Az alábbi áttekintésben a nyelvi modellek területén bekövetkezett fontos fejleményekkel, kihívásokkal és áttörésekkel foglalkozunk. Kitérünk a statisztikai és neurális nyelvi modellekre, valamint az előképzési és finomhangolási technikákra. Felfedezzük továbbá a területet alakító kulcsfontosságú eseményeket, köztük a Transzformátor-modell bevezetését és a GPT-2 kiadását. Emellett megvizsgáljuk a nyelvi modellek jelenlegi kihívásait és jövőbeli irányait, különös hangsúlyt fektetve az etikai aggályokra és a mesterséges intelligencia szabályozására.
A nyelvi modellelzés alapjai
Korai prototípusok
A nyelvi modellek legkorábbi prototípusai szabályalapú rendszerek voltak. Ezek a rendszerek, mint például az ELIZA (1966) és a SHRDLU (1970), előre meghatározott szabályok és lexikonok készletére támaszkodtak a nyelv generálásához és megértéséhez. Az ELIZA például egy korai természetes nyelvfeldolgozó (NLP) számítógépes program volt, amely egy Roger-féle pszichoterapeutát utánzott azzal, hogy a páciens számos kijelentését kérdésként fogalmazta át, és kérdéseket tett fel a páciensnek. A program mintakövetési és helyettesítési módszertant használt a beszélgetés szimulálására, de nem értette meg a beszélgetést.
A SHRDLU ezzel szemben egy olyan rendszer volt, melyet arra fejlesztettek ki, hogy megértse a geometriai alakzatok korlátozott világában a parancsokat és válaszoljon rájuk. Ez volt az egyik első olyan program, mely természetes nyelvi megértést mutatott be, de képességei arra a speciális területre korlátozódtak, amelyre tervezték. Bár ezek a rendszerek korukban úttörőnek számítottak, jelentős korlátokkal rendelkeztek. Hiányzott belőlük az alkalmazkodóképesség és a skálázhatóság, mivel a programozott szabályokra és lexikonokra korlátozódtak. Nehezen értették meg és generáltak emberhez hasonló szöveget, teljesítményük pedig gyakran törékeny és következetlen volt.
Statisztikai nyelvi modellek
A következő jelentős előrelépés a területen a statisztikai nyelvi modellek kifejlesztésével történt az 1980-as évek végén és az 1990-es években. Ezek a modellek a szabályalapú rendszerekről az adatvezérelt megközelítésekre való áttérést jelentették. A szavak sorozataira vonatkozó valószínűségi eloszlásokat használták a szekvencia következő szavának előrejelzésére, mely technika rugalmasabbnak és hatékonyabbnak bizonyult, mint a szabályalapú rendszerek. A statisztikai nyelvi modellek egyik legelterjedtebb típusa az n-gram modell. Az n-gramm egy adott szöveg- vagy beszédmintából származó n elem összefüggő sorozata. Az n-gramm modellek az előző n-1 szó alapján becsülik meg a következő szó valószínűségét. Jelentősen javították a szabályalapú rendszereket, mivel képesek voltak adatokból tanulni és alkalmazkodni a különböző nyelvekhez és tartományokhoz.
A statisztikai nyelvi modelleknek is megvoltak azonban a maguk korlátai. Nehezen tudták megragadni a hosszú távú függőségeket, mivel a valószínűségi becslések a korábbi szavak korlátozott ablakán alapultak. A dimenzió átkától is szenvedtek, mivel a lehetséges n-grammok száma exponenciálisan nő a szókincs méretével és az n értékével. Ez számításigényessé tette őket, és kihívást jelentett a nagyobb szókészletekre és hosszabb szekvenciákra történő skálázásuk. E kihívások ellenére a korai prototípusok és statisztikai nyelvi modellek megalapozták a modern nyelvi modellek fejlődését. Megmutatták a nyelvi megértés és generálás számítógépes megközelítéseiben rejlő lehetőségeket, és megteremtették a terepet a későbbi fejlesztésekhez.
