Large Language Models (LLMs) என்பவை மனித மொழியைப் புரிந்துகொண்டு, அதைப் பகுப்பாய்வு செய்து, உகந்த பதில்களை உருவாக்கும் திறன் கொண்ட செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மாடல்கள் ஆகும். இவை மிகப்பெரிய அளவிலான நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (Neural Networks)-ஆக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள, LLM-களின் கட்டமைப்பு, பயிற்சி முறைகள், மற்றும் செயல்பாடுகள் பற்றி விரிவாகப் பார்ப்போம்.
1. LLM-கள் எப்படி வேலை செய்கின்றன?
Large Language Models (LLM-கள்) என்பவை மனித மொழியைப் புரிந்துகொண்டு, அதைப் பகுப்பாய்வு செய்து, துல்லியமான பதில்களை உருவாக்கும் திறன் கொண்ட AI மாடல்கள். இவற்றின் செயல்பாட்டு நிலைகளைப் பின்வரும் படிகளாகப் பிரிக்கலாம்:
படி 1: பயிற்சி (Training) – தரவின் முக்கியத்துவம்
LLM-கள் பல கோடி வார்த்தைகள் மற்றும் வாக்கியங்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெறுகின்றன. இந்தப் பயிற்சி Pretraining மற்றும் Fine-Tuning என இரண்டு பிரிவுகளாக நடைபெறுகிறது. இந்தப் பயிற்சி மூலம், LLM-கள் மொழியின் இலக்கணம், சொற்களின் பொருள், மற்றும் சூழலுக்கு ஏற்ப வார்த்தைகளைப் பயன்படுத்தும் திறன் போன்றவற்றைக் கற்றுக்கொள்கின்றன.
1.1 Pretraining
Pretraining என்பது, LLM-கள் பல கோடி வார்த்தைகள் மற்றும் வாக்கியங்களைப் படித்து, மொழியின் அமைப்பைக் கற்றுக்கொள்வது. இது Self-Supervised Learning எனப்படும் செயல்முறையில் நடைபெறுகிறது. இந்தப் பயிற்சியில், மாடல் வார்த்தைகளுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்கிறது.
எப்படி செயல்படுகிறது?
-
LLM-கள் ஒரு வாக்கியத்தில் சில வார்த்தைகளை மறைத்து (Mask), அந்த வார்த்தைகளை யூகிக்கும்.
-
உதாரணம்:
-
வாக்கியம்: “Python என்பது ஒரு ———– மொழியாகும்.”
-
LLM-கள் இதைப் புதிர் தீர்க்கும் மாதிரி கற்றுக்கொள்கின்றன.
-
சரியான பதில்: “நிரலாக்க” (Programming)
-
-
பயிற்சி தரவுகள்:
-
புத்தகங்கள், ஆராய்ச்சி கட்டுரைகள், விக்கிபீடியா, இணையதளங்கள் போன்றவை.
-
தரவுத்தொகுப்புகள்: Common Crawl, WebText, BooksCorpus போன்றவை.
1.2 Fine-Tuning
Fine-tuning என்பது, LLM-களை குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு மீண்டும் பயிற்சி (Retrain) செய்யும் செயல்முறை. இது மாடலை ஒரு குறிப்பிட்ட துறையில் சிறப்பாகச் செயல்பட வைக்க உதவுகிறது.
உதாரணம்:
-
மருத்துவ LLM (Medical LLM): இது மருத்துவத் துறை சம்பந்தப்பட்ட தரவுகளுடன் fine-tune செய்யப்படுகிறது. இதனால், இது மருத்துவ கேள்விகளுக்கு துல்லியமான பதில்களை வழங்கும்.
-
சட்ட LLM (Legal LLM): சட்டத் துறை சம்பந்தப்பட்ட தரவுகளுடன் fine-tune செய்யப்படுகிறது.
படி 2: Text Understanding (உரை புரிதல்)
LLM-கள் பயனர் என்ன கேட்கிறார்கள் என்பதைப் புரிந்து கொள்கின்றன. இது Natural Language Understanding (NLU) எனப்படும் செயல்முறையாகும்.
எப்படி செயல்படுகிறது?
-
LLM-கள் Tokenization மூலம் உரையை சிறிய பகுதிகளாகப் பிரிக்கின்றன.
-
ஒவ்வொரு Token-ஐயும் Embedding எனப்படும் எண்ணியல் வெக்டராக மாற்றுகின்றன.
-
இந்த Embedding-கள் Neural Network-ஐப் பயன்படுத்தி பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகின்றன.
உதாரணம்:
-
பயனர் கேள்வி: “சளி, காய்ச்சல் இருக்கிறது. என்ன மருந்து பரிந்துரைக்கலாம்?”
