Powstaje polska odpowiedź na Chat GPT! Czym dokładnie będzie PLLuM?

Możemy się spodziewać polskiej odpowiedzi na Chat GPT. Powstało konsorcjum, które rozpoczyna prace w tym zakresie. Na jego czele staje Politechnika Wrocławska, ale w jego skład wchodzą także Państwowy Instytut Badawczy NASK, Ośrodek Przetwarzania Informacji – Państwowy Instytut Badawczy (OPI PIB), Instytut Podstaw Informatyki PAN, Uniwersytet Łódzki oraz Instytut Slawistyki PAN. Model językowy ma nosić nazwę PLLuM (Polish Large Language Universal Model).

Model ma być darmowy i ogólnodostępny. Jego skompresowane wersje będzie można pobrać na każdym komputerze. Natomiast, rozbudowana wersja będzie przeznaczona raczej dla przedsiębiorstw dysponujących bardziej zaawansowanym technologicznie sprzętem.

- Chodzi o stworzenie wielkiego modelu językowego podobnego do m.in. Chatu GPT. Będzie różnił się tym, że będzie to model otwarty, czyli taki, który każdy będzie mógł pobrać i uruchomić u siebie. Ma też zdecydowanie lepiej działać na polskich danych. Do tej pory wielkie modele językowe doskonale działają na języku angielskim, ponieważ najwięcej danych używanych do ich dostrajania podano właśnie po angielsku. Pozostałe języki działają, ale im mniejsza reprezentacja danych w konkretnym języku tym gorzej model działa – powiedział nam dr hab. Piotr Pęzik z Wydziału Filologicznego Uniwersytetu Łódzkiego, który pracuje przy projekcie.

Model ma służyć jako wsparcie dla wielu przedsiębiorstw.

- Miałby to być też model, który trochę lepiej adresuje potrzeby nie tylko językowe, ale też biznesowe i naukowe. Miałby być dostosowany do przypadków użycie, które najbardziej interesują polskich użytkowników – mówi Piotr Pęzik.

Uniwersytet Łódzki odegra znaczącą rolę w tym projekcie. Osoby przy nim pracujące mają doświadczenie w wielu podobnych zadaniach, które będą konieczne w rozwijaniu PLLuM.

- Uniwersytet Łódzki jest członkiem powstałego konsorcjum. Każda instytucja, która przystępuje do tego projektu ma pewne zadania, które będzie wypełniała. Nasz udział będzie znaczący, jeżeli dojdzie do realizacji tego projektu w najbliższym czasie, to będziemy odpowiadali za przygotowanie odpowiednich danych uczących. Mamy też pewne doświadczenie z dostrajaniem modeli, czyli tworzenie modeli, które się uczą konkretnych działań na zbiorach instrukcji. Stworzyliśmy też duży zbiór danych uczących na potrzeby biznesu, tzn. reprezentujące interakcje między linią obsługi klienta a klientami np. w domenie medycznej czy ubezpieczeniowej – dodaje Piotr Pęzik.