Kielimalli

Tilastollinen kielimalli on sanajonon sanojen todennäköisyysjakauma tai sellainen todennäköisyysfunktio, joka tuottaa jakauman. Jos sanajonossa, esimerkiksi lauseessa, on formula_1 sanaa, antaa kielimalli koko sanajonolle todennäköisyyden formula_2. Kielimalli voidaan määritellä myös sanan osille, kuten morfeemeille. Nykyisin sanalla "kielimalli" viitataan usein erityisesti suuriin kielimalleihin (myös "iso kielimalli" tai "laaja kielimalli", engl. "large language model", LLM), jotka ovat raskaita neuroverkkokielimalleja, jotka pystyvät tuottamaan hyvälaatuista tekstiä.
Todennäköisyyksien avulla kielimallit osaavat muun muassa ennustaa, miten jonkin lauseen tulisi jatkua, vastata kysymyksiin tai muodostaa kehotteen avulla pitkiäkin tekstejä kuten keskusteluja, runoja, koodeja tai artikkeleita. Ensimmäiset kielimallit (tilastollinen kielimalli, , SLM) esiteltiin 1980-luvulla ja ne saivat alkunsa puheentunnistuksesta. Varhaiset kielimallit eivät sisältäneet tietoa kielen mallinnuksesta.
Kielimallin perustana käytetään olemassaolevaa tekstiaineistoa eli korpusta, jonka avulla malli opetetaan. Aineisto voi olla peräisin kirjoista, sanomalehdistä, tv-ohjelmien transskripteistä tai vaikka internetistä. Mitä suurempi opetusaineisto, sitä parempi yleensä mallin ennustuskyky. Suurten opetusmateriaalien vuoksi mallit saattavat joskus oppia niistä myös ei-haluttuja asioita, kuten ennakkoasenteita.
Kielimalleja voidaan käyttää erilaisissa tietokonelingvistiikan sovelluksissa, kuten puheentunnistuksessa, konekääntämisessä, luonnollisen kielen tuottamisessa, kielen jäsentämisessä, tekstintunnistuksessa tai tiedonhaussa.
Kielimallien tyyppejä.
Tyyppejä:
Tekniikkaa.
Usein kielimallit käyttävät liukulukuja, mutta tutkijat ovat ehdottaneet yksinkertaistamista kolmiarvoisiin (-1, 0, 1) lukuihin, jolloin laskutoimitukset ovat yksinkertaisempia. Tutkijoiden mukaan kolmiarvoiset luvut ja tarkoitukseen tehdyt FPGA-piirit mahdollistavat virrankäytön ja muistitarpeen pienentämisen.
Kielimallit jakavat tekstin "tokeneihin", jotka voivat esittää lyhyttä sanaa tai osia pidemmästä sanasta. ChatGPT:n julkaisuhetkellä se kykeni muistamaan , mutta kahdessa vuodessa sen jälkeen GPT-4o kykenee 128 tuhanteen tokeniin, Claude 3.5 Sonnet kykenee 200 tuhanteen tokeniin ja Gemini 1.5 Pro kykenee kahteen miljoonaan tokeniin. Kielimallien toimintaa täydennetään RAG-menetelmällä ("retrieval-augmented generation"), jossa käyttäjän kyselyyn vastataan hakemalla dokumenteista tietoa täydennykseksi.
Parametrien määrät ovat kasvaneet merkittävästi: vuonna 2018 Googlen BERT-malli käytti 110–340 miljoonaa parametria, vuonna 2022 Googlen esittämä PaLM käytti 540 miljardia parametria, ja vuonna 2023 julkaistun GPT-4:n arvioitiin käyttävän triljoonaa parametria. Parametrimäärän kasvu 1,3 miljardista parametrista kuuteen miljardiin parametriin kasvattaa datamäärää 4,6 kertaisesti, mutta tarvittava koulutusaika voi kasvaa 20-kertaisesti.
Ohjelmistoja.
Joitakin avoimesti saatavia työkaluja suurien kielimallien suorittamiseen ovat Ollama, LM Suite ja Llama.cpp.
Kiistoja.
Kielimalleja on kritisoitu siitä, että ne muistavat osan koulutusmateriaalista ja voivat toistaa tekijänoikeuksien alla olevaa materiaalia. Eri kielimallien välillä on eroja, mutta jotkin voivat toistaa merkittävän määrän koulutukseen käytetystä kirjallisuudesta sellaisenaan. Tekijänoikeuskysymyksien lisäksi tähän liittyy eettisiä kysymyksiä.