Ugrás a nyelvi megértésbe
Neurális nyelvi modellek
A 2000-es években jelentek meg a neurális hálózatok, melyek jelentős változást hoztak a nyelvi modellezésben. A neurális nyelvi modellek eltérést jelentettek a korábbi statisztikai módszerektől, és a nyelv újfajta ábrázolását és megértését vezették be. A neurális nyelvi modellek a szavak elosztott reprezentációit, más néven „szóbeágyazásokat” használnak a szavak közötti szemantikai és szintaktikai kapcsolatok megragadására. A statisztikai modellekkel ellentétben, melyek minden szót diszkrét egységként kezelnek, a neurális modellek a szavakat egy nagy dimenziós térben lévő vektorokként ábrázolják. A hasonló jelentésű szavak közel kerülnek egymáshoz ebben a térben, lehetővé téve a modell számára, hogy egy szóról más hasonló szavakra is általánosíthasson. Az egyik első és legjelentősebb neurális nyelvi modell a Yoshua Bengio által kidolgozott Neural Probabilistic Language Model (2003) volt. Ez a modell bevezette a szavak elosztott reprezentációjának és a szósorozatok valószínűségi függvényének tanulásának koncepcióját, ami akkoriban újszerű ötlet volt. Jelentős eltérést jelentett a korábbi modellektől, és megteremtette az alapot a fejlettebb neurális nyelvi modellek fejlesztéséhez.
A szóbeágyazások és a Word2Vec
A szóbeágyazások koncepcióját tovább népszerűsítette 2013-as Word2Vec bemutatása. A Word2Vec egy olyan rokon modellekből álló csoport, melyeket szóbeágyazások előállítására használnak. Ezek a modellek sekély, kétrétegű neurális hálózatok, melyeket a szavak nyelvi kontextusának rekonstruálására képeznek ki. A Word2Vec bemenetként egy nagy szövegkorpuszt vesz fel, és egy jellemzően több száz dimenziós vektortérséget hoz létre, melyben a korpusz minden egyes egyedi szavához hozzárendel egy megfelelő vektort. A szóvektorok úgy helyezkednek el a vektortérben, hogy a korpuszban közös kontextusú szavak egymáshoz közel helyezkedjenek el. A Word2Vec úttörő volt a szavak közötti szemantikai és szintaktikai kapcsolatok megragadásában, beleértve az analógiákat is (pl. „a férfi olyan a királyhoz, mint a nő a királynőhöz”). Emellett jelentősen csökkentette a statisztikai modellek dimenzionalitási problémáját, mivel a szavakat egy sűrű vektortérben reprezentálta a ritkás, nagy dimenziójú tér helyett. A neurális nyelvi modellek és a szavak beágyazása terén elért előrelépések jelentős progressziót jelentettek az NLP-ben. Lehetővé tették, hogy a modellek az n-gramm modellekhez képest nagyobb hatótávolságú függőségeket ragadjanak meg, és megértsék a szavak közötti szemantikai és szintaktikai kapcsolatokat, ami a feladatok széles skáláján jelentős teljesítményjavulást eredményezett.
Transzformátorok és figyelemmechanizmusok
A Transformátor-modell megjelenése, melyet 2017-ben Vaswani az „Attention is All You Need” című úttörő tanulmányban mutatott be, jelentős fordulópontot jelentett az NLP területén. Ez a modell egy olyan újszerű architektúrát vezetett be, mely teljes egészében a figyelem-mechanizmusokon alapult, ami eltérést jelentett az akkoriban elterjedt rekurrens és konvolúciós neurális hálózatoktól. A figyelemmechanizmus, pontosabban a Transzformátorban használt önfigyelési mechanizmus egy olyan módszer, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy a bemeneti szekvencia különböző részeit mérlegelje és rangsorolja a kimeneti szekvencia egyes szavainak generálásakor. Egyszerűbben fogalmazva, lehetővé teszi a modell számára, hogy a bemenet különböző részeire “figyeljen” attól függően, hogy éppen mit dolgoz fel.
Ez a mechanizmus különösen hatékony a szövegben lévő hosszú távú függőségek megragadásában. Az olyan hagyományos modellek, mint a rekurrens neurális hálózatok (RNN) és a hosszú rövidtávú memória (LSTM) hálózatok gyakran jelentős segítséget igényelnek ebben, ahogy a szekvenciák hossza nő. A Transzformátorban található figyelemmechanizmus azonban lehetővé teszi a modell számára, hogy közvetlenül a bemeneti szekvencia bármelyik részére fókuszáljon, függetlenül annak az aktuális pozíciótól való távolságától. Ez lehetővé teszi a nagyobb szöveges szekvenciák kezelését és a bemenet nagy hézagain átívelő függőségek megragadását.
