Merkittävimmät trendit ja tekniset kehitykset laajoissa kielimalleissa (LLM)

Pari vuotta sitten kielimallien kehittämistä hallitsivat suuret toimijat ja muutama pienempi yritys. Nykyään LLM-markkina on kuitenkin ennennäkemättömän monipuolinen, ja yritysten haastavimpana päätöksenä onkin sopivan mallin valinta lukuisista vaihtoehdoista. Yritysten haastavin päätös lieneekin, miten valita sopiva malli loputtomista vaihtoehdoista. Suurilla teknologiayrityksillä on omat kielimallinsa, tai joissain tapauksissa useita. Myös pienemmät kehittäjät ovat kasvaneet merkittävästi. Yritykset kuten Anthropic, Stability AI, Cohere ja Mistral ovat hyviä esimerkkejä tästä nopeasta kasvusta. Tämä kehitys on huomattavaa, ja se ulottuu yksittäisiä chatbotteja, kuten ChatGPT:tä, laajemmalle. Esimerkiksi Google integroi LLM-pohjaisen alustan käytännössä kaikkeen tarjontaansa, mukaan lukien Androidiin, Hakuun ja Gmailiin.

Alla käsittelemme suurten kielimallien alan trendejä ja keskeisiä teknisiä kehityksiä.

Avoimen lähdekoodin mallien nousu

Vielä pari vuotta sitten tarjolla oli muutamia pieniä avoimen lähdekoodin kielimalleja niille, jotka eivät halunneet maksaa API-pääsystä. Mallien, kuten OpenAI:n GPT:n, lähdekoodiin, toiminnallisuuteen ja koulutusmateriaaleihin pääsy oli rajoitettua ja piilotettu API:n taakse. Tänään markkinat ovat muuttuneet merkittävästi. Merkittävä osa nykyisistä suurista kielimalleista on julkaistu avoimen lähdekoodin malleina, ja joillakin on erittäin avoimet lisenssit.

Tällä hetkellä avoimen lähdekoodin mallit ovat saavuttamassa saman tason kuin suljetut mallit. Tämä muutos tulee esille mm. Googlen vuotaneessa muistiossa, jossa ehdotetaan, että heidän pitäisi julkistaa kaikki mallinsa, koska suljettujen mallien liiketoiminta ei ole pitkällä aikavälillä kestävää.

Inferenssikustannusten lasku

Kielimallien inferenssin ajamisen kustannukset ovat vähentyneet huomattavasti viime vuosina. Käytetäänpä näitä malleja sitten sovelluksissa, kuten GPT:ssä, tai itsenäisesti avoimen lähdekoodin ratkaisujen avulla, tämä kustannusvähennys edustaa yhtä alan merkittävimmistä muutoksista.

Kustannusvähennyksen taustalla on laskentatehon hinnan lasku suhteessa käsiteltyyn datamäärään. Laitteistojen tehokkuuden parantaminen, optimoidut algoritmit ja pilvilaskennan skaalautuvuus ovat kaikki osaltaan edistäneet tätä kehitystä. Parempien tulosten saavuttaminen vähemmällä laskentakustannuksella on nyt mahdollista. Alemmat inferenssikustannukset tarkoittavat, että hienostuneita malleja voidaan ottaa laajemmin käyttöön teollisuuden eri sovellusalueilla.

Integrointi muihin sovelluksiin

Toinen suuri suuntaus on kielimallien upottaminen muihin sovelluksiin. Tämän suuntauksen esimerkkejä ovat työkalut, kuten Microsoftin Copilot, joka voi auttaa koodaamisessa, sekä HubSpotin sisällöntuotannon ja markkinoinnin automaatio.

Yritykset voivat näin tarjota älykkäämpiä ja kontekstista tietoisia toimintoja, jotka parantavat käyttäjäkokemusta. Esimerkiksi Copilot hyödyntää laajoja kielimalleja ehdottaessaan koodinpätkiä ja havaitessaan virheitä. Vastaavasti HubSpotin virtuaaliset sisältöavustajat käyttävät kielimalleja markkinointisisällön tuottamiseen, sähköpostikampanjoiden tehostamiseen ja markkinoinnin ideoimiseen.

