Google nagy nyelvi modelljei

A Google nagy nyelvi modelljei egy olyan nagy nyelvi modell (LLM) sorozat, amelyet a Google különböző részlegei fejlesztettek ki, köztük a Google AI (korábban Google Brain) és a DeepMind. Mivel a Google a mélytanulás és a Transformer architektúra úttörői közé tartozik, alapvető hozzájárulást tett a modern LLM-ek fejlődéséhez. Ezeknek a modelleknek a fejlesztési története a szűken specializált nyelvértési rendszerektől az átfogó multimodális és agentikus rendszerekig tartó utat tükrözi, amelyek számos Google-termék alapját képezik, és meghatározzák a teljes MI-iparág fejlődési irányát.

A Google modelljeinek története és evolúciója

Korai eredmények és neurális gépi fordítás (2011–2016)

A Google LLM-fejlesztésének alapjait a Google Brain projekt (2011) fektette le, amely a mély neurális hálózatok alkalmazására összpontosított. Az egyik első áttörést a Word2Vec algoritmus (2013) jelentette, amelyet Tomáš Mikolov alkotott. Ez lehetővé tette, hogy a szavakat vektorok (embedding-ek) formájában ábrázolják, amelyek szemantikai kontextusukat tükrözik – ez alapvető módszerré vált a neurális hálózatokon alapuló nyelvértésben.

A következő lépés a szekvenciamodellek felé való elmozdulás volt, mint például a seq2seq (2014), amely a Google Neural Machine Translation (GNMT) (2016) alapjává vált. A Google Fordító LSTM-alapú neurális architektúrára való áttérése jelentősen javította a gépi fordítás minőségét. Párhuzamosan a Google által 2014-ben felvásárolt DeepMind leányvállalat megmutatta a mélytanulás erejét, amikor az AlphaGo rendszer legyőzte a go-ban világbajnoki szinten játszó embert, erősítve az MI potenciáljába vetett hitet.

A Transformer forradalma és a BERT születése (2017–2018)

2017-ben a Google Brain kutatói bemutatták a Transformer architektúrát az „Attention Is All You Need" című tanulmányban. Ez az architektúra, amely az önfigyelem (self-attention) mechanizmusán alapul, lehetővé tette a szekvenciák párhuzamos, nem pedig szekvenciális feldolgozását – ez forradalmat hozott az NLP területén, és minden modern LLM alapjává vált.

Ennek sikerén felbuzdulva 2018-ban a Google bemutatta a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modellt. A BERT volt az első valóban kétirányú modell, amely egyszerre vette figyelembe egy szó bal oldali és jobb oldali kontextusát. Ez lehetővé tette, hogy rekorderedményeket érjen el számos nyelvértési feladatban (GLUE, SQuAD), és új iparági standardot állított fel. A BERT-et két verzióban adták ki (BASE 110 millió paraméterrel és LARGE 340 millió paraméterrel) nyílt forráskóddal és súlyokkal, ami elősegítette tömeges elterjedését. 2019-től a BERT-et a Google Keresőben is alkalmazni kezdték a lekérdezések jobb megértése érdekében.

A méretezés növekedése és a párbeszédes modellek korszaka (2019–2022)

A BERT után a Google folytatta a méretezési és architektúrális kísérleteket:

• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019): Egységesített modell, amely minden NLP-feladatot „szövegből szövegbe" átalakításként kezel. A gigantikus C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) korpuszon tanítva, a T5-öt is nyílt hozzáféréssel adták ki több méretben (egészen 11 milliárd paraméterig).
• Meena (2020): A Google első specializált párbeszédes modellje 2,6 milliárd paraméterrel, amely magas minőségű nyílt párbeszédet mutatott fel.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, 2021): Párbeszédes modellek családja (137 milliárd paraméterig), amelyeket hatalmas párbeszéd-korpuszon tanítottak (1,56 billió szó). A LaMDA célja természetesebb és értelmes párbeszédek létrehozása volt, és a nagyközönség előtt akkor vált ismertté, amikor egy Google mérnök azt állította, hogy a modell „öntudatra ébredt".
• Gopher és Chinchilla (DeepMind, 2021–2022): Párhuzamosan a DeepMind a méretezési törvényeket kutatta. A Gopher modell (280 milliárd paraméter) megmutatta, hogyan befolyásolja a méret a minőséget. A Chinchilla modell (70 milliárd paraméter) pedig megmutatta, hogy az optimális teljesítményhez nem a maximális paraméterszám a legfontosabb, hanem a modell mérete és a betanító adatok mennyisége közötti megfelelő egyensúly. Ez a következtetés „Chinchilla-törvény" néven vált ismertté, és befolyásolta az LLM-ek tanítási stratégiáját az egész iparágban.