-
LLM செயல்பாடு: LLM இந்தக் கேள்வியை மருத்துவத் தரவுகளின் அடிப்படையில் பகுப்பாய்வு செய்து, பொருத்தமான பதிலை வழங்கும்.
Embedding: எண்ணியல் வெக்டர்களாக மாற்றுதல்
Embedding என்பது, ஒவ்வொரு Token-ஐயும் (சொல்லை) எண்ணியல் வெக்டராக மாற்றும் செயல்முறை. இந்த வெக்டர்கள் Neural Network-களால் புரிந்து கொள்ளக்கூடிய வடிவத்தில் இருக்கும். இது LLM-களுக்கு சொற்களுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.
எப்படி செயல்படுகிறது?
-
Token to Vector:
-
ஒவ்வொரு Token-ஐயும் (சொல்லை) ஒரு தனிப்பட்ட எண்ணியல் வெக்டராக மாற்றுகிறது.
-
உதாரணம் (Example in English):
-
Token: “Programming”
-
Embedding: [0.25, -0.12, 0.87, …, 0.45] (ஒரு நீண்ட எண் வரிசை).
-
-
விளக்கம்:
-
“Programming” என்ற சொல் ஒரு எண் வரிசையாக (Vector) மாற்றப்படுகிறது. இந்த வெக்டர், அந்த சொல்லின் பொருள் மற்றும் பண்புகளை பிரதிபலிக்கிறது.
-
-
-
Vector Dimensions:
-
இந்த வெக்டர்கள் பொதுவாக 100 முதல் 1000 வரையிலான பரிமாணங்களைக் கொண்டிருக்கும்.
-
உதாரணம் (Example in English):
-
GPT-3 மாடல்களில், ஒவ்வொரு Token-க்கும் 768 பரிமாணங்கள் உள்ளன.
-
-
விளக்கம்:
-
ஒவ்வொரு சொல்லும் 768 எண்களைக் கொண்ட ஒரு வெக்டராக மாற்றப்படுகிறது. இது அந்த சொல்லின் சிக்கலான பண்புகளை பிரதிபலிக்கிறது.
-
-
-
Semantic Meaning:
-
Embedding-கள் சொற்களின் பொருளைப் பிரதிபலிக்கின்றன.
-
உதாரணம் (Example in English):
-
“King” மற்றும் “Queen” என்ற சொற்களின் Embedding-கள் ஒரே மாதிரியாக இருக்கும், ஆனால் அவை வெவ்வேறு பாலினங்களைக் குறிக்கின்றன.
-
-
விளக்கம்:
-
“King” மற்றும் “Queen” என்ற சொற்கள் ஒரே மாதிரியான Embedding-களைக் கொண்டிருக்கும், ஏனெனில் அவை இரண்டும் அரசர்களை குறிக்கின்றன. ஆனால், அவை வெவ்வேறு பாலினங்களைக் குறிப்பதால், அவற்றின் Embedding-கள் சிறிது வேறுபடும்.
-
-
-
Neural Network Input:
-
இந்த Embedding-கள் Neural Network-க்கு உள்ளீடாக அனுப்பப்படுகின்றன.
-
உதாரணம் (Example in English):
-
“Python is a programming language.”
-
Tokenization: [“Python”, “is”, “a”, “programming”, “language”].
-
Embedding:
-
“Python” → [0.12, -0.45, 0.67, …, 0.89]
-
“programming” → [0.25, -0.12, 0.87, …, 0.45]
-
“language” → [0.34, -0.56, 0.78, …, 0.23]
-
-
-
விளக்கம்:
-
ஒவ்வொரு சொல்லும் ஒரு எண் வரிசையாக மாற்றப்பட்டு, Neural Network-க்கு உள்ளீடாக அனுப்பப்படுகிறது. இது மாடலை சொற்களுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.
-
-
Embedding-களின் முக்கியத்துவம்
-
சொற்களின் பொருள்:
-
Embedding-கள் சொற்களின் பொருளைப் பிரதிபலிக்கின்றன.
-
உதாரணம் (Example in English):
-
“King” மற்றும் “Ruler” என்ற சொற்களின் Embedding-கள் ஒரே மாதிரியாக இருக்கும், ஏனெனில் அவை ஒரே பொருளைக் கொண்டவை.
-
-
விளக்கம்:
-
“King” மற்றும் “Ruler” என்ற சொற்கள் ஒரே பொருளைக் கொண்டிருப்பதால், அவற்றின் Embedding-கள் ஒரே மாதிரியாக இருக்கும்.
-
-
-
சொற்களுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகள்:
-
Embedding-கள் சொற்களுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளைக் காட்டுகின்றன.
