లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) గురించి వివరణ తెలుగులో

• మానవ-వంటి భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి రూపొందించబడిన వ్యవస్థలు.
• శిక్షణ డేటా: వారు ఇంటర్నెట్ నుండి విభిన్న వచన సమాచారాన్ని కలిగి ఉన్న విస్తారమైన డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతారు.
• GPT-3.5 ఆర్కిటెక్చర్: OpenAI చే అభివృద్ధి చేయబడిన GPT-3.5 ఆర్కిటెక్చర్, లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్‌కు ఒక ప్రముఖ ఉదాహరణ.
• పారామీటర్ కౌంట్: GPT-3.5 175 బిలియన్ పారామితులను కలిగి ఉంది, ఇది ఇప్పటి వరకు అతిపెద్ద భాషా నమూనాలలో ఒకటిగా నిలిచింది.
• యూనివర్సల్ ఉజ్జాయింపులు: LLMలు సార్వత్రిక ఉజ్జాయింపుగా పరిగణించబడతాయి, ఇవి విస్తృత శ్రేణి మానవ భాషా పనులను అనుకరించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
• ఫైన్-ట్యూనింగ్: నిర్దిష్ట అప్లికేషన్‌ల కోసం వాటిని చక్కగా ట్యూన్ చేయవచ్చు, వాటి సామర్థ్యాలను నిర్దిష్ట డొమైన్‌లకు అనుగుణంగా మార్చుకోవచ్చు.
• సహజ భాషా అవగాహన: LLMలు ఆకట్టుకునే సహజ భాషా అవగాహనను ప్రదర్శిస్తాయి, సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు పొందికైన ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
• బహుభాషా సామర్థ్యాలు: అనేక LLMలు బహుళ భాషలలో వచనాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి, వాటి గ్లోబల్ అనువర్తనాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి.
• బదిలీ అభ్యాసం: LLMలు బదిలీ అభ్యాసాన్ని ప్రభావితం చేస్తాయి, సంబంధిత పనులపై బాగా పని చేయడానికి ఒక పని నుండి పొందిన జ్ఞానాన్ని సాధారణీకరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
• సందర్భానుసార అవగాహన: వారు సందర్భోచిత సమాచారాన్ని సంగ్రహించడం మరియు ఉపయోగించడం, సూక్ష్మ మరియు సందర్భోచితంగా తగిన ప్రతిస్పందనలను అందించడంలో రాణిస్తారు.
• పరిమితులు: వారి సామర్థ్యాలు ఉన్నప్పటికీ, LLMలు వారి శిక్షణ డేటాలో పక్షపాతాలను ప్రదర్శించవచ్చు మరియు సరికాని లేదా అనుచితమైన కంటెంట్‌ను రూపొందించవచ్చు.
• నైతిక పరిగణనలు: LLMల విస్తరణ నైతిక ఆందోళనలను పెంచుతుంది, బాధ్యతాయుతమైన AI వినియోగం మరియు సంభావ్య సామాజిక ప్రభావాల గురించి చర్చలను ప్రోత్సహిస్తుంది.
• టెక్స్ట్ కంప్లీషన్: LLMలు టెక్స్ట్ కంప్లీషన్ టాస్క్‌లలో ప్రావీణ్యం కలిగి ఉంటారు, పొందికైన పేరాగ్రాఫ్‌లను రూపొందించడంలో లేదా వాక్యాలను పూర్తి చేయడంలో సహాయపడతారు.
• OpenAI యొక్క లక్ష్యం: OpenAI, GPT-3.5 వెనుక ఉన్న సంస్థ, ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AGI) మానవాళి అందరికీ ప్రయోజనం చేకూర్చేలా చూడాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
• AI సృజనాత్మకత: LLMలు AI సృజనాత్మకత యొక్క ఒక రూపాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి, విభిన్న ఇన్‌పుట్‌లకు ప్రతిస్పందనగా నవల మరియు సందర్భానుసారంగా సరిపోయే వచనాన్ని రూపొందిస్తాయి.
• వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు: సహజ భాషా ఇంటర్‌ఫేస్‌లు, కంటెంట్ ఉత్పత్తి మరియు చాట్‌బాట్‌లతో సహా వివిధ రంగాలలో LLMలు అప్లికేషన్‌లను కనుగొంటాయి.
• గణన వనరులు: శిక్షణ మరియు రన్నింగ్ LLMలకు గణనీయమైన గణన వనరులు అవసరమవుతాయి, వాటి అధిక గణన ఖర్చుకు దోహదపడుతుంది.
• నిరంతర అభివృద్ధి: కొనసాగుతున్న పరిశోధన LLMలను మెరుగుపరచడం, వాటి పరిమితులను పరిష్కరించడం మరియు వాటిని మరింత పటిష్టంగా మరియు ప్రయోజనకరంగా చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
• సహకార అభివృద్ధి: LLMల అభివృద్ధి తరచుగా కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో పరిశోధకులు మరియు నిపుణుల మధ్య సహకారాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
• ఫ్యూచర్ ఔట్‌లుక్: LLMలలో మరింత పురోగతి కోసం భవిష్యత్తు వాగ్దానాన్ని కలిగి ఉంది, పరిశోధకులు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి, పక్షపాతాలను తగ్గించడానికి మరియు వివరణాత్మకతను మెరుగుపరచడానికి మార్గాలను అన్వేషిస్తున్నారు.

సారాంశంలో, OpenAI ద్వారా GPT-3.5 వంటి లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్‌లు (LLMలు) కృత్రిమ మేధస్సులో పరాకాష్టను సూచిస్తాయి, మానవుని లాంటి భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు రూపొందించడానికి అసాధారణ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. వారి భారీ పారామీటర్ కౌంట్, బహుభాషా సామర్థ్యాలు మరియు సందర్భోచిత అవగాహనతో, LLMలు విభిన్న రంగాలలో అప్లికేషన్‌లను కనుగొన్నాయి. అయినప్పటికీ, వారి విస్తరణ నైతిక పరిగణనలను పెంచుతుంది, పక్షపాతాలను పరిష్కరించడానికి మరియు బాధ్యతాయుతమైన AI వినియోగాన్ని నిర్ధారించడానికి కొనసాగుతున్న పరిశోధన అవసరం. మేము భవిష్యత్తును పరిశీలిస్తున్నప్పుడు, పరిశోధకుల మధ్య సహకార ప్రయత్నాలు మరింత మెరుగుదలలకు దారితీస్తాయి, విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాల కోసం LLMలను మరింత సమర్థవంతంగా, నిష్పాక్షికంగా మరియు అమూల్యమైన సాధనాలను తయారు చేస్తాయి.