A Transzformátor-modell másik kritikus szempontja a párhuzamosíthatóság. Az RNN-ekkel és az LSTM-ekkel ellentétben, melyek a szekvenciákat lépésről lépésre, sorozatosan dolgozzák fel, a Transzformátorok a szekvencia összes pozícióját egyszerre képesek feldolgozni, így sokkal hatékonyabban képezhetők a párhuzamos számításra tervezett modern hardvereken, például GPU-kon. A Transzformátor-modell bevezette a pozicionális kódolás fogalmát is, mely egy olyan mód, mellyel a modell információt kaphat a szavak relatív pozíciójáról a szekvenciában. Ez azért fontos, mert az RNN-ekkel és az LSTM-ekkel ellentétben a Transzformátorok párhuzamos jellegük miatt nem rendelkeznek a bemenet sorrendjére vonatkozó eredendő fogalommal.
A Transzformátor-modell az NLP számos későbbi modelljének alapját képezte, beleértve a BERT, a GPT-2, a GPT-3 és a legtöbb modern nyelvi modellt. Ezek a modellek a Transzformátor architektúrára építettek és azt kibővítették, ami a feladatok széles skáláján jelentős teljesítményjavulást eredményezett. A Transformátor-modell és a figyelemmechanizmusok NLP-re gyakorolt hatását nem lehet eléggé hangsúlyozni. A Transzformátor-modell megjelenése egy új paradigmának teremtette meg a terepet az NLP-ben: a nagy méretű, előre betanított nyelvi modellek, például a GPT (Generative Pretrained Transformer) és a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) használatának. Ez az előképzést és finomhangolást magában foglaló megközelítés jelentősen javította e modellek teljesítményét a feladatok széles skáláján, és mára a szakterület szabványos gyakorlatává vált.
Előképzés
Az előképzési fázisban a nyelvi modellt egy nagy szöveges adathalmazon képzik ki. Ez jellemzően egy felügyelet nélküli tanulási feladat segítségével történik, például a mondat következő szavának megjóslása (mint a GPT esetében) vagy egy mondatban lévő maszkolt szó megjóslása (mint a BERT esetében). Ennek a fázisnak a célja a nyelv jó reprezentációjának megtanulása, mely a szintaktikai és szemantikai minták széles körét rögzíti. Az előképzés során a modell megtanulja megérteni a nyelv szerkezetét, a szavak és mondatok jelentését, sőt, még a szövegben implicit világismeretet is. Ez azért lehetséges, mert a modellt nagy mennyiségű, gyakran az internetről származó adaton képzik ki, mely az emberi tudás és nyelvhasználat széles mintáját tartalmazza.
Finomhangolás
Miután a modellt előzetesen betanítottuk, egy adott feladatra finomhangolhatjuk egy kisebb mennyiségű feladatspecifikus adat segítségével. Ez tipikusan egy felügyelt tanulási feladat, ahol a modellt arra képzik, hogy a bemeneti adatok alapján címkéket jósoljon. A címkék a feladattól függően lehetnek kategóriák a szövegosztályozáshoz, hangulatcímkék a hangulatelemzéshez, vagy választerjedelmek a kérdések megválaszolásához. A finomhangolás során a modell az előképzés során megtanult reprezentációkat úgy módosítja, hogy azok jobban megfeleljenek az adott feladatnak. Ez lehetővé teszi, hogy a modell viszonylag kis mennyiségű feladatspecifikus adat mellett is nagy teljesítményt érjen el, mivel az előképzés során szerzett tudást hasznosítani tudja.
Az előképzés és a finomhangolás kétlépcsős folyamatának számos előnye van. Lehetővé teszi a modell számára, hogy nagy mennyiségű nem felügyelt adatot használjon fel, melyek jellemzően bőségesebbek, mint a felügyelt adatok. Lehetővé teszi továbbá, hogy a modell viszonylag kis mennyiségű feladatspecifikus adat felhasználásával a feladatok széles köréhez igazodjon. Végül pedig lehetővé teszi a transzfer tanulást, amikor az egyik feladatra szerzett tudás más kapcsolódó feladatokra is alkalmazható. E megközelítés sikere miatt széles körben elterjedt az NLP területén, és számos korszerű modellnek kulcsfontosságú eleme.
