Ръководство за овладяване на големи езикови модели

Големите езикови модели (LLM) набраха популярност през последните няколко години, революционизирайки обработката на естествен език и AI. От чатботове до търсачки до помощни средства за творческо писане, LLM захранват авангардни приложения в различни индустрии. Изграждането на полезни базирани на LLM продукти обаче изисква специализирани умения и знания. Това ръководство ще ви предостави изчерпателен, но достъпен преглед на ключовите концепции, архитектурни модели и практически умения, необходими за ефективно използване на огромния потенциал на LLM.

Какво представляват големите езикови модели и защо са важни?

LLM са клас модели за задълбочено обучение, които са предварително обучени на масивни текстови корпуси, което им позволява да генерират човешки текст и да разбират естествения език на безпрецедентно ниво. За разлика от традиционните НЛП модели, които разчитат на правила и анотации, LLM като GPT-3 учат езикови умения по неконтролиран, самоконтролиран начин, като предвиждат маскирани думи в изречения. Тяхната основна природа им позволява да бъдат фино настроени за голямо разнообразие от НЛП задачи надолу по веригата.

LLM представляват промяна на парадигмата в AI и са активирали приложения като чатботове, търсачки и текстови генератори, които преди това бяха недостъпни. Например, вместо да разчитат на крехки ръчно кодирани правила, чатботовете вече могат да водят разговори в свободна форма, използвайки LLM като Claude на Anthropic. Мощните възможности на LLM произтичат от три ключови иновации:

1. Мащаб на данни: LLM се обучават на корпуси от интернет мащаб с милиарди думи, например GPT-3 видя 45TB текстови данни. Това осигурява широко езиково покритие.
2. Размер на модела: LLM като GPT-3 имат 175 милиарда параметри, което им позволява да абсорбират всички тези данни. Големият капацитет на модела е ключът към обобщаването.
3. Самонадзор: Вместо скъпоструващо човешко етикетиране, LLMs се обучават чрез самоконтролирани цели, които създават „псевдомаркирани“ данни от необработен текст. Това позволява предварително обучение в мащаб.

Овладяването на знанията и уменията за правилна фина настройка и внедряване на LLM ще ви позволи да въвеждате иновации в нови решения и продукти на НЛП.

Ключови концепции за прилагане на LLM

Докато LLM имат невероятни възможности още от кутията, ефективното им използване за задачи надолу по веригата изисква разбиране на ключови концепции като подсказване, вграждане, внимание и семантично извличане.

Подкани Вместо входове и изходи, LLMs се управляват чрез подкани – контекстуални инструкции, които рамкират задача. Например, за да обобщим текстов пасаж, бихме предоставили примери като:

„Пасаж: Резюме:“

След това моделът генерира обобщение в своя изход. Бързото инженерство е от решаващо значение за ефективното управление на LLM.

Вграждане

Вграждането на думи представя думите като плътни вектори, кодиращи семантично значение, което позволява математически операции. LLM използват вграждания, за да разберат контекста на думата.

Техники като Word2Vec и BERT създават модели за вграждане, които могат да се използват повторно. Word2Vec е пионер в използването на плитки невронни мрежи за научаване на вграждания чрез предвиждане на съседни думи. BERT създава дълбоки контекстуални вграждания, като маскира думи и ги предсказва въз основа на двупосочен контекст.

Последните изследвания развиха вграждания, за да уловят повече семантични връзки. Моделът MUM на Google използва трансформатор VATT, за да създаде BERT вграждания, съобразени с обекти. Конституционният AI на Anthropic научава вграждания, чувствителни към социалния контекст. Многоезични модели като mT5 произвеждат междуезични вграждания чрез предварително обучение на над 100 езика едновременно.

Внимание

Слоевете за внимание позволяват на LLM да се фокусират върху съответния контекст, когато генерират текст. Самовниманието на няколко глави е от ключово значение за трансформаторите, анализиращи връзките между думите в дълги текстове.

Например моделът за отговаряне на въпроси може да се научи да присвоява по-високи тегла на вниманието на въведени думи, подходящи за намиране на отговора. Механизмите за визуално внимание се фокусират върху съответните области на изображението.

Последните варианти като разреденото внимание подобряват ефективността чрез намаляване на изчисленията с излишно внимание. Модели като GShard използват комбинация от експертно внимание за по-голяма ефективност на параметрите. Универсалният трансформатор въвежда повторение в дълбочина, което позволява моделиране на по-дългосрочни зависимости.

Разбирането на иновациите за внимание дава представа за разширяване на възможностите на модела.

възстановяване

Големи векторни бази данни, наречени семантични индекси, съхраняват вграждания за ефективно търсене по сходство в документи. Извличането разширява LLM, като позволява огромен външен контекст.

Мощни приблизителни алгоритми за най-близък съсед като HNSW, LSH намлява PQ позволява бързо семантично търсене дори с милиарди документи. Например Claude LLM от Anthropic използва HNSW за извличане на индекс от 500 милиона документа.

Хибридното извличане съчетава плътни вграждания и оскъдни метаданни за ключови думи за подобрено извикване. Модели като REALM директно оптимизират вгражданията за целите на извличане чрез двойни енкодери.

Скорошна работа също изследва междумодално извличане между текст, изображения и видео, използвайки споделени мултимодални векторни пространства. Овладяването на семантичното извличане отключва нови приложения като мултимедийни търсачки.

Архитектурни модели

Въпреки че обучението по модели остава сложно, прилагането на предварително обучени LLM е по-достъпно с помощта на изпитани и тествани архитектурни модели:

Тръбопровод за генериране на текст

Използвайте LLMs за генеративни текстови приложения чрез:

1. Бърз инженеринг, който да очертае задачата
2. LLM генериране на необработен текст
3. Предпазни филтри за улавяне на проблеми
4. Постобработка за форматиране

Например помощно средство за писане на есе би използвало подкана, дефинираща темата на есето, генерирало текст от LLM, филтрирало за чувствителност, след което проверявало изхода.

Търсене и извличане

Изградете системи за семантично търсене чрез:

1. Индексиране на документен корпус във векторна база данни за прилики
2. Приемане на заявки за търсене и намиране на подходящи попадения чрез приблизително търсене на най-близкия съсед
3. Подаване на попадения като контекст към LLM за обобщаване и синтезиране на отговор

Това използва извличането на документи в мащаб, вместо да разчита единствено на ограничения контекст на LLM.

Обучение с множество задачи

Вместо да обучават отделни LLM специалисти, многозадачните модели позволяват преподаването на един модел на множество умения чрез:

1. Подсказва рамкиране на всяка задача
2. Съвместна фина настройка на задачите
3. Добавяне на класификатори към LLM енкодер за правене на прогнози

Това подобрява цялостната производителност на модела и намалява разходите за обучение.

Хибридни AI системи

Комбинира силните страни на LLM и по-символичен AI чрез:

1. LLMs, работещи с отворени езикови задачи
2. Базирана на правила логика, предоставяща ограничения
3. Структурирани знания, представени в KG
4. LLM и структурирани данни, които се обогатяват взаимно в „добродетелен цикъл“

Това съчетава гъвкавостта на невронните подходи със здравината на символните методи.

Ключови умения за прилагане на LLM

Имайки предвид тези архитектурни модели, нека сега се задