A nagy nyelvi modellek korlátai Miért nem helyettesíthetők az emberek az LLM-ekkel?
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | Large Language Model LLM mesterséges intelligencia neurális hálózatok nyelvi modellek Python transzformátor |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/58875 |
| Kivonat: | A dolgozat során ismertetésre kerül a kialakulási háttere a nagy nyelvi modelleknek. A neurális hálózatoktól eljutunk az LLM-ekhez, közben pedig bemutatásra kerül a mögöttük rejlő architektúráknak a működése. Ezzel egy árnyaltabb képet kaphatunk arról, hogy az, amit varázslatnak érzékelünk, az valójában bonyolult statisztikai összefüggések sokasága. A nagy nyelvi modellek azokból a szövegekből tanulnak, amelyekkel szembesülnek, és ez teszi lehetővé számukra, hogy emberszerű nyelvi elemek kreáljanak, alkalmazkodjanak különböző írási stílusokhoz, területekhez, de nem rendelkeznek valódi megértéssel, tudatossággal vagy teljesen eredeti ötletek kialakításának a képességével. Különböző aspektusok vizsgálatával feltárásra kerül a mögöttük rejlő struktúra és némiképp igazolást nyert az az állítás, hogy valójában a határait, mi emberek szabjuk meg, és nem öntudatra ébredésről van szó, hanem jól finomhangolt matematikai modellekről. A dolgozat végén egy RNN bemutatására kerül sor, ami egy kísérleti alapként szolgál annak megértéséhez, hogy esszenciájában hogyan működnek a szöveggeneráló mechanizmusok. |
|---|