Úttörők a nagy nyelvi modellek terén
Az OpenAI 2019-ben megjelent GPT-2 jelentős mérföldkövet jelentett az LLM-ek fejlődésében. Az 1,5 milliárd paraméterével jelentős ugrást jelentett elődjéhez, a GPT-1-hez képest, és megmutatta az LLM-ekben rejlő lehetőségeket az emberhez hasonló szövegek generálásában. A GPT-2-t a Transzformátor-modell egy változatának felhasználásával képezték ki internetes szövegek változatos skáláján. A modell hihetetlen módon képes volt összefüggő és a kontextus szempontjából releváns mondatokat generálni, és olyan szöveget alkotott, melyet gyakran nehéz volt megkülönböztetni az emberek által írtaktól. A modell képes volt esszéket írni, kérdésekre válaszolni, nyelveket fordítani, sőt még verseket is tudott írni, mindezt meglepő koherenciával és kreativitással.
A GPT-2 kiadása azonban ellentmondásos volt. Az OpenAI eleinte úgy döntött, hogy visszatartja a teljes modellt, és csak kisebb változatokat ad ki a lehetséges visszaélésekkel kapcsolatos aggodalmak miatt. Attól tartottak, hogy a modellt félrevezető hírek generálására, mások online megszemélyesítésére, visszaélésszerű vagy spam tartalmak előállításának automatizálására, vagy bármilyen más, a társadalomnak ártó célra lehetne használni. Ez a döntés széles körű vitát váltott ki a mesterséges intelligencia etikai vonatkozásairól és a mesterséges intelligencia kutatóinak felelősségéről, hogy megakadályozzák modelljeik visszaélésszerű használatát.
GPT-2 sikerére építve az OpenAI 2020-ban kiadta a GPT-3-at. A GPT-3 a maga elképesztő 175 milliárd paraméterével nagyságrenddel nagyobb volt, mint a GPT-2, és az LLM-ek képességeinek új határát jelentette. A GPT-3 olyan lenyűgöző képességeket mutatott be, mint például a few-shot learning, amikor a modell mindössze néhány példa alapján képes megtanulni egy feladat elvégzését. Ez jelentős előrelépés volt, mivel csökkentette a modell finomhangolásához szükséges feladatspecifikus adatok mennyiségét. A GPT-3 nem csak összefüggő bekezdéseket, hanem teljes cikkeket tudott generálni, melyek a kontextus szempontjából relevánsak, stilisztikailag következetesek és gyakran megkülönböztethetetlenek voltak az emberek által írt cikkektől. Lenyűgöző képességei ellenére a GPT-3 rávilágított az LLM-ek kihívásaira is. Néha elfogult, sértő vagy értelmetlen kimeneteket produkál, és a válaszai kiszámíthatatlanok lehetnek. Ezek a problémák aláhúzták az LLM-ek biztonságával és etikai vonatkozásaival kapcsolatos folyamatos kutatás fontosságát.
A társalgási mesterséges intelligencia új korszaka
A GPT-2 és GPT-3 kiadását követően az OpenAI újabb jelentős fejleményt vezetett be az LLM-ek területén: A ChatGPT-t. Ezt a modellt kifejezetten társalgási válaszok generálására tervezték, így az alkalmazások széles skálájához, az ügyfélszolgálati botoktól a személyes MI-asszisztensekig hatékony eszközzé vált. A ChatGPT-t a Transformátor-modell egy változatának felhasználásával képezték ki, hasonlóan a GPT-2 és GPT-3 modellekhez, de kifejezetten a párbeszédre összpontosítva. Az internetes szövegek széles skáláján képezték ki, de elődeivel ellentétben az emberi mesterséges intelligencia trénerek által szolgáltatott beszélgetési adatokkal is finomhangolták. Ez lehetővé tette, hogy a modell megtanulja az emberi beszélgetés árnyalatait, így képes a kontextushoz kapcsolódó és vonzó válaszokat generálni.
