large language model

large language model (tsz. large language models)

1. (informatika) nagy nyelvi modell

A nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM-ek) a mesterséges intelligencia (MI) egyik legkiemelkedőbb fejlesztési irányát képviselik az elmúlt években. Ezek a modellek hatalmas mennyiségű szöveges adatot dolgoznak fel, és képesek emberihez hasonlóan értelmezni és generálni természetes nyelvű szövegeket.

1. Korai fázisok (1950–2000)
   • Az első MI-kísérletekben egyszerű szabályalapú rendszerek próbálták modellezni a nyelvi szerkezeteket (pl. ELIZA, SHRDLU).
   • Ezek a rendszerek fix szabályok mentén működtek, nem tanultak a bemenetből, és nagyon korlátozott kontextus-kezelésre voltak képesek.
2. Statikus nyelvi modellek (2000–2015)
   • A statisztikai nyelvfeldolgozás (Statistical NLP) térhódításával n-gram-modellek, rejtett Markov-láncok és maximum entropia modellek kerültek előtérbe.
   • Ezek képesek voltak előfordulási valószínűségeken alapuló szókövetkezmények becslésére, de hosszú távú függőségeket nem tudtak kezelni.
3. Deep learning és transformer forradalom (2017–2020)
   • 2017-ben a Google bemutatta a Transformer architektúrát („Attention is All You Need”), amely radikálisan javította a hosszú távú kontextus kezelését.
   • Ezt követték a BERT, GPT-1, majd a GPT-2 és GPT-3 modellek, amelyek több száz millió, majd több tíz-, illetve százmilliárd paraméterrel tanultak hatalmas korpuszokon.
4. Instrukciókövető és hibrid modellek (2021–2025)
   • A GPT-3.5 és GPT-4 modellek „instruction-tuned” változatai (pl. InstructGPT), valamint a ChatGPT konzolos és API-s verziói váltak elérhetővé.
   • Megjelentek konkurens modellek (Anthropic Claude, Meta LLaMA, Google Bard/Gemini), és egyre szélesebb körben alkalmazzák őket felhasználói interfészekben, chatbotokban, fejlesztői eszközökben.

1. Transformer alapok
   • A transformer két fő egységből áll: encoder (kódoló) és decoder (dekódoló). Az LLM-ek gyakran csak dekódoló architektúrát (autoregresszív generálást) használnak.
   • Kulcsfontosságú a self-attention mechanizmus, amely lehetővé teszi, hogy a modell minden bemeneti tokenre külön súlyt számítson a teljes kontextus alapján.
2. Paraméterek és rétegek
   • A paraméterek száma (pl. GPT-3: 175 milliárd, GPT-4: közel 1 trillió, LLaMA 2: 7–70 milliárd) meghatározza a modell „kapacitását” és képességeit.
   • Minden rétegben sorozatosan futnak a self-attention és feed-forward alrétegek, kiegészítve normalizációs és residual összeköttetésekkel.
3. Tanítás és finomhangolás
   • Előzetes tanítás (pre-training): nagyméretű nyílt forráskódú és licencelt szövegkorpuszokon, az internet szövegein alapuló, önfelügyelt (unsupervised) tanítás.
   • Finomhangolás (fine-tuning): specifikus feladatokra (pl. kérdés-válasz, összefoglalás, jelölés) felügyelt tanítás, vagy instrukciókövető tuning (reinforcement learning from human feedback, RLHF).

