Ще кілька років тому ідея, що комп’ютер зможе написати статтю чи підтримати осмислену розмову, здавалася фантастикою. Сьогодні це реальність завдяки великим мовним моделям (Large Language Models, LLM) – системам штучного інтелекту, які навчилися генерувати текст практично як людина. У цій оглядовій статті ми простими словами пояснимо, що таке LLM, простежимо їхній стрімкий розвиток та порівняємо ключові моделі: GPT від OpenAI, Claude від Anthropic, Gemini від Google DeepMind, а також низку відкритих моделей.

Що таке великі мовні моделі?

Великі мовні моделі (LLM) – це алгоритми штучного інтелекту, що вміють розуміти і генерувати тексти. Їх називають “великими”, бо вони містять величезну кількість параметрів (уявімо нейронні “зв’язки”), часто мільярди або навіть трильйони. Ці моделі тренуються на гігантських масивах текстових даних: книгах, статтях, веб-сторінках, розмовах. Фактично, LLM “прочитує” інтернет і багато бібліотек, щоб навчитися закономірностям людської мови. Після навчання така модель може продовжувати вашу фразу, відповісти на запитання, написати вірш чи програмний код – словом, згенерувати осмислений новий текст на основі того, що вона ймовірніше за все поставить наступним словом.

Принцип роботи LLM можна спростити до інтелектуального автодоповнення: модель прогнозує наступні слова в реченні, спираючись на свій досвід з навчальних даних. Але завдяки складній нейронній мережі та мільярдам прикладів, це “автодоповнення” стало дуже розумним. LLM розрізняє контексти, стилі, може дотримуватися інструкцій користувача. Наприклад, якщо ви попросите її пояснити квантову фізику “людською мовою”, модель спершу згадає все, що знає про квантову фізику, а потім сформулює зрозуміле пояснення, уникаючи надміру технічних термінів.

Важливо розуміти, що LLM не “думає” як людина і не має власних переконань чи свідомості. Вона оперує статистичними закономірностями мови. Проте при вмілому налаштуванні та підказках (промптах) це неймовірно потужний інструмент, здатний виконувати широкий спектр завдань: відповідати на запити, перекладати, писати тексти різного стилю, аналізувати дані, складати програмний код, тощо.

OpenAI GPT 

GPT (Generative Pre-trained Transformer) – це сімейство великих мовних моделей від компанії OpenAI, які фактично започаткували нинішній бум ШІ. Найвідоміший представник – ChatGPT, чат-бот на основі моделей GPT-3.5 та GPT-4, який став синонімом досягнень штучного інтелекту у 2023 році. Розберімо, у чому сила GPT і які його характеристики.

Особливості та сильні сторони: Моделі GPT навчені на надзвичайно великих обсягах даних (тексти з Інтернету, книги, енциклопедії, коди програм тощо), завдяки чому вони мають енциклопедичні знання та вміють генерувати зв’язні, грамотно побудовані відповіді майже на будь-яку тему. GPT відзначається універсальністю: він однаково добре (звісно, у межах своїх можливостей) пише художній есей, пояснює наукову концепцію, аналізує фінансовий звіт чи генерує програмний код. Компанія OpenAI активно донавчала GPT за допомогою людей (метод RLHF, навчання з підкріпленням від людської оцінки), що зробило відповіді моделі більш ввічливими, контекстно доречними та корисними для користувача. В результаті, спілкування з ChatGPT стало доволі зручним – він пам’ятає контекст розмови, може уточнювати запитання, давати поради. GPT-4, остання флагманська модель OpenAI, демонструє високий рівень логічного міркування та здатність розв’язувати складні задачі, від проходження тестів на рівні найкращих студентів до написання нескладних програм. Відомо, що Microsoft інтегрувала GPT-4 у пошук Bing та офісні додатки (Word, Excel, Outlook) як розумного асистента, що підкреслює практичну цінність моделі.

Використання та приклади: ChatGPT на базі GPT став персональним помічником для мільйонів людей. Типові сценарії – написання текстів (листи, статті, резюме), генерація ідей (мозковий штурм, пропозиції слоганів, сюжетів), переклад і мовна практика (можна попросити пояснити слово, виправити граматику, навіть потренувати діалог іноземною мовою), програмування (генерація коду за описом, пояснення коду, пошук помилок), аналіз даних (пояснити таблицю, підсумувати звіт) тощо.

