LLM modeli (Large Language Models) su postali neizostavan deo savremene veštačke inteligencije. Koristimo ih svakodnevno – bilo da komuniciramo sa ChatGPT-jem, automatski prevodimo tekstove ili kreiramo sadržaj pomoću AI alata. Ali kako zapravo ti modeli nastaju, koliko koštaju i kako ih klasifikujemo?
Šta je LLM i kako nastaje?
LLM je ogroman model dubokog učenja treniran da razume i generiše ljudski jezik. Njegov „mozak“ čine milijarde parametara koji se podešavaju tokom učenja. Evo osnovnih koraka u nastanku jednog LLM-a:
- Prikupljanje podataka: Model se „hrani“ velikim količinama teksta – knjigama, člancima, forumima, kodovima itd.
- Predtrening (pretraining): Koriste se superračunari da bi model naučio strukturu jezika. Ovaj korak traje nedeljama ili čak mesecima.
- Fino podešavanje (fine-tuning): Model se dodatno trenira na specifičnim zadacima ili stilovima (npr. medicinski tekstovi, pravni dokumenti).
- Evaluacija i filtriranje: Model se testira, prilagođava i proverava da ne proizvodi štetan ili netačan sadržaj.
Kako klasifikujemo LLM modele?
LLM modeli se mogu podeliti po nekoliko kriterijuma:
1. Po veličini modela
- Manji modeli: Do 1 milijarde parametara (npr. DistilGPT, TinyLLaMA) – brži, pogodni za uređaje sa ograničenim resursima.
- Srednji modeli: 1–30 milijardi parametara (npr. LLaMA 2, Claude Instant) – dobar balans između performansi i efikasnosti.
- Veliki modeli: Preko 100 milijardi parametara (npr. GPT-4, Claude 3 Opus) – najmoćniji, ali zahtevni za treniranje i pokretanje.
2. Po otvorenosti
- Otvoreni modeli: Kôd i težine su javni (npr. Mistral, Falcon, LLaMA 2).
- Zatvoreni modeli: Dostupni samo kroz API-je (npr. GPT-4, Claude 3, Gemini Pro).
3. Po domenskoj specijalizaciji
- Generalni modeli: Obučeni na širokom opsegu podataka (npr. ChatGPT, Claude).
- Specijalizovani modeli: Fokusirani na medicinu, pravo, kodiranje itd. (npr. MedPaLM, Code LLaMA).
Koliko košta treniranje jednog LLM-a?
Cena treniranja LLM-a zavisi od veličine modela, količine podataka i dostupnosti hardvera. Evo okvirnih procena:
- GPT-3 (175B parametara): Preko $4 miliona
- GPT-4: Procene idu i do $100 miliona+ (zbog veće veličine i dužeg treniranja)
- Manji modeli (npr. 7B): Od $300.000 do $1 milion
Najveći deo troškova odlazi na GPU računare (npr. NVIDIA A100 ili H100), električnu energiju, skladištenje podataka i plaćene izvore podataka. Ako se model trenira u cloudu, cena može dodatno skočiti.
Zaključak
LLM modeli su kompleksni, skupi i zahtevni sistemi koji se pažljivo grade, treniraju i testiraju. Ali njihov uticaj je ogroman – od edukacije, preko medicine, do umetnosti. Razumevanje kako oni funkcionišu i koliko koštaju daje nam novi pogled na tehnologiju koju svakodnevno koristimo.
Da li koristiš neki LLM model u svom radu ili svakodnevici?
Piši u komentarima!