Suuret kielimallit, ChatGPT, tekoäly, AI, generatiivinen tekoäly. Viimeisen vuoden aikana on tullut yleiseen keskusteluun paljon erilaisia termejä, jotka kaikki liittyvät jollakin tavalla toisiinsa, mutta selkeä ymmärrys näiden asioden aidosta tarkoituksesta on jäänyt usein vähän hämärän peittoon.
Siksi laadimme juuri kielimalleihin keskittyvän artikkelin, joka on selkeästi yksi vaikeammin ymmärrettävistä termeistä - tai ainakaan siitä ei paljon puhuta, verrattuna vaikka tekoälyyn yleisesti. Mitä kielimallit tai suuret kielimallit oikein ovat ja mitä niillä oikein voi saavuttaa? Syvennymme näihin teemoihin tässä artikkelissa ja kurkistamme myös mahdollisiin haasteisiin ja rajoitteisiin, jotka kannattaa myös ottaa huomioon.
Alla olevan sisällysluettelon kautta voit hypätä suoraan sinulle mielenkiintoisimpaan aiheeseen:
Mitä ovat suuret kielimallit?
Kielimalli on tekoälyyn perustuva järjestelmä, jota käytetään esimerkiksi ennustamaan todennäköisyyttä lauseen seuraavasta sanasta, kääntämisessä ja vastausten tuottamisessa annetun syötteen perusteella.
Suuret kielimallit (LLM, Large Language Models) ovat perinteisiin kielimalleihin verrattuna kehittyneempiä järjestelmiä ja ne ovat koulutettu ymmärtämään ja tuottamaan tarkempaa ihmisenkaltaista kieltä. Suuret kielimallit perustuvat lyhyesti koneoppimiseen, ja erityisesti syväoppimiseen. Tämä tarkoittaa sitä, että kielimalli hyödyntää ja kehittää itsenäisesti eräänlaista ihmisen aivojen toimintaa jäljittelevää järjestelmää, joka oppii käsillä olevia konteksteja, merkityksiä ja asiayhteyksiä.
Tällaiset kielimallit vaativat myös oppiakseen ja kehittyäkseen suuria tietokantoja, joita kutsutaan myös koulutusdataksi. Kielimallin hyödyntämä koulutusdata voi olla esimerkiksi internetistä kerättyä tietoa. Mitä suuremman ja tarkemman tietokannan kielimalli saa käyttöönsä ja mitä kauemmin sen annetaan oppia ja tehdä virheitä, on yleensä sen kyky ennustaa ja tuottaa tekstiä parempi.
Maailmalla tunnettuja kielimalleja ovat OpenAI:n ChatGPT ja Googlen Bard, jotka ovat selkeästi tällä hetkellä suurimmat toimijat aiheen tiimoilta. Suomessakin on kuitenkin tuotettu puhtaasti suomenkielinen kielimalli nimeltä FinGPT3. Voit lukea tästä lisää Yle:n artikkelista “FinGPT3 on suurin puhtaasti suomenkielinen kielimalli, eikä suurempaa ole hetkeen tulossa”.
Kielimallien määritelmä tiivistetysti
Perinteiset kielimallit perustuvat tilastollisiin malleihin, jotka laskevat todennäköisyyksiä sanojen esiintymiselle tekstissä, kun taas suuret kielimallit käyttävät massiivisia tietokantoja, oppien tunnistamaan kieliopillisia rakenteita ja sanastoja eri yhteyksissä. Kielimallien tavoitteena on ymmärtää ja tuottaa ymmärtää ihmisenkaltaista kieltä hyödyntäen niille annettua koulutusdataa. Tunnetuin ja käytetyin kielimalli on tällä hetkellä ChatGPT.
OpenAI:n ChatGPT:n toiminta perustuu suureen kielimalliin, joka pyrkii tuottamaan ihmiskieltä ja keskustelemaan sen käyttäjän kanssa.
Suurten kielimallien hyötyjä ja käyttökohteita
Kielimalleja mielletään usein tekstin tuottamisen työkaluna, mutta sille on monia muitakin sovellutuksia ja hyötyjä. Tämä on toki ymmärrettävää, koska kielimallit tulivat suurelle yleisölle ChatGPT:n myötä, joka pitkälti toteuttaa juuri tekstintuotannollisia toimia tai vastauksia käyttäjien kysymyksiin. Suuret kielimallit voivat kuitenkin olla todella monipuolisia ja niitä voidaan hyödyntää monissa eri käyttökohteissa tai -tarkoituksissa. Ne voivat tuottaa mm. uutta sisältöä, taidetta, analyysejä. Hyödyntämällä kielimallisovelluksia, voivat niiden käyttäjät tehostaa prosesseja ja luoda tukea ideointivaiheissa.
Alle olemme listanneet erilaisia käyttökohteita tai hyötyjä, joita kielimallien avulla voidaan saavuttaa.
