Suured keelemudelid (LLM-id): Mis toimub sees ja millised mudelid on olemas?

Õpieesmärgid

Pärast selle peatüki läbimist oskad:

• Selgitada, mis toimub suure keelemudeli "kõhus" ehk kuidas mudel töötab.
• Mõista, kuidas mudel ennustab teksti ja miks ta ei "mõtle" nagu inimene.
• Tuvastada peamised LLM-i mudelitüübid ja nende erinevused.
• Kirjeldada populaarseid LLM-e (nt GPT, Claude, LLaMA, Gemini) ja nende kasutusvaldkondi.

Mis toimub keelemudeli "kõhus"?

Suured keelemudelid (LLM-id, ingl. Large Language Models) on tehisnärvivõrgud, mis on treenitud tohutu hulga tekstide peal. Nende põhiülesanne on üsna lihtne: ennustada, milline sõna tuleb järgmise sõnana kõige tõenäolisemalt.

See võib tunduda lihtne, aga tegelikult on selle taga äärmiselt keerukas matemaatika ja tohutud arvutusressursid. Kui inimene õpib keelt loomulikult kuulmise ja lugemise kaudu, siis LLM õpib miljardeid tekstiridu läbi seedides. Ta otsib sealt mustreid – millised sõnad esinevad tihti koos, millised lauseehitused korduvad, kuidas konteksti põhjal saab järgmist sõna ennustada. Sellest tekib omamoodi „keele sisetunne“, aga see sisetunne põhineb puhtalt statistikal, mitte arusaamisel.

Kui sina küsid mudelilt midagi, siis ta ei otsi valmis vastust kuskilt andmebaasist, vaid käivitab oma sisemise mehhanismi. Ta arvutab tõenäosusi: milline sõna võiks kõige loogilisemalt sobida pärast eelnevat konteksti. Seejärel valib ta ühe variandi ja jätkab protsessi. Nii sünnibki vastus samm-sammult – sõna haaval –, kuni valmis on terve lause või isegi terve essee.

Põhietapid mudeli sees

Et paremini aru saada, mõtle sellele protsessile kui köögile, kus retsepti alusel süüa tehakse:

• Sisend – tekst muudetakse arvudeks ehk tokeniteks. Token võib olla üks täht, üks silp või terve sõna, sõltuvalt mudelist.
• Arvutused – miljardid tehisneuronid töötlevad neid tokenite mustreid, analüüsides sadu erinevaid seoseid korraga. Näiteks võivad mõned neuronid jälgida grammatika reegleid, teised aga teatud teemade või sõnavara kooslusi.
• Väljund – mudel arvutab, milline sõna sobiks kõige paremini järgmiseks, ning pakub selle välja. Seejärel protsess kordub, kuni tekib terviklik tekst.

Olulised nüansid

Oluline on meeles pidada, et mudel ei mõtle ega tea nagu inimene – ta ei loo uusi ideid teadlikult ega „aru saades“. Ta lihtsalt järgib treeningu käigus õpitud mustreid, pannes kokku tõenäosustest parima vastuse.

See teeb ta mõnikord väga nutikaks – ta suudab lahendada keerulisi ülesandeid, kirjutada tekste, luua koodi või koostada luuletusi. Aga samas võib ta eksida, sest tal puudub päris mõistmine. Ta võib genereerida enesekindlalt valeinfot (nn hallutsinatsioone) või korrata kallutatusi, mis olid treeningandmetes.

Üldjuhul ei tasu eeldada, et keelemudelil on ligipääs reaalajas infole (enamikel neist ei ole ligipääsu internetile) või et ta teab kõike kõige hilisematest sündmustest. Igal mudelil on nn teadmiste lõppkuupäev (Knowledge Cutoff Date), mis viitab ajapunktile, mil mudeli treeningandmed on viimati uuendatud, ja pärast seda kuupäeva toimunud sündmusi või teavet mudel ei hõlma.

Nii et kui sina mudelit kasutad, on oluline alati hinnata vastuseid kriitilise pilguga ja mitte eeldada, et masin on eksimatu.

Mis mudelid on olemas ja mille poolest need erinevad?

