Transformátory a Veľké Jazykové Modely: Pohľad do Budúcnosti AI

Prednáška na Stanforde z októbra 2025 ponúka fascinujúci pohľad na súčasný stav a budúce trendy v oblasti transformátorov a veľkých jazykových modelov (LLM). Od opakovania základných princípov až po najnovšie inovácie, táto prednáška je skvelým zdrojom pre každého, kto sa zaujíma o pokrok v umelej inteligencii. Poďme si to spolu zhrnúť a preskúmať kľúčové poznatky, ktoré nám môžu pomôcť lepšie porozumieť tejto revolučnej technológii.

Kľúčové Poznámky

Prednáška sa sústredila na niekoľko kľúčových oblastí:

• Základy transformátorov: Opakovanie princípov tokenizácie, embeddingov a self-attention mechanizmu.
• Vývoj LLM: Prechod od starších modelov k moderným LLM, vrátane architektúr ako BERT, GPT a T5.
• Tréning LLM: Dva hlavné kroky – pretrénovanie na obrovských dátových množinách a následné jemné doladenie (fine-tuning) pre špecifické úlohy.
• Preference Tuning (RLHF): Používanie ľudskej spätnej väzby na zlepšenie kvality výstupov LLM.
• Nové trendy: Zahrnúť Retrieval Augmented Generation (RAG), Tool Calling, Vision Transformers a Diffusion-based LLMs.

Transformátory: Od Základov k Inováciám

Prednáška sa začala opakovaním základných konceptov transformátorovej architektúry. Tokenizácia, proces rozdelenia textu na menšie jednotky (tokeny), je prvým krokom. Následne sa tieto tokeny reprezentujú pomocou embeddingov – číselných vektorov, ktoré zachytávajú ich význam. Self-attention mechanizmus umožňuje modelom zohľadniť vzájomné vzťahy medzi jednotlivými tokenmi v texte, čo je kľúčové pre porozumenie kontextu.

Pôvodné transformátory využívali absolútne pozičné embeddingy, no novšie metódy ako Rotary Position Embeddings (RoPE) sa zameriavajú na relatívne pozície tokenov. To umožňuje modelom lepšie spracovávať dlhšie sekvencie textu.

Veľké Jazykové Modely: Revolúcia v Spracovaní Textu

LLM predstavujú ďalšiu evolúciu transformátorovej architektúry. Sú to obrovské modely, ktoré sa trénujú na rozsiahlych dátových množinách a dokážu generovať text, prekladať jazyky, odpovedať na otázky a vykonávať mnoho ďalších úloh.

Prednáška zdôraznila rôzne architektúry LLM:

• BERT: Encoder-only model, ktorý sa používa hlavne na úlohy porozumenia textu.
• GPT: Decoder-only model, ktorý je vynikajúci v generovaní textu.
• T5: Encoder-decoder model, ktorý sa dá použiť na rôzne úlohy spracovania jazyka.

Tréning a Doladenie LLM: Cesta k Inteligentným Modelom

Tréning LLM prebieha v dvoch fázach. Najprv sa modely pretrénujú na obrovských dátových množinách, aby sa naučili štruktúru jazyka. Následne sa doladia (fine-tuning) pre špecifické úlohy pomocou menších, označených dátových množín.

Ďalším dôležitým krokom je Preference Tuning (RLHF), kde sa modely učia z ľudskej spätnej väzby. Ľudskí hodnotitelia porovnávajú rôzne výstupy modelu a označujú tie, ktoré sú lepšie. Táto spätná väzba sa potom využíva na trénovanie tzv. reward modelu, ktorý predpovedá preferencie ľudí. Nakoniec sa LLM trénuje pomocou reinforcement learningu, aby maximalizoval odmeny z reward modelu a zároveň zostal blízko pôvodného modelu doladeného pre špecifické úlohy (SFT).

Nové Trendy: RAG, Tool Calling a Viac

Prednáška tiež predstavila niekoľko nových trendov v oblasti LLM:

• Retrieval Augmented Generation (RAG): Umožňuje modelom pristupovať k externým znalostným bázam a využívať ich pri generovaní textu.
• Tool Calling: Poskytuje modelom možnosť interagovať s externými nástrojmi a API, čo rozširuje ich možnosti.
• Vision Transformers (ViT): Adaptácia transformátorovej architektúry na spracovanie obrazov.
• Diffusion-based LLMs: Použitie difúznych modelov pre generovanie textu, ktoré môžu priniesť rýchlejšie výsledky ako tradičné metódy.

Záver a Odporúčania

Prednáška na Stanforde ponúkla cenný pohľad do súčasného stavu a budúcnosti transformátorov a LLM. Je jasné, že táto technológia má potenciál zmeniť spôsob, akým interagujeme s počítačmi a ako riešime rôzne problémy.

Pre tých, ktorí sa chcú dozvedieť viac, odporúčame sledovať kanály Yanika Kilchshireho a Andrisha Karpatha na YouTube, preštudovať si materiály z Hugging Face Trending Papers a pravidelne kontrolovať blogy spoločností zaoberajúcich sa AI. Dôležité je aj sledovanie Arxivu a konferencií ako NeurIPS, kde sú publikované najnovšie výskumy v tejto oblasti.

Budúcnosť AI je vzrušujúca a transformátory s LLM zohrajú v nej kľúčovú úlohu!

Zdroje

• Originálne video
• online.stanford.edu
• Plán kurzu | CME 295 - Transformátory a veľké jazykové modely
• Stanford CME295: Transformers and Large Language Models I Autumn 2025

Približne 218 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.09 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.