Hogyan segítenek a domain-specifikus modellek az AI fejlesztésében?

A mesterséges intelligencia modellek fejlődése az utóbbi években lehetővé tette a rendkívül összetett feladatok gyors és hatékony megoldását, beleértve a programozási, matematikai és szövegelemzési kihívásokat. Az AI modellek, mint a Gemini, különböző méretű és képességű változatokban érhetők el, amelyek más és más alkalmazási területekhez igazodnak. A legkisebb változatok, mint a Gemini Nano, meglepően erős teljesítményt mutatnak még olyan feladatokban is, mint a kódolás vagy a STEM (tudomány, technológia, mérnöki tudományok és matematika) problémák megoldása. Az ilyen modellek különösen akkor hasznosak, amikor a mobil eszközök korlátozott számítási kapacitásával és memóriájával kell dolgozni.

Az AI teljesítménye azonban nemcsak a modell méretétől függ, hanem attól is, hogyan vannak finomhangolva és tréningezve az egyes modellek a specifikus feladatokra. Ezért a domain-specifikus modellek, amelyek kifejezetten egy-egy iparágra vagy területre optimalizáltak, jelentős előnyökkel bírhatnak a hagyományos, általános célú modellekkel szemben. A domain-specifikus modellek fejlesztésében a legfontosabb lépés a megfelelő tokenizer (szótári eszköz) kifejlesztése, amely képes kezelni a szakterületi nyelvet és terminológiát.

A tokenizer szerepe kulcsfontosságú abban, hogy a modell képes legyen hatékonyan feldolgozni a szakterület sajátos szókincsét. Különösen igaz ez olyan területeken, mint az orvostudomány és a pénzügy, ahol a nyelv és a kifejezések gyakran rendkívül specifikusak. A szokásos tokenizáló eszközök nem mindig képesek helyesen kezelni ezeket a speciális kifejezéseket, ami gyenge teljesítményt eredményezhet a modellek számára. Ezen túlmenően, a szakterületek sajátos szintaktikai és szemantikai struktúrája is eltérhet a normál nyelvhasználattól, ami még inkább indokolja a domain-specifikus modellek alkalmazását.

A pénzügyi szektor példája jól illusztrálja, hogyan lehet egy szakterületre szabott modellt létrehozni. Ha például egy általános tokenizer segítségével próbálnánk feldolgozni a pénzügyi nyelvezetet, akkor előfordulhat, hogy a ticker szimbólumok, mint a "GOOG" és "GOOGL", nem kerülnek megfelelően tokenizálásra. A pénzügyi domain-specifikus tokenizer képes lenne felismerni az ilyen szimbólumokat, és külön tokenekként kezelni őket, ezzel javítva a modell teljesítményét.

A domain-specifikus modellek kifejlesztésének folyamatában az első lépés egy új tokenizer létrehozása. Ehhez olyan adatkészletekre van szükség, amelyek a szakterület jellemző adatain alapulnak. A pénzügyi területen például a Twitter-en található pénzügyi vonatkozású bejegyzések, mint a részvényekről és piaci mozgásokról szóló tweetek, értékes adatforrást jelenthetnek. A tokenizer képes lesz felismerni és feldolgozni az ilyen szövegeket, például a $ szimbólumot, amely a részvények tickerjeit jelöli.

Miután az új tokenizer elkészült, a következő lépés a modell tréningezése az adott domain adataival. A tokenizer és a modellt a megfelelő szakterületi adatokkal finomhangolva az AI sokkal jobb eredményeket érhet el, mint a hagyományos, általános célú modellek. Fontos azonban, hogy a tokenizer hatékonyságát nem csupán az új adatok alapján kell mérni, hanem egy átfogó tesztelési folyamatot kell alkalmazni, amely lehetővé teszi a különböző tokenizáló módszerek és modellek összehasonlítását.

Az új tokenizer fejlesztésére és alkalmazására tett lépések valóban kulcsfontosságúak, különösen, amikor a cél a domain-specifikus modellek alkalmazása, amelyek az iparági szaknyelvet és összetett kifejezéseket is képesek hatékonyan kezelni. A folyamat során nemcsak a szakterülethez illeszkedő tokenek létrehozása, hanem a modellt követő tesztelés és kiértékelés is alapvető a sikeres implementációhoz. Az ilyen típusú modellek tehát nemcsak technológiai kihívásokat, hanem lehetőségeket is kínálnak, amelyek jelentős előnyöket biztosítanak a szakterületek sajátos igényeihez igazodó mesterséges intelligencia alkalmazásában.