A ChatGPT megjelenése új korszakot jelentett a társalgási mesterséges intelligencia területén. Megmutatta az LLM-ekben rejlő lehetőségeket a társalgási szövegek megértésében és generálásában, új lehetőségeket nyitva meg az ember-számítógép interakció előtt. Elődeihez hasonlóan azonban a ChatGPT is rávilágított az LLM-ekkel kapcsolatos kihívásokra, például e modellek biztonságának és etikus használatának biztosítására. E kihívások ellenére a ChatGPT megjelenése jelentős előrelépést jelent az LLM-ek fejlődésében. Hangsúlyozza az ezekben a modellekben rejlő lehetőségeket a gépekkel való interakció átalakításában, és megalapozza a társalgási mesterséges intelligencia jövőbeli fejlődését.
A nyelvi modellek következő generációja
Az OpenAI Generative Pretrained Transformers sorozatának legújabb kiadása a GPT-4, melyet 2023-ban indítottak útjára. A GPT-4 folytatja a modell méretének és teljesítményének növelését, és az LLM-ek esetében soha nem látott magasságokat fog elérni. A GPT-4 prioritásként kezeli a korábbi nyelvi modellek által támasztott kihívásokat, különösen a káros vagy elfogult tartalmak generálásának kérdését. Az OpenAI aktívan dolgozik azon, hogy kutatási és mérnöki erőfeszítések révén csökkentse a GPT-4 különböző bemenetekre adott válaszainak torzításait. A teljesítményt tekintve a GPT-4 az NLP-feladatok széles skáláján javított képességeket mutat. Ez magában foglalja az árnyalt kérések jobb megértését, a tartalom pontosabb generálását, sőt olyan fejlett képességeket is, mint a néhány „lövéses” tanulás, ami a GPT-nek a GPT.
A Google Bard egy másik nagy nyelvi modell, mely megjelent, és mely a Google jelentős belépését jelzi a területre. A Google Bard megpróbálta kezelni a korábbi modellek néhány kihívását, köztük a káros vagy elfogult tartalmak generálását. A Google élen jár az MI felelősségteljesebbé és igazságosabbá tételére irányuló erőfeszítésekben, és ezek az elvek tükröződnek a Google Bard tervezésében és képzésében is. Teljesítményét tekintve a Google Bard az NLP-feladatok széles skáláján jeleskedik.
A legkorszerűbb LLM-ek azonban nem foglalhatók össze a Google Bard és az OpenAI GPT-4 modelljeiben. Eközben különböző technológiai vállalatok és MI-kutató laboratóriumok saját modelleket fejlesztettek ki, és jelentősen hozzájárultak a területhez. A Bloomberg 2023 áprilisában indította el a BloombergGPT-t, melyet olyan más figyelemre méltó kiadványok követtek, mint a Stability AI StableLM, a Databricks Dolly 2.0, és a Google PaLM2. A nyelvi modelleknek ez az útja a GPT-3-tól a GPT-4-ig, a Google Bardig és a különböző szervezetek által kifejlesztett egyéb figyelemre méltó modellekig az NLP gyors fejlődését mutatja. Ezek az előrelépések arra utalnak, hogy a mesterséges intelligenciával támogatott nyelvi megértés és generálás területén korlátlan lehetőségek rejlenek. Ahogy a mesterséges intelligencia kutatások tovább fejlődnek, a jövőben még kifinomultabb és sokoldalúbb nyelvi modellekre számíthatunk.
Kihívások és jövőbeli irányok
Az LLM-ek lenyűgöző fejlődése ellenére számos kihívás továbbra is fennáll. Ezek közé tartoznak:
- Etikai és biztonsági aggályok: Ahogy ezek a modellek egyre nagyobb teljesítményűvé válnak, egyre nagyobb aggodalomra ad okot a lehetséges visszaélések, például a félrevezető vagy káros tartalmak generálása.
- Elfogultság: Ezek a modellek tükrözhetik és felerősíthetik a képzési adatokban jelen lévő elfogultságokat, ami elfogult kimenetekhez vezethet.
- Számítási erőforrások: E nagy méretű modellek képzése jelentős számítási erőforrásokat igényel, ami akadály lehet a korlátozott erőforrásokkal rendelkező kutatók és szervezetek számára.
- Értelmezhetőség és átláthatóság: Ahogy ezek a modellek egyre nagyobbak és összetettebbek lesznek, egyre nehezebb megérteni, hogyan hozzák meg döntéseiket, ami problémát jelenthet olyan feladatok esetében, ahol az átláthatóság fontos.