Kõik LLM-id põhinevad sarnasel põhimõttel – need võtavad sisendiks teksti, töötlevad selle läbi miljardite parameetrite ja annavad väljundiks uue teksti. Kuid sellest hoolimata ei ole kõik mudelid ühesugused. Need erinevad üksteisest mitmes olulises aspektis:

• kui suured need on (parameetrite arv ja treeningandmete maht),
• kui kvaliteetsed olid treeningandmed, millel mudelit õpetati,
• mis on nende eesmärk – kas üldotstarbeline vestlus või spetsiifiline ülesanne,
• kui avatud need on (kas igaüks saab alla laadida ja kasutada või on ligipääs piiratud litsentsiga).

Suurem mudel ei ole alati automaatselt parem – kuigi hiiglaslikud mudelid nagu GPT-4 on väga võimsad, vajavad need ka palju ressursse. Samal ajal võivad väiksemad mudelid, nagu Mistral, olla kiired ja praktilised olukordades, kus pole vaja hiiglaslikku teadmusbaasi.

Levinuimad mudelid

• GPT (OpenAI) – GPT-seeria (nt GPT-5 ja GPT-4o) on kõige tuntum ja laialdasemalt kasutatav. Seda kasutatakse ChatGPT-s ja mitmes teises rakenduses. GPT on hea nii vestluses, programmeerimises kui ka loovates ülesannetes. Suur pluss on tema üldotstarbeline iseloom, kuid miinuseks see, et mudel ei ole avatud lähtekoodiga ja teda saab kasutada vaid litsentsi alusel.

• Claude (Anthropic) – Claude on loodud eriti turvaliseks ja kasutajasõbralikuks. Ta püüab vältida ohtlikku või eksitavat sisu ning sobib hästi olukordadesse, kus on vaja selgeid ja läbimõeldud vastuseid. Lisaks on Claude väga hea pikkade tekstide analüüsimisel, näiteks esseede või raamatute kokkuvõtete loomisel.

• Gemini (Google DeepMind) – Gemini eristub selle poolest, et ta on multimodaalne. See tähendab, et ta suudab töödelda mitte ainult teksti, vaid ka pilte ja heli. Kui kasutad Google'i teenuseid, siis on Gemini tugev eelis tema sügav integratsioon Google'i ökosüsteemiga.

• LLaMA (Meta) – LLaMA on üks olulisemaid avatud lähtekoodiga mudeleid. See tähendab, et sina või teadlased üle maailma saavad seda ise alla laadida, katsetada ja kohandada. LLaMA on populaarne uurimisprojektides ja startupides, sest see annab vabaduse luua täiesti oma lahendusi ilma litsentsipiiranguteta.

• Grok (xAI/Elon Musk) – Grok on loodud konkurendina GPT ja Claude mudelitele. Selle tugevus peitub X/Twitteri andmevooga integreerimises, mis võimaldab tal kiiresti ligi pääseda värskele infole. Grok on tuntud oma humoorika ja mõnikord otsekohese stiili poolest, muutes suhtluse inimlikumaks. Samas on see mudel pigem suletud ökosüsteemis ning täielik juurdepääs võib sõltuda X-platvormi tingimustest.

Kui sa nüüd mõtled, millist mudelit kasutada, siis tasub alati küsida endalt: kas mul on vaja võimsust, kiirust, avatust või turvalisust? Iga mudel on loodud erinevat eesmärki silmas pidades ja seetõttu ongi turul nii palju erinevaid lahendusi.

Kokkuvõte

Suured keelemudelid töötavad lihtsal põhimõttel – nad ennustavad järgmist sõna senise konteksti põhjal. See muudab nad võimsaks tööriistaks, kuid samas piirab nende mõistmist, sest neil puudub päris teadlikkus ja arusaamine.

Mudelite vahelised erinevused tulenevad nende suurusest, treeningandmetest, eesmärgist ja avatuse astmest. Mõned mudelid on loodud üldotstarbelisteks abimeesteks, teised aga keskenduvad turvalisusele, kiirusele või avatud lähtekoodiga katsetamisele. See mitmekesisus tähendab, et sul on võimalik valida täpselt selline mudel, mis sobib sinu olukorra ja vajadustega kõige paremini.

Oluline on meeles pidada, et ükski mudel ei ole täiuslik – nende tugevused ja nõrkused ilmnevad sõltuvalt kasutusviisist. Sina oled see, kes peab oskama tulemusi hinnata, nende usaldusväärsust kontrollida ja valida töö jaoks õige tööriista.