1. Chatbotok és virtuális asszisztensek
   • Ügyfélszolgálat: automatizált válaszok, jegyrendszer-integráció, 24/7 elérhetőség.
   • Személyi asszisztens: naptárkezelés, emlékeztetők, információkeresés.
2. Szöveggenerálás és tartalomgyártás
   • Cikkek, blogbejegyzések, marketing-szövegek automatikus előállítása.
   • Kreatív írás: novellák, forgatókönyvek, versek.
3. Kódgenerálás és fejlesztői eszközök
   • GitHub Copilot, Replit Ghostwriter: valós idejű kódsugallatok, hibajavítás, dokumentáció generálás.
   • Automatikus tesztkészítés, refaktorálás.
4. Fordítás és lokalizáció
   • Többnyelvű modellek (mT5, NLLB) automatikus fordítási javaslatokkal, kulturális kontextus megőrzésével.
5. Tartalommoderáció és szűrés
   • Gyűlölet-beszéd, hamis információk szűrése, kommentek moderálása.
6. Oktatás és kutatás
   • Intelligens tutorok, vizsga feladatok generálása, magyarázó rendszerek.
   • Tudományos ismeretbázisok query interfészei, meta-analízis automatizálása.

• Termelékenység növelése: ismétlődő feladatokat automatizál, csökkenti a gépelési időt.
• Könnyű használat: természetes nyelvi promptokkal vezérelhető, minimális előismeret szükséges a gyors prototípuskészítéshez.
• Folyamatos fejlődés: a modellek egyre nagyobb adatbázissal rendelkeznek, és új architektúrák (pl. Retrieval-Augmented Generation, multimodális modellek) jelentek meg.
• Skálázhatóság: cloud alapú API-k, edge eszközökön futtatható kisebb modellek.

1. Pontosság és megbízhatóság
   • Halucináció: a modell hamis vagy pontatlan információt adhat meg.
   • Overfitting: a tanítási adatok egy részére túlzottan ráilleszkedik, ami csökkentheti a generalizációt.
2. Etikai és jogi kérdések
   • Szerzői jog: generált szöveg esetén kérdés, hogy kit illet a szerzői jog.
   • Adatvédelem: érzékeny vagy személyes adatok felhasználása a tanítás során.
   • Elfogultság (bias): a tanító adatok előítéletei torzíthatják a modell viselkedését.
3. Erőforrás-igény
   • Nagy modellek hatalmas számítási kapacitást és energiát igényelnek (környezetterhelés).
   • Költségek: hardver, API-díjak.
4. Biztonság
   • Potenciális rosszindulatú felhasználás: automatizált phishing levelek, malware-snippet generálása.

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
   • A modell visszakeresést végez külső adatbázisokban, és ezekre alapozza a generálást, csökkentve a halucinációt.
2. Multimodális modellek
   • Szöveg, kép, hang és akár videó együttes feldolgozása (pl. GPT-4o, Gemini, LLaVA).
3. On-device LLM
   • Optimalizált, alacsony paraméterű modellek mobil- és beágyazott eszközökre (TinyLLM, MobileBERT).
4. Elosztott és decentralizált AI
   • Modellek federated learning keretrendszerben, adatvédelmi megfontolásokkal.
5. Etikus AI kezdeményezések
   • Auditra, explainability, fair AI (pl. EDI, EU AI Act).

• Őszi modellek: még szélesebb körű multimodalitás, önálló tanulás (self-supervised generáció feletti self-supervision).
• Human-in-the-loop rendszerek: emberi szakértők és LLM-ek hatékony együttműködése.
• AI mint társalkalmazás: minden szoftver termékbe AI-komponensek integrálása; a promptolás mint új programozási paradigma.
• Demokratizált AI: nyílt forráskódú LLM-ek szélesebb elterjedése, helyi futtathatóság, közösségi finomhangolás.

A nagy nyelvi modellek alapjaiban változtatják meg, hogyan dolgozunk, tanulunk és kommunikálunk a számítógépekkel. A technológia rohamos fejlődése mellett elengedhetetlen a felelősségteljes használat, az etikai keretek kialakítása és a folyamatos kutatás a pontosság és megbízhatóság javítására.

• large language model - Szótár.net (en-hu)
• large language model - Sztaki (en-hu)
• large language model - Merriam–Webster
• large language model - Cambridge
• large language model - WordNet
• large language model - Яндекс (en-ru)
• large language model - Google (en-hu)
• large language model - Wikidata
• large language model - Wikipédia (angol)