Обмеження та слабкі сторони: Попри всі таланти, GPT має і недоліки. По-перше, це закрита пропрієтарна модель – OpenAI не розкриває деталей архітектури GPT-4 і не надає відкритого доступу до ваг моделі. Взаємодія можлива лише через API або сервіси (ChatGPT), що означає залежність користувача від політик OpenAI та наявності інтернет-доступу. По-друге, використання потужних версій (як GPT-4) коштовне: OpenAI монетизує модель через платні підписки і тарифи API, що для великих проєктів може вилитися у значні суми. По-третє, GPT страждає на “галюцинації” – модель іноді впевнено вигадує факти або робить логічні помилки. 

Anthropic Claude 

Claude – це сімейство мовних моделей від компанії Anthropic, що було засновано в 2021 році групою колишніх співробітників OpenAI. Назва дана на честь вченого-кібернетика Клода Шеннона. Claude з’явився як конкурент ChatGPT і сфокусувався на тому, щоб бути безпечним та розумним співрозмовником з довгою пам’яттю. Розгляньмо, чим Claude відрізняється і де використовується.

Особливості та сильні сторони: Головна “фішка” Claude – розширений контекст. Модель проєктувалася так, щоб утримувати увагу на дуже довгих розмовах або текстах. Якщо GPT-4 мав контекстне вікно 8–32 тисячі токенів (словом, міг опрацювати ~ кілька десятків сторінок тексту за раз), то Claude 2 у 2023 році збільшив цю межу до 100 000 токенів (близько 75 тисяч слів!). Практично це означає, що Claude може проаналізувати цілу книжку або великий документ цілком. Наприклад, інженери Anthropic демонстрували, як Claude прочитав роман “Великий Гетсбі” обсягом ~72 тис. слів, до якого навмисно внесли одну незначну правку, – і модель менш ніж за хвилину виявила змінений рядок! Така здатність довго утримувати контекст і синтезувати інформацію на великій площині тексту дуже корисна для завдань на кшталт аналізу звіту, рецензування коду великої програми, підбиття підсумків довгого листування чи навіть розв’язування багатокрокових задач, де треба пам’ятати всі попередні вводи.

Інша сильна сторона Claude – кохерентність та ввічливість. Компанія Anthropic зробила акцент на “Конституційному AI”: вони задали моделі певний набір етичних принципів (щось на кшталт “конституції”), якими вона керується, самокоригуючи свої відповіді. Це допомагає утримувати рівний, доброзичливий тон, не скочуватися в токсичність чи упередження. В результаті користувачі відзначають, що розмовляти з Claude інколи “приємніше”, він більш терпляче пояснює, рідше відмовляє без причини і загалом дуже добре підтримує довгі діалоги без втрати нити розмови.

Обмеження та слабкі сторони: Як і GPT-4, модель Claude залишається закритою. Код та деталі реалізації не оприлюднені – Anthropic надає лише доступ до сервісу. Це означає, що ви не можете розгорнути Claude на власному сервері або змінити його – лише користуватися через компанію-розробника. Далі, Claude загалом трохи менш відомий і поширений, ніж ChatGPT, тож екосистема інтеграцій і плагінів навколо нього бідніша. 

Google DeepMind Gemini

Gemini – це сімейство новітніх великих мовних моделей від Google DeepMind (об’єднаний підрозділ Google, що займається штучним інтелектом). Google тривалий час була піонером в AI (пригадаємо хоча б їхню архітектуру Transformer). Однак прихід ChatGPT застав компанію зненацька. В 2023 році Google об’єднала зусилля двох своїх команд – Google Brain і DeepMind – щоб створити принципово новий потужний мозок під назвою Gemini. У грудні 2023 відбувся анонс перших моделей Gemini, а в 2024–2025 вони стрімко розвиваються.

Особливості та сильні сторони: Головна відмінність Gemini – мультимодальність та універсальність. Якщо GPT-4 навчили спершу на тексті і лише потім частково навчили сприймати зображення, то Gemini з самого початку тренували на різних типах даних. Він може працювати не тільки з текстом, а й з картинками, аудіо, і можливо навіть відео. Це означає, що Gemini здатен, наприклад, проаналізувати інфографіку чи фотографію і відповісти на запитання по ній, або прослухати аудіозапис і резюмувати його – тобто поєднувати різні канали інформації. Google повідомляла, що Gemini в найпотужнішій версії Ultra перевершив існуючі аналоги на більшості стандартних тестів. Зокрема, Gemini Ultra першим серед моделей перевищив результат людини на комплексному академічному тесті MMLU (багатопредметний іспит зі знань у різних галузях), обійшовши GPT-4. Також повідомлялося про успіхи Gemini в задачах кодування – модель добре генерує і роз’яснює код на популярних мовах, використовуючи напрацювання DeepMind (яка раніше створила AlphaCode).