Az ultranagy és multimodális modellek korszaka (2022–napjainkig)

• PaLM (Pathways Language Model, 2022): A bejelentés idején a Google legnagyobb sűrű (dense) modellje 540 milliárd paraméterrel, amelyet az új Pathways elosztott infrastruktúrán tanítottak. A PaLM áttörést hozott a logikai következtetési képességekben, különösen a Chain-of-Thought (CoT) prompting technikával. Erre alapozva specializált változatok is születtek, mint például az orvostudományra szánt Med-PaLM. 2023-ban megjelent a fejlesztett PaLM 2 (~340 milliárd paraméter), amely az újított Bard chatbot alapjává vált.
• Gemini (2023–napjainkig): A Google DeepMind egyesített csapata által létrehozott modellek új generációja. A Gemini kezdettől fogva natívan multimodális rendszerként lett tervezve, amely képes szöveget, kódot, képeket, hangot és videót feldolgozni. Több verzióban jelent meg:
  • Gemini Ultra: A legerősebb modell összetett feladatokhoz.
  • Gemini Pro: Általános célú modell feladatok széles köréhez.
  • Gemini Nano: Kompakt modell mobileszközökön való használathoz.

2024–2025-ben a modellcsalád bővült a Gemini 1.5 verzióval (akár 1 millió tokenig terjedő kontextusablakkal) és a Gemini 2.0-val, amely agentikus képességeket kapott.

Architektúra és technikai jellemzők

Az alap: enkóderek, dekóderek és hibridek

A Google a Transformer architektúra különböző változatait alkalmazza a feladattól függően:

• Enkóderek (Encoder-only): BERT-szerű modellek. Ezek a teljes szöveget egyszerre dolgozzák fel, és gazdag kontextuális reprezentációt hoznak létre. Ideálisak szövegelemzési és szövegértési feladatokhoz (osztályozás, entitáskinyerés), de nem generáláshoz.
• Dekóderek (Decoder-only): LaMDA- és PaLM-szerű modellek (hasonlóan a GPT-hez). Autoregresszívek, azaz tokenenként jósolják meg a szöveget. Természetes generátorok, amelyek kiválóan alkalmasak szövegfolytatásra, párbeszédekre és kérdések megválaszolására.
• Enkóder-dekóderek (Encoder-Decoder): T5- és GNMT-szerű modellek. Mindkét résszel rendelkeznek: az enkóder feldolgozza a bemeneti szekvenciát, a dekóder pedig generálja a kimenetet. Ez egy sokoldalú architektúra átalakítási feladatokhoz, mint például fordítás vagy összefoglalás.

Méretezés: paraméterek, adatok és infrastruktúra

A Google LLM-területen elért sikerét nagymértékben három tényező magyarázza:

1. Modellek méretezése: A paraméterek számának szisztematikus növelése millióktól (BERT) a százmilliárd felettiekig (PaLM, Gemini).
2. Adatok méretezése: Hozzáférés a világ egyik legnagyobb adatkorpuszához (Google webes index, YouTube, Google Books), amely lehetővé teszi a modellek billió tokeneken való tanítását.
3. Infrastruktúra: Saját specializált chipek – Tensor Processing Unit (TPU) – és az elosztott Pathways rendszer alkalmazása, amelyek lehetővé teszik az ultranagy modellek hatékony és stabil tanítását.

Multimodalitás és agentikusság

A Google legújabb modelljei, különösen a Gemini, a mélyebb multimodalitás és agentikusság irányába mutatnak.

• A natív multimodalitás azt jelenti, hogy egyetlen modell már a kezdetektől fogva arra van betanítva, hogy különböző adattípusokat (szöveg, képek, hang) értsen és kombináljon, nem csupán külön modulokat kapcsol össze.
• Az agentikusság (Agentic AI) az a képesség, hogy a modell ne csak kérésekre válaszoljon, hanem önállóan tervezzen és hajtson végre cselekvések sorozatát egy cél elérése érdekében (például külső eszközöket hívjon meg, mint a keresés vagy a számológép).

