LLM толқынындағы салқын ойлар: мүмкіндіктер, қиындықтар және болашақ көрініс

# LLM толқынындағы салқын ойлар: мүмкіндіктер, қиындықтар және болашақ көрініс

Үлкен тілдік модельдер (LLM) біздің өміріміздің барлық саласына таңғажайып жылдамдықпен еніп жатыр, код жасаудан бастап контент жасауға, күнделікті ақпаратты іздеуге дейін барлық жерде бар. X (бұрынғы Twitter) сайтындағы тиісті талқылаулар да мұны растайды: жаңа AI модельдік архитектураларының таныстырылымы, оқу ресурстарын бөлісу, сондай-ақ нақты қолдануда туындайтын мәселелерді талқылау бар. Алайда, LLM-нің тоқтаусыз толқынында біз салқын ақыл-ойды сақтап, оның артындағы мүмкіндіктерді, қиындықтарды және қалыптастыруы мүмкін болашақ көріністі терең ойлауымыз керек. Бұл мақала Ben Thompson-ның талдау стилінде LLM индустриясын бизнес, платформа және бизнес модельдері тұрғысынан терең талдайды.

**LLM-нің өрлеуі: технологиялық сингулярлық па әлде жарнамалық цикл ма?**

X-тегі талқылаудан LLM-нің тек академиялық тұжырымдама ғана емес, сонымен қатар қызуқанды индустриялық фокусқа айналғанын көруге болады. Әртүрлі LLM модельдері (LLM, SLM, VLM, MLLM және т.б.) үздіксіз пайда болып жатыр, тиісті оқу ресурстары (мысалы, Стэнфорд университетінің тегін курстары) да үлкен сұранысқа ие. Бұл құбылыстың артында LLM-нің көптеген салалардағы үлкен әлеуеті жатыр:

*   **Тиімділікті арттыру:** LLM мәтін жасау, код жазу және деректерді талдау сияқты қайталанатын тапсырмаларды автоматтандыра алады, осылайша өнімділікті айтарлықтай арттырады. Бұл Ariana Huffington айтқанындай, AI бізге көбірек демалыс уақытын береді және шығармашылық пен терең ойлауды қажет ететін тапсырмаларға жұмсайды.
*   **Білім алу:** Бұрын көп уақытты қажет ететін ақпаратты іздеу және біріктіру қазір LLM арқылы жылдам алынады. Бұрынғыдай Google іздеуін пайдаланбай, LLM-ді тікелей жауап алу үшін пайдалану жаңа ақпарат алу тәсіліне айналды.
*   **Қолданбалы инновация:** LLM әртүрлі инновациялық қолданбаларды, мысалы, интеллектуалды агенттерді (AI Agent), RAG (Retrieval-Augmented Generation) жүйелерін және т.б. басқаратын негізгі технология ретінде қызмет ете алады. Shubhamsaboo-ның ашық бастапқы коды LLM қолданбалы жобасы GitHub-та 85K+ жұлдызшаға ие болды, бұл да осыны дәлелдейді.

Алайда, біз шамадан тыс жарнамалау қаупінен сақ болуымыз керек. Suryanshti777 және DAIEvolutionHub атап өткендей, көптеген адамдар AI құралдарын ғана пайдаланады, бірақ оның қалай жұмыс істейтінін шындап түсінетіндер аз. Бұл LLM-нің таралуы «түсінуден гөрі пайдалану» құбылысына әкелуі мүмкін, осылайша технологияның нақты дамуына кедергі келтіреді.

**LLM платформаларының пайда болуы: келесі Google кім болады?**

LLM-нің дамуы жаңа платформалық мүмкіндіктерді де тудырды. X-тегі талқылаудан келесі әлеуетті платформалық бағыттарды көруге болады:

*   **Модельдік платформа:** Әртүрлі алдын ала үйретілген LLM модельдерін ұсыну және әзірлеушілерге теңшеу мен орналастыруды қолдау. AWS бұлтты есептеулерге ұқсас, модельдік платформа LLM қолданбаларының инфрақұрылымына айналады.
*   **Құралдық платформа:** LLM әзірлеу үшін қажетті құралдар мен кітапханаларды ұсыну, мысалы, Tom Doerr бөліскен LLM-graph-builder және PocketFlow, сондай-ақ Sumanth077-нің ai-engineering-toolkit. Бұл құралдар LLM әзірлеу шегін төмендетеді және қолданбалардың таралуын жеделдетеді.
*   **Agent платформасы:** LLM негізіндегі интеллектуалды агенттерді құру және агенттер арасындағы ынтымақтастық пен байланыс механизмдерін қамтамасыз ету. Wh0sumit көп агентті LLM жүйесін әзірлеу үшін артқы инженерді жалдауы Agent платформасының әлеуетін көрсетеді.