-
உதாரணம் (Example in English):
-
“King” – “Man” + “Woman” = “Queen”.
-
-
விளக்கம்:
-
இந்த கணித செயல்பாடு, “King” என்ற சொல்லின் Embedding-லிருந்து “Man” என்ற சொல்லின் Embedding-ஐ கழித்து, “Woman” என்ற சொல்லின் Embedding-ஐ கூட்டினால், “Queen” என்ற சொல்லின் Embedding கிடைக்கும். இது Embedding-கள் சொற்களுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளைப் புரிந்து கொள்வதைக் காட்டுகிறது.
-
-
-
Neural Network-க்கு உள்ளீடு:
-
Embedding-கள் Neural Network-க்கு உள்ளீடாக அனுப்பப்படுகின்றன, இது மாடலை சொற்களுக்கு இடையே உள்ள தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.
-
உதாரணம் (Example in English):
-
“Python is a programming language.”
-
-
விளக்கம்:
-
இந்த வாக்கியத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு சொல்லும் Embedding-ஆக மாற்றப்பட்டு, Neural Network-க்கு உள்ளீடாக அனுப்பப்படுகிறது. இது மாடலை வாக்கியத்தின் அர்த்தத்தைப் புரிந்து கொள்ள உதவுகிறது.
-
-
படி 3: Text Generation (பதில்களை உருவாக்குதல்)
LLM-கள் பயிற்சி பெற்ற தரவுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு, பயனரின் கேள்விக்கு பொருத்தமான பதிலை உருவாக்குகின்றன. இது Natural Language Generation (NLG) எனப்படும் செயல்முறையாகும்.
எப்படி செயல்படுகிறது?
-
LLM-கள் Attention Mechanism மூலம் உரையின் முக்கிய பகுதிகளைக் கண்டறிகின்றன.
-
Transformer Architecture-ஐப் பயன்படுத்தி, உரையை உருவாக்குகின்றன.
உதாரணம்:
-
பயனர் கேள்வி: “AI என்றால் என்ன?”
-
LLM பதில்: “Artificial Intelligence (AI) என்பது மனித நுண்ணறிவை ஒத்துத்தோற்றும் கணினி முறைமையாகும்.”
படி 4: சூழ்நிலை (Context) அடிப்படையில் முடிவெடுத்தல்
LLM-கள் ஒரே உரையாடலைத் தொடர்வதற்காக, முந்தைய தகவல்களை நினைவில் வைத்துக்கொள்வதில்லை. ஆனால், முந்தைய தகவல்களைச் சேர்த்து அனுப்பினால், மாடல் அதை Context-ஆகப் புரிந்து கொள்கிறது.
உதாரணம்:
-
பயனர் கேள்வி 1: “இன்று வானிலை எப்படி?”
-
LLM பதில்: “தற்போது 30°C வெப்பநிலை உள்ளது.”
-
பயனர் கேள்வி 2: “நாளைக்கு?”
இங்கே, LLM-க்கு “நாளைக்கு” என்றால் என்ன என்று புரிய, முந்தைய உரையாடலை (Context) சேர்த்து அனுப்ப வேண்டும். இதனால், LLM நாளைய வானிலை பற்றிய தகவலை வழங்கும்.
LLM-களின் பயன்பாடுகள்
-
மொழிபெயர்ப்பு (Translation): ஒரு மொழியை மற்றொரு மொழியாக மாற்றுதல்.
-
உரை உருவாக்குதல் (Text Generation): கட்டுரைகள், கதைகள், கவிதைகள் போன்றவற்றை உருவாக்குதல்.
-
கேள்வி-பதில் அமைப்புகள் (Q&A Systems): பயனர்களின் கேள்விகளுக்கு துல்லியமான பதில்களை வழங்குதல்.
-
உரை சுருக்கம் (Text Summarization): நீண்ட உரைகளை சுருக்கமாக மாற்றுதல்.
-
உரை பகுப்பாய்வு (Text Analysis): உரைகளின் உணர்வுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்தல்.
LLM-கள் மனித மொழியைப் புரிந்துகொண்டு, அதைப் பகுப்பாய்வு செய்து, உகந்த பதில்களை உருவாக்கும் திறன் கொண்டவை. இவை Pretraining மற்றும் Fine-Tuning போன்ற செயல்முறைகள் மூலம் பயிற்சி பெறுகின்றன. இவற்றின் முக்கிய பண்புகளான சூழல் புரிதல், பல்துறை பயன்பாடு, மற்றும் தானாகக் கற்றல் ஆகியவை இவற்றை நவீன AI-இன் முக்கிய அங்கமாக ஆக்கியுள்ளன.