A domain-specifikus modellek fejlesztése során az optimális tokenizer és a megfelelő tréning fontos szerepet játszanak abban, hogy a modellek képesek legyenek pontosan értelmezni a szakmai nyelvet, valamint megbízhatóan és hatékonyan teljesíteni az adott szakterülethez tartozó feladatokat. Az AI jövője szoros összefonódik ezen modellek fejlesztésével, amelyek az általános mesterséges intelligenciától eltérően sokkal inkább a speciális területek sajátosságaira építenek.

Hogyan növelhetjük a GPU kihasználtságot generatív modellek futtatásakor?

A hagyományos megoldások, bár képesek biztosítani a maximális memóriafoglalást a legnagyobb lehetséges kimeneti szekvenciák számára, nem optimálisak, mivel a kimenet hosszát előre nem lehet pontosan megjósolni. Ennek következményeként a memória hatékonysága csökken, és a GPU erőforrásai nem használódnak ki teljes mértékben. Az S3 rendszer azzal próbálja orvosolni ezt a problémát, hogy előre megjósolja a kimeneti szekvenciák hosszát, és ennek megfelelően osztja el a memóriát, így a GPU erőforrásokat hatékonyabban lehet kihasználni.

Az S3 három kulcsfontosságú elemből áll: a kimeneti szekvenciák hosszának előrejelzőjéből, a hossz-érzékeny szekvencia ütemezőből és a felügyelőből, amely nyomon követi a GPU kihasználtságot és kezeli a helytelen előrejelzéseket. A kimeneti szekvencia hosszát előrejelző modellt a DistilBERT, a BERT kisebb és gyorsabb változata alapján finomhangolták. A modell rendkívül pontosan előrejelzi a kimeneti szekvenciák hosszát, 98,61%-os pontossággal, ami jelentős előnyöket biztosít a memóriaelosztásban.

A hossz-érzékeny ütemező az előrejelzett szekvencia hosszak alapján rendeli hozzá a szekvenciákat, optimalizálva ezzel a GPU memória használatát. A szekvenciák ütemezése a "decreasing first fit" algoritmus elvén alapul, amely lehetővé teszi a GPU-k jobb kihasználását anélkül, hogy túllépnék a memóriahatárokat. Az ORCA iterációs szintű ütemezésének technikáját is alkalmazza, amely magasabb rugalmasságot és csökkentett várakozási időt eredményez. A felügyelő az ütemezett szekvenciákat figyeli és módosítja a memóriaelosztást, ha szükséges, és folyamatosan újratanítja az előrejelzőt a hibák alapján, így a rendszer idővel egyre hatékonyabbá válik.

Az S3 rendszer előnyei nemcsak a teljesítményben mutatkoznak meg, hanem a költségek optimalizálásában is. Az S3 a GPU-k kihasználtságát olyan szinten növeli, hogy a kisebb GPU-konfigu­rációkkal is képes hasonló teljesítményt elérni, mint a nagyobb rendszerkonfigurációk. Ez különösen fontos lehet az olyan szervezetek számára, amelyek nagy modelleket kívánnak futtatni, de nem szeretnék túlzottan megnövelni az eszközköltségeket. Az S3 képes a GPU-k számának csökkentésével jelentős költségmegtakarítást elérni, miközben nem csökkenti az általános teljesítményt.

Az S3 teljesítménye különösen nagy modellek esetén kiemelkedő, mivel képes minimalizálni az üresjárati időt, amely gyakran jelentős problémát jelent a tradicionális modelleknél. Az ilyen típusú modellek nagy memóriahasználatot igényelnek, és az S3 architektúrája lehetővé teszi a párhuzamos feldolgozást a GPU-k között, így a memóriakapacitás kiaknázása hatékonyabbá válik. Az S3 egy másik előnye, hogy képes fenntartani a nagy áteresztőképességet alacsonyabb GPU-konfigurációval, miközben magasabb szintű költségmegtakarítást biztosít.