A legfontosabb modellek összefoglaló táblázata

A Google főbb nyelvi modelljeinek összehasonlítása

Modell	Megjelenés éve	Paraméterek (becsült)	Architektúra	Főbb jellemzők
BERT	2018	110–340 millió	Enkóder	Kétirányú kontextusértés, SOTA NLP-feladatokon.
T5	2019	60 millió – 11 milliárd	Enkóder-dekóder	Egységesített „szövegből szövegbe" megközelítés minden feladathoz.
LaMDA	2021	137 milliárd	Dekóder	Nyílt, értelmes párbeszédekre való specializáció.
PaLM	2022	540 milliárd	Dekóder	Áttörés a logikai következtetésben (Chain-of-Thought), nagyszabású tanítás.
Chinchilla	2022	70 milliárd	Dekóder	„Compute-optimal" modell, amely bizonyította az adatok és paraméterek egyensúlyának fontosságát.
Gemini 1.0	2023	kb. ~1 billió (Ultra)	Multimodális (valószínűleg MoE)	Natív multimodalitás, SOTA számos benchmarkon (MMLU).
Gemini 1.5	2024	Nem nyilvános	Multimodális (MoE)	Kontextusablak akár 1–2 millió tokenig, magas hatékonyság.
Gemini 2.0	2024	Nem nyilvános	Multimodális + Tools	Beépített agentikus képességek, kép-/hanggenerálás.

Alkalmazás a termékekben és az ökoszisztémában

A Google aktívan integrálja LLM-jeit a teljes termékpalettájába:

• Google Keresés: A BERT, a MUM és a Gemini a komplex lekérdezések jobb megértésére és közvetlen válaszok nyújtására szolgálnak az AI Overviews (korábban SGE) formátumban.
• Google Assistant és Bard (ma Gemini): Az átmenet az egyszerű hangparancsok helyett a LaMDA, a PaLM 2 és a Gemini alapú teljes értékű párbeszédes asszisztensekre.
• Google Workspace: A Duet AI (ma Gemini for Workspace) funkciói segítenek leveleket írni a Gmailben, szövegeket létrehozni a Docs-ban és prezentációkat generálni a Slides-ban.
• Android: A Gemini Nano lokálisan, az eszközökön biztosítja az MI-funkciókat, például a Pixel készülékeken, a nagyobb adatvédelem és sebesség érdekében.
• Google Cloud AI: A Vertex AI platform API-n keresztül biztosít vállalati hozzáférést a PaLM és Gemini modellekhez saját alkalmazások létrehozásához.

Szerep a versenypiacon

A Google az „MI-verseny" egyik kulcsszereplője, ahol főbb versenytársai az OpenAI (a Microsoft támogatásával) és a Meta.

• Versengés az OpenAI-val: Bár a Google számos alapvető technológia (köztük a Transformer) úttörője volt, a ChatGPT 2022 végi elindítása arra kényszerítette a Google-t, hogy felgyorsítsa termékeinek piacra vitelét (például a Bard esetében). A verseny a modellek minősége (Gemini Ultra vs. GPT-4), a kontextusablak mérete és az API használhatósága terén zajlik.
• Kontraszt a Metával: A Meta a nyílt forráskódra tett, (LLaMA modellek), ezzel erős alternatívát teremtve a Google és az OpenAI zárt modelljeivel szemben. Erre reagálva a Google is elkezdte nyílt modelleket kiadni, mint például a Gemma, hogy támogassa a fejlesztői közösséget, és ne engedje át az ökoszisztémát a Metának.
• Stratégiai szövetségek: A Google más szereplőkbe is befektet, például az Anthropic startupba (a Claude modell alkotói), hogy diverzifikálja megközelítéseit és erősítse pozícióit a felhőpiaci versenyben.

Irodalom

• Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. NIPS.
• Devlin, J. et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL.
• Raffel, C. et al. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. JMLR.
• Thoppilan, R. et al. (2022). LaMDA: Language Models for Dialog Applications. arXiv:2201.08239.
• Hoffmann, R. et al. (2022). Training Compute-Optimal Large Language Models. arXiv:2203.15556.
• Chowdhery, A. et al. (2022). PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways. JMLR.
• Gemini Team, Google (2023). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. arXiv:2312.11805.

Hivatkozások

• A Google AI hivatalos portálja
• A Google DeepMind hivatalos weboldala