Ще одна сильна сторона – масштабованість. Google представила Gemini у трьох основних варіантах: Nano (найлегший, оптимізований для роботи на мобільних пристроях і вбудованих системах), Pro (середній, для широкого спектру задач з акцентом на ефективність) і Ultra (найбільший та найпотужніший, для найскладніших завдань). Загалом, Google позиціонує Gemini як “найбільш загальний та здібний AI-мозок” для свого покоління, що підвищить можливості всіх сервісів компанії.

Обмеження та слабкі сторони: Варто зазначити, що Gemini – пропрієтарна модель Google, тож доступна вона на умовах компанії (через їхні сервіси). Відкрити її код Google, звісно, не планує. Також, будучи дуже новою, Gemini ще не пройшла такого масового “обкатування” користувачами, як GPT чи Claude, тому можливі непередбачені збої чи упередження – час покаже. Хоч Google і заявляє про тестування і етичні контролі, але згадати хоча б їхній попередній чатбот Bard на старті – він видавав неточності, що вартувало компанії репутаційних втрат. Тож Gemini теж може спершу десь помилятися або не відповідати аж надто блискуче в окремих випадках. 

Відкриті моделі: LLaMA, Mistral, Mixtral, Zephyr та інші

Окремо варто поговорити про відкриті (open-source) великі мовні моделі, адже їхній розвиток – це ціла історія про демократизацію ШІ. На відміну від закритих комерційних моделей (GPT, Claude, Gemini), відкриті моделі публікуються з відкритим вихідним кодом і вагами мережі. Це дозволяє будь-кому завантажити модель, запустити її на своєму обладнанні, модифікувати чи донавчити під свої потреби. В 2023 році відбувся справжній бум таких моделей, тож перелічимо найпомітніші та їх особливості.

Переваги відкритих моделей: Це, по-перше, незалежність і контроль. Організація може розгорнути модель у себе і гарантувати, що конфіденційні дані не підуть у хмару OpenAI чи Google. Можна кастомізувати модель – наприклад, донавчити на власній базі знань, щоб вона оперувала специфічною термінологією чи знала внутрішні документи. Відкриті моделі часто дешевші в довгостроковій перспективі: ви один раз налаштували сервер з моделлю і далі не платите за кожен запит, на відміну від комерційних API. Крім того, спільнота активно ділиться напрацюваннями, сценаріями (prompts), інструкціями – тож навчитися працювати з відкритими моделями може кожен зацікавлений.

Недоліки відкритих моделей: Найбільш потужні відкриті моделі (на кшталт Llama 2 70B) все одно програють найкращим закритим (GPT-4, Gemini Ultra) в складних задачах – різниця хоч і скорочується, але є. До того ж, щоб запустити 70-мільярдну модель, потрібне дороге обладнання (наприклад, кілька висококласних графічних процесорів). Менші моделі (7–13B параметрів) можна запускати й на звичайному ПК, проте їх можливості трохи скромніші – для простих завдань ок, але в дуже складних вони можуть “губитися”. Інший нюанс – відсутність гарантій і підтримки: якщо ви користуєтеся open-source моделлю, у вас немає служби підтримки чи контракту – все на власний ризик. 

Висновок

Великі мовні моделі пройшли шлях від лабораторних прототипів до масових інструментів, які змінюють наше повсякденне життя. GPT, Claude, Gemini та різноманітні відкриті LLM – кожен зі своїми родзинками – сьогодні формують ландшафт AI-технологій. OpenAI GPT продемонстрував всьому світу, наскільки корисним може бути генеративний ШІ, задав високу планку якості. Claude від Anthropic довів, що можна зробити модель більш контекстно “думаючою” і орієнтованою на безпечну взаємодію. Google зі своїм Gemini показує амбіції інтегрувати AI всюди – від пошуку до смартфона – і робить акцент на мультимодальності. А відкриті моделі на чолі з LLaMA та Mistral демократизують доступ до AI, дозволяючи кожному експериментувати та впроваджувати інновації.

Варто пам’ятати, що жодна з моделей неідеальна: вони можуть помилятися, вигадувати та іноді вас не розуміти з першого разу. Але з кожною ітерацією ці системи стають кращими.

Джерела:

  1. Epista Life Science (2024). Comparing GPT, Claude, Llama, and Mistral: Which Large Language Model (LLM) is Right for Your Needs?
  2. Anthropic (2023). Introducing 100K Context Windows
  3. InfoQ (2024). Mistral AI’s Open-Source Mixtral 8x7B Outperforms GPT-3.5
  4. KDnuggets (2024). Exploring the Zephyr 7B: A Comprehensive Guide to the Latest LLM