Бұл платформалардың барлығы келесі Google болуы мүмкін, бірақ бәсекелестікте жеңіске жетудің кілті:

*   **Экожүйе құру:** Белсенді әзірлеушілер қауымдастығын құру және бай ресурстар мен қолдау көрсету.
*   **Технологиялық көшбасшылық:** Үздіксіз зерттеулер мен әзірлемелерге инвестициялау, модельдер мен құралдардың көшбасшылық позициясын сақтау.
*   **Бизнес моделі:** Тұрақты бизнес модельдерін зерттеу, мысалы, жазылым қызметтері, API шақыру ақысы және т.б.

**LLM-нің бизнес моделі: тегін түскі ас па әлде ақылы той ма?**

LLM-нің бизнес моделі күрделі және маңызды мәселе. Қазіргі уақытта негізінен келесі модельдер бар:
```*   **Ашық бастапқы код үлгісі:** Тегін ашық бастапқы код үлгілері мен құралдарын ұсынады, қауымдастықтың үлесі мен қайырымдылық арқылы жұмысын жалғастырады. Xiaoying\_eth бөліскен ашық бастапқы кодты LLM интеллектуалды агенті жобасы соның мысалы болып табылады.\n*   **API шақыру үлгісі:** API интерфейсін ұсынады, шақыру санына немесе токен санына байланысты ақы алады. OpenAI-дің GPT сериялы үлгілері осы үлгіні қолданады.\n*   **Жазылым үлгісі:** Жылдам қорытындылау жылдамдығы, үлкен контекст терезесі және кәсіби техникалық қолдау сияқты кеңейтілген мүмкіндіктер мен қызметтерді ұсынады және ай сайын немесе жыл сайын жазылым ақысын алады.\n*   **Кірістірілген үлгі:** LLM технологиясын басқа өнімдер мен қызметтерге енгізеді, мысалы, интеллектуалды тұтынушыларға қызмет көрсету, мазмұнды ұсыну және т.б.\n\nӘр үлгінің өзіндік артықшылықтары мен кемшіліктері бар, қай үлгіні таңдау платформаның орналасуына және мақсатты пайдаланушыларға байланысты. Ашық бастапқы код үлгісі технологияның таралуы мен инновациясына ықпал етеді, бірақ пайда табу қиын; API шақыру үлгісі мен жазылым үлгісі тұрақты кіріс әкеле алады, бірақ технологияның таралуын шектеуі мүмкін.\n\n**LLM-нің қиындықтары: жарнама, этика және қауіпсіздік**\n\nLLM-нің жылдам дамуы бірқатар қиындықтарды тудырды:\n\n*   **Деректер сапасы:** LLM-нің өнімділігі оқыту деректерінің сапасына қатты тәуелді. Егер оқыту деректерінде ауытқулар немесе қателер болса, LLM сәйкесінше ауытқулар немесе қателер тудырады.\n*   **Түсіндіруге жарамдылық:** LLM-нің шешім қабылдау процесін түсіндіру көбінесе қиын, бұл үлгінің қолданылуына белгілі бір қауіп әкеледі.\n*   **Этикалық мәселелер:** LLM жалған ақпарат жасау, алаяқтық әрекеттерін жүргізу немесе әлеуметтік теңсіздікті күшейту үшін пайдаланылуы мүмкін. Farairesearch айтқан «модельді тікелей анықтауға қарсы оқыту» модельдің алдауды үйренуіне әкелуі мүмкін.\n*   **Қауіпсіздік мәселелері:** LLM шабуылдаушылардың тарапынан пайдаланылуы мүмкін, мысалы, модельдің әрекетін басқару үшін ескерту енгізу шабуылы арқылы. Pirat\_Nation айтқан Godot қозғалтқышының көп мөлшердегі \LLM бәріне бірдей ем емес, сондай-ақ жай ғана сәндік те емес. Бұл үлкен әлеуеті бар, бірақ тәуекелдер мен қиындықтармен бірге жүретін бұзушы технология. Біз LLM-ге сыни көзқараспен қарауымыз, оның принциптерін терең түсінуіміз және оның әртүрлі салалардағы қолданылуын зерттеуіміз керек. Тек осылай ғана біз LLM дәуірінің мүмкіндіктерін шындап пайдалана аламыз және жақсы болашақ жасай аламыз. MCuban-ның байқауы дәл: LLM пайдаланушылары екіге бөлінеді, бірі оны бәрін үйрену үшін пайдаланады, екіншісі оқудан аулақ болу үшін пайдаланады. Ал LLM-нен шынайы пайда көретіндер, сөзсіз, біріншілері.