- Általánosítás és robusztusság: Míg ezek a modellek jól teljesítenek azokon a feladatokon, amelyekre betanították őket, nehézségekbe ütközhetnek a kissé eltérő feladatokkal vagy olyan bemenetekkel, amelyeket nem láttak a képzés során.
Az LLM-ek jövője valószínűleg ezeknek a kihívásoknak a kezelésében rejlik. Ez magában foglalhatja a képzéshez szükséges számítási erőforrások csökkentésére szolgáló technikák, a modellek értelmezhetőbbé és átláthatóbbá tételére szolgáló módszerek, valamint az általánosításuk és robusztusságuk javítására szolgáló megközelítések kidolgozását. Valószínűleg az etikai és biztonsági megfontolásokra is továbbra is nagy hangsúlyt fektetnek majd, beleértve az elfogultság csökkentésére és a visszaélések megelőzésére szolgáló módszereket.
A mesterséges intelligencia szabályozása
A mesterséges intelligencia szabályozása összetett kérdés, mely magában foglalja az innováció iránti igény, valamint a károk megelőzésének és a jogok védelmének szükségessége közötti egyensúlyt. A mesterséges intelligencia szabályozásának néhány kulcsfontosságú szempontja a következő:
- Adatvédelem és adatvédelem: Az olyan rendeletek, mint az EU általános adatvédelmi rendelete (GDPR), rendelkeznek a mesterséges intelligenciára vonatkozó rendelkezésekkel, különösen az olyan területeken, mint az adatvédelem és az automatizált döntéshozatal.
- Mesterséges intelligencia etikai iránymutatások: Számos szervezet és kormányzat dolgozott ki iránymutatásokat az etikus mesterséges intelligenciára vonatkozóan. Az EU például javaslatot tett a megbízható mesterséges intelligenciára vonatkozó keretrendszerre, az OECD pedig a mesterséges intelligenciára vonatkozó elveket tett közzé.
- Mesterséges intelligenciára vonatkozó jogszabályok: Egyes joghatóságok mesterséges intelligenciára vonatkozó jogszabályokat fontolgatnak, vagy már meg is hoztak. Az EU például olyan rendeleteket javasolt, amelyek jogi követelményeket állítanának fel a magas kockázatú mesterséges intelligencia rendszerekre vonatkozóan.
- Önszabályozás és ágazati szabványok: A kormányzati szabályozás mellett az MI-iparágon belül is vannak erőfeszítések önszabályozási mechanizmusok és ágazati szabványok kidolgozására.
A mesterséges intelligencia etikai kérdései és szabályozása aktív kutatási és szakpolitikai területek. Ahogy a mesterséges intelligencia tovább fejlődik és egyre inkább integrálódik a társadalomba, ezek a kérdések továbbra is fontos szempontok lesznek.
Az LLM-ek útja a szerény kezdetektől a ma látható kifinomult változatokig a mesterséges intelligencia területén bekövetkezett gyors fejlődésről tanúskodik. A szabályalapú rendszerektől a statisztikai modellekig, a neurális hálózatoktól a transzformátorokig minden egyes lépés egy ugrás volt az emberhez hasonló szöveget megértő és generáló gépek létrehozása felé. Az olyan modellek, mint a GPT-4 és a Google Bard ennek a fejlődésnek a jelenlegi csúcsát jelentik, de nem jelentik a végét. Ahogy haladunk előre, a hangsúly egyre inkább az ilyen modellek jelentette kihívások kezelésére helyeződik át, beleértve az etikai aggályokat, az elfogultságot, a számítási erőforrásokat és az átláthatóságot.
A mesterséges intelligencia szabályozása is kulcsfontosságú szempont lesz, egyensúlyt teremtve az innováció szükségessége, valamint az etikai és biztonsági megfontolások között. Az LLM-ek jövője valószínűleg továbbra is ezekre a területekre fog összpontosítani, olyan modellek létrehozására törekedve, amelyek nemcsak erősek, hanem felelősek, tisztességesek és mindenki számára előnyösek is. Mivel ennek a jövőnek a küszöbén állunk, izgalmas elképzelni, hogy az LLM-ek fejlődésének következő fejezete mit hoz majd.
(Kiemelt kép: Unsplash+)