Tekniset trendit suurissa kielimalleissa

Uusi ulottuvuus: Multimodaalisuus

Yksi nykyhetken kiehtovimmista teknisistä trendeistä on monimodaalisten mallien nousu. Nämä mallit ymmärtävät erilaisia modaliteetteja, kuten kuvia, videoita, ääntä – jopa anturidatoja (esimerkiksi robottien liike- ja sensoridataa). Tämän datan käsittelyn jälkeen tulos voi myös olla monimodaalista: kuvia, videoita, ääntä tai robottien liikedataa. Visual Language Action (VLA) -mallit ovat tämän suuntauksen edelläkävijöitä. Näiden mallien ansiosta robotit voivat osittain ohjata omaa toimintaansa kielimallien tarjoaman maailmanymmärryksen pohjalta. Toisin sanoen VLA-mallit antavat roboteille kyvyn analysoida ympäristöään ja tehdä itsenäisiä päätöksiä saamansa informaation perusteella, mikä tekee roboteista entistä autonomisempia.

Uudet kilpailijat: Pienet kielimallit

Kilpailu pienten kielimallien markkinoilla kiihtyy, ja mallien vertailussa keskitytään erityisesti parametrien lukumäärään. Suuret mallit pystyvät käsittelemään monimutkaisempia tehtäviä, mutta niiden suorittaminen paikallisesti tai kehittäjän koneella voi olla haastavaa. Tämän vuoksi pienet kielimallit ovat kasvattaneet suosiotaan. Ne ovat kevyempiä, ketterämpiä ja vaativat vähemmän prosessoritehoa, mikä tekee niistä houkuttelevan vaihtoehdon monille sovelluksille. Pienet kielimallit voivat erikoistua tiettyihin tehtäviin, kuten asiakaskyselyiden räätälöintiin, erikoistuneiden teknisten käännösten tuottamiseen tai ennakoivan kunnossapidon tehtävissä avustamiseen.

LLM-mallit ajattelun apuvälineenä

Nykyään käydään vilkasta keskustelua siitä, ovatko kielimallit aitoa tekoälyä vai pelkästään koulutusaineistonsa pohjalta opittuja malleja toistavia järjestelmiä. Kriitikot esittävät, että mallit, kuten GPT-4 ja GPT-3, ovat vain edistyneitä papukaijoja, jotka toistavat koulutuksessa saamaansa valtavaa tekstimäärää ilman todellista ymmärrystä. Me kuitenkin väitämme, että modernit LLM-mallit ovat tehokkaita ajattelun apuvälineitä, jotka voivat tukea ja tehostaa ihmisen ajatteluprosesseja. LLM-mallit pystyvät aktiivisesti avustamaan ihmistä monissa kognitiivisissa tehtävissä, kuten tiedon analysoinnissa, ongelmanratkaisussa ja luovassa ideoinnissa.

LLM-mallien käyttöönotto

Kun valitset yrityksellesi sopivaa kielimallia, tärkeintä on ymmärtää, mihin tarkoitukseen ja tarpeeseen sitä käytetään. Onko se automaatiotyökalu, ajattelun apuväline vai jotain muuta? Mieti näitä asioita ennen aloittamista:

1. Tunnista tarve ja käyttötapaus
2. Valitse sopiva kielimalli, joko avoimen lähdekoodin malli tai kaupallinen vaihtoehto
3. Kouluta malli vastaamaan tarpeitasi
4. Ota käyttöön ja mittaa tulokset
5. Iteroi ja paranna jatkuvasti

Noudattamalla näitä vaiheita voit tehokkaasti hyödyntää laajoja tai pieniä kielimalleja yrityksesi tarpeisiin, olipa kyseessä teollinen operatiivinen toiminta tai liikejohtaminen. Kielimallien maailma kehittyy nopeasti, ja se tarjoaa jännittäviä mahdollisuuksia yrityksille, jotka ovat valmiita tutkimaan niitä.