישפה גדול. הם כוללים:

• שפה טבעית. כל שפה שבה בני אדם משתמשים במצבים רגילים, כמו שיחות או דוחות כתובים, ולא שפה שפותחה למטרה טכנית, כמו קוד מחשב.
• עיבוד שפה טבעית. סוג של עיבוד נתונים שיכול לנתח את המבנה ואת המשמעות של טקסט כתוב או דיבור.
• מודל שפה. מודל של שפה טבעית שיכול לחזות את המילה הבאה הטובה ביותר בביטוי או במשפט בתוך ההקשר הרצוי.

כמו בני אדם, מודלי שפה גדולים אינם מושלמים. איכות הפלט שלהם תלוי באיכות הקלט. כלומר, המידע שמשמש לאימון שלהם. נתונים מיושנים יכולים להוביל לשגיאות, כמו צ'טבוט שנותן תשובה שגויה לגבי מוצרי החברה. מחסור בכמות נתונים מספקת יכול לגרום למודלי השפה הגדול להמציא תשובות, או "להזות". בעוד שמודלי שפה גדולים מוצלחים בחיזוי, הם פחות טובים, לעת עתה לפחות, במתן הסבר לגבי אופן ההגעה למסקנה הנתונה. ומכיוון שמודלי שפה גדולים רבים מאומנים באמצעות ספרים, מאמרים בעיתונות, ואפילו דפי ויקיפדיה, זה מוביל לחששות בנוגע להפרת זכויות יוצרים. אם לא מנהלים אותם בקפידה, מודלי שפה גדולים עשויים להוביל לאתגרים באבטחה, למשל על ידי שימוש במידע רגיש או פרטי בתגובה.

טכניקת בינה מלאכותית שנקראת יצירה מועצמת ע"י שליפה‏ (RAG) יכולה לעזור בחלק מהסוגיות האלו על ידי שיפור הדיוק והרלוונטיות של פלט מודל השפה הגדול. RAG מספק דרך להוספת מידע ממוקד בלי לשנות את המודל הבסיסי. מודלי RAG יוצרים מאגרי ידע, לרוב בהתבסס על נתוני הארגון, שניתן לעדכן באופן רציף כדי לספק תשובות הקשריות בזמן. לדוגמה, צ'טבוטים ומערכות שיחה אחרות עשויים להשתמש ב-RAG כדי לוודא שהתשובות לשאלות הלקוחות מבוססות על מידע עדכני לגבי המלאי, העדפות הקונה ורכישות קודמות, ושהתשובות לא כוללות מידע שאינו עדכני או שאינו רלוונטי להקשר התפעולי המיועד של מודל השפה הגדול.

שאלות נפוצות על מודל שפה גדול

מהם חמשת מודלי השפה הגדולים המובילים?

מומחים לא הגיעו להסכמה לגבי מודלי השפה הגדולים המובילים, אבל חמישה מודלים שרבים משווקים הם GPT-4 מבית OpenAI‏, Claude 2 מבית Anthropic‏, Llama 2 מבית Meta,‏ Orca 2 מבית Microsoft Research, ו-Command מבית Cohere. ChatGPT שייך גם הוא ל-OpenAI.

מה ההבדל בין מודלי שפה גדולים לבינה מלאכותית?

בינה מלאכותית היא מונח נרחב שמכיל בתוכו טכנולוגיות רבות שיכולות לחקות התנהגות או יכולות כמו של בני אדם. מודלי שפה גדולים הם סוג של בינה מלאכותית גנרטיבית, המונח הכולל למודלים של בינה מלאכותית שיוצרים תוכן שכולל טקסטים, תמונות, סרטונים, שפה מדוברת ומוזיקה.