Az ilyen fejlesztések révén a nagy nyelvi modellek futtatása nemcsak gyorsabbá, de költséghatékonyabbá is válik, így a szervezetek számára elérhetővé válnak olyan modellek, amelyek korábban túl drágák vagy erőforrásigényesek lettek volna. A memória kezelésének finomhangolása, az előrejelzési mechanizmusok alkalmazása és a GPU-k jobb kihasználása az S3 rendszert a generatív modellek szolgáltatásának egyik ígéretes és gazdaságos megoldásává emelik.

Mi a különbség a generatív mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek között?

Míg az LLM-ek kifejezetten a természetes nyelv feldolgozására és generálására lettek kifejlesztve, a GenAI tágabb fogalom: olyan rendszerekre utal, amelyek képesek új tartalmat létrehozni, gyakran multimodális formában. A LLM-ek ebben a kontextusban szolgálnak alapként, de a GenAI alkalmazások túlmutatnak a nyelvi képességeken. A ChatGPT például egy GenAI alkalmazás, amely a GPT-3.5 és GPT-4 modellekre épül, de egyben interaktív és adaptív felhasználói élményt is biztosít, amely jóval túlmegy egy egyszerű nyelvi motor képességein.

A gyakorlatban az LLM-eket egyre több alkalmazásban látjuk viszont. A beszélgető ügynökök és chatbotok képesek többlépcsős dialógusokat folytatni, kérdésekre válaszolni, tanácsokat adni vagy akár absztrakt témákban véleményt formálni. A kódgeneráló eszközök, mint a GitHub Copilot vagy a TabNine, a természetes nyelvű utasítások alapján képesek kódot generálni vagy kiegészíteni, jelentősen felgyorsítva a fejlesztést. A gépi fordításban az LLM-ek megelőzték a régi, szabályalapú rendszereket: képesek kontextusban értelmezni a jelentéseket, nyelvtani árnyalatokat és nyelvi struktúrákat.

A szövegösszegző és generáló alkalmazások egy másik jelentős területet képviselnek. Az LLM-ek képesek hosszú szövegeket tömören összefoglalni anélkül, hogy elveszítenék a jelentés árnyalatait. Emellett képesek önálló történetek, esszék, sőt költemények létrehozására is, természetes stílusban, következetesen és sok esetben eredeti gondolatokat kifejezve.

Ugyanakkor ezek a technológiák korántsem problémamentesek. Az LLM-ek jelentős költséggel járnak: nemcsak az előállításukhoz szükséges számítási erőforrások, hanem az üzemeltetésük is rendkívül drága és bonyolult. Emellett hajlamosak hallucinációra – azaz tényeket nélkülöző állításokat generálhatnak –, nincs bennük valódi józan ész, és gyenge teljesítményt mutatnak komplex szimbolikus logikai feladatokban. Ezen túlmenően komoly etikai és társadalmi kockázatokat hordoznak: torzításokat, káros narratívákat reprodukálhatnak, manipulálhatók, sőt veszélyes célokra is felhasználhatók.

A GenAI alkalmazások bevezetése során a cégek számos akadállyal néznek szembe. A magas szintű LLM-ekhez való hozzáférés korlátozott, költséges, és gyakran kereskedelmi célra nem engedélyezett. Az LLM-eket nem egyszerű integrálni meglévő adatbázisokkal vagy vállalati rendszerekkel. Emellett a személyes vagy bizalmas adatok védelme sem mindig garantált, különösen ha az alapmodellek nyílt API-kon keresztül érhetők el. A szerzői jog, a bizalom és a biztonság kérdései egyelőre csak részben megoldottak.

A GenAI-alkalmazások mögött álló technológiai réteg három fő komponensből épül fel. Az infrastruktúra réteg biztosítja az adatokat, a számítási kapacitást és az eszközkészletet az LLM-ek fejlesztéséhez, betanításához és üzemeltetéséhez. Ehhez elengedhetetlen a hatalmas adathalmazok – akár petabájt nagyságrendű – megfelelő tárolása és kezelése. A nyílt adathalmazok, például a Common Crawl vagy a Wikipédia, fontos szerepet játszanak az alapmodellek pre-tréningjében, míg a speciálisabb, célzott adatkészletek lehetővé teszik a finomhangolást.

Az, hogy az LLM-ek képesek ennyire komplex és emberközeli nyelvi teljesítményt nyújtani, nemcsak technológiai bravúr, hanem társadalmi kihívás is. A mod