Kielimallit voivat muun muassa:
tuottaa uutta sisältöä (esseet, artikkelit, muut tekstimuotoiset sisällöt),
vastata käyttäjien laatimiin kysymyksiin,
kääntää tekstiä toiselle kielelle,
tiivistää pitkiä tekstiä,
käsitellä suuria tietokantoja relevantin tiedon löytämiseksi
toimia ihmisten kaltaisina chatboteina asiakaspalvelijan roolissa,
auttaa ohjelmistokehityksessä ja koodatessa,
tehdä oikeudellisia tai taloudellisia analyysejä tai yhteenvetoja ja
tukea musiikin säveltämisessä tai muussa luovassa taiteessa
Tässä on vain murto-osa mitä kielimalleilla on mahdollista saavuttaa. Kielimalleja voidaan hienosäätää tapaus- tai toimialakohtaisesti toimimaan halutulla tavalla halutuissa puitteissa syöttämällä mallille spesifimpää koulutusdataa tai muokkaamalla sen sääntöjä ja painotuksia. Nämä aiemmin listatut asiat kuitenkin varmaan antavat jonkinlaista suuntaa ymmärtämään kielimallien käyttökohteita ja mahdollisuuksia.
Suurten kielimallien haasteet ja rajoitteet
Kielimallien vaikuttavista kyvyistä huolimatta, kohtaavat ne myös useita haasteita ja rajoituksia. Yksi suurimmista huolenaiheista on tuotetun sisällön tarkkuus ja luotettavuus. Koska ne voivat olla vain niin luotettavia kuin niille syötetty data, on olemassa riski, että ne tuottavat epätarkkaa tai harhaanjohtavaa sisältöä, jos syötetty data on epätarkkaa tai väärää tietoa sisältävää.
Lisäksi ne saattavat "harhailla" tai luoda väärää tietoa, erityisesti silloin, kun ne eivät pysty tuottamaan tarkkaa vastausta. Tätä kutsutaan tekoälyjen yhteydessä myös termillä “hallusinointi”. Kielimalleja kannattaakin näistä syistä kohdella kriittisesti, jos kielimalleja sovelletaan aloilla tai käyttökohteissa, joissa tarkkuus on ratkaisevan tärkeää - terveydenhuolto voisi toimia yhtenä hyvänä esimerkkinä.
Tietoturva ja yksityisyys on toinen huolenaihe, sillä kielimalleja voidaan manipuloida haitallisilla syötteillä tai ne voivat vahingossa paljastaa luottamuksellisia tietoja. Eettisiä ja yksityisyyden suojaan liittyviä ongelmia syntyy myös erityisesti silloin, kun malleja koulutetaan ilman selkeitä lupia kerätyillä tiedoilla, mikä voi johtaa mahdollisiin suostumus- ja tekijänoikeuskysymyksiin. Tätä asiaa korostaa myös tämän hetkinen vajavainen lainsäädäntö, joka tulee varmasti myös tarkentumaan tulevaisuudessa.
Lisäksi jos kielimallia halutaan jatkuvasti kouluttaa,edellyttää se usein valtavien tietomäärien ja -kantojen keräämistä internetistä, mikä herättää samalla kysymyksiä suostumuksesta, yksityisyydestä ja teollis- ja tekijänoikeuksista. Juuri tämä asia on herättänyt tällä hetkellä suurta huomioita, kun Yhdysvalloissa New York Times on haastanut Microsoftin ja Open AI:n oikeuteen tekijänoikeudellisista rikkomuksista.
Kielimallin jatkuva kouluttaminen ja ylläpito edellyttää myös huomattavia resursseja, mikä voi muodostaa kustannusesteen monille organisaatioille.
Kielimallien hyödyt ja haasteet tiivistetysti
Kielimallit tarjoavat suuria hyötyjä tehostaen prosesseja tekstin ja datan käsittelyssä tai tuottamisessa. Kielimallit ovat kuitenkin yhtä tehokkaita, kuin niille syötetty koulutusdata, joka vaikuttaa niiden luotettavuuteen. Puutteellinen lainsäädäntö herättää myös kysymyksiä tekijänoikeudesta ja tietoturvasta. Tämän lisäksi kielimallien ylläpito edellyttää huomattavia resursseja.
Suuria kielimalleja hyödyntävät tekoälysovellukset, kuten ChatGPT, ovat herättäneet suuresti keskustelua sisältöjen tekijänoikeuksista.
Suurten kielimallien (ChatGPT:n) hyödyntäminen omassa sovelluksessa
ChatGPT:n kaltaiset sovellukset mahdollistavat jo sellaisenaan uusia tapoja tehostaa oman yrityksen toimintaa esimerkiksi liiketoiminnan suunnittelussa ja markkinoinnissa. Nämä työkalut kuitenkaan eivät täytä kaikkia vaatimuksia tai tarpeita, joita tietyt olosuhteet vaativat. Näin ollen voi olla tarpeen luoda oma tekoälysovellus.
Nykyään on kuitenkin mahdollista hyödyntää nykyisiä ratkaisuja tai kielimalleja omassa sovelluksessa, joka vauhdittaa sovelluskehitystä suunnattoman paljon. Miten tämä sitten käytännössä tapahtuu?
Käytämme tässä esimerkissä ChatGPT:tä, joka integroitaisiin omaan palveluun:
Kokoa kokenut tiimi ohjelmistokehittäjiä, jotka suorittavat integroinnin sovellukseen. Tiimin jäsenissä olisi hyvä olla henkilö, kuka ymmärtää sovelluksen koko ohjelmistoarkkitehtuurin, ja miten ChatGPT:n integrointi sovellukseen vaikuttaa kokonaisuutena. Jos et halua palkata omia kehittäjiä, kannattaa harkita ohjelmistokehityksen ulkoistamista ohjelmistotalolle.
Luo ChatGPT:seen tunnukset ja valitse itsellesi sopiva malli, kuten jokin GPT-versio tai vaihtoehtoisesti DALL-E-versio, jos sovelluksesi keskittyy kuvien tuottamiseen. Suosittelemme tutustumaan harkittujen mallien dokumentaatioon, jotta ymmärrät täysin niiden rajoitukset.
Jokainen OpenAI:n malli omaa oman hinnoittelun sen hyödyntämiselle. Voit selailla malleja ja niiden hintoja OpenAI:n sivustolta Pricing-sivulta. OpenAI:n mallien hyödyntämisestä laskutetaan joustavasti aidon käytön mukaanLöydettyäsi sopivan mallin omaa sovellustasi varten, tulee sinun määrittää maksutavat OpenAI:n järjestelmään ja muodostaa API-tunnukset, joiden avulla integraatio sovellukseesi tapahtuu. Nämä API-tunnukset syötetään kehittäjien toimesta sovelluksen lähdekoodiin, joka mahdollistaa ChatGPT:n hyödyntämisen sovelluksessa.
Voit hyödyntää sovelluksessasi tottakai omaa dataasi verrattuna esimerkiksi yleisiin internetistä saatuihin tietoihin. Otathan kuitenkin huomioon tietoturvallisen ohjelmistokehityksen ja etenkin sen, että jos ChatGPT:lle annetut tiedot ovat yksityisiä ja henkilökohtaisia, niin ne varmasti pysyvät salattuna.
Kun sovelluksesi on integroitu ChatGPT:seen, niin sovellusta kannattaa monitoroida ja pyytää käyttäjiltä aktiivisesti palautetta, että sovellus toimii tarkoitetulla tavalla.
Usein kysyttyjä kysymyksiä suurista kielimalleista
-
Luonnollisen kielen käsittely (NLP, eng. Natural Language Processing) viittaa tekoälyalan yhteen kattotermiin, joka keskittyy kielten ja tekstien koneelliseen käsittelyyn ja tunnistamiseen.
Suuret kielimallit ovat puolestaan vain yksi tapa tehdä koneellista kielen käsittelyä hyödyntäen syväoppimistä ja pyrkien tuottamaan ihmisenkaltaista tekstiä, joka selkeimmin erottaa sen luonnollisen kielen käsittelystä, joka keskittyy enemmänkin kielen ja sisällön analysointiin.
Nykypäivänä suuret kielimallit ja luonnollisen kielen käsittely kulkevat kuitenkin käsitteinä käsi kädessä ja eivät suuressa määrin eroa toisistaan.
-
Generatiivisella tekoälyllä viitataan useimmiten puhekielessä tekoälysovelluksiin tai -työkaluihin, joiden avulla käyttäjä pystyy luomaan uutta luovaa sisältöä - oli kyseessä sitten tekstisisällöt, musiikki tai vaikka kuvasisällöt. Generatiivisia tekoälyjä on ChatGPT:n lisäksi esimerkiksi kuvagenerointiin keskittyvät DALL-E ja Midjourney, jotka luovat kuvan käyttäjän syötettä vastaan.
Generatiivinen tekoäly on siis lyhyesti tekoäly, joka pystyy luomaan jonkinlaista uutta materiaalia. Suuret kielimallit taas ovat näiden generatiivisten tekoälyjen taustalla toimivia taustaratkaisuja, jotta tekoäly osaa esimerkiksi prosessoida ja ymmärtää sille annettuja tekstisyötteitä. Kaikki generatiiviset tekoälyt eivät kuitenkaan välttämättä pohjaudu kielimalleihin.
Yhteenveto
Suuret kielimallit ovat tuoneet valtavan muutoksen yhteiskunnassamme, etenkin vuoden 2023 aikana, ja sen kehitys vain jatkaa matkaansa. LLM-sovellukset mahdollistavat kuluttajille ja yrityksille hurjasti uusia hyötyjä tai tehostavat olemassa olevia prosesseja.
Toivottavasti tämä artikkeli kielimallien kokonaisuutta niin, että ymmärrät niistä nyt enemmän. Jos kielimallien tai tietyn kielimalleja hyödyntävän tekoälysovelluksen, kuten ChatGPT:n hyödyntäminen omassa sovelluksessa voisi kiinnostaa sinua, niin me voimme olla avuksi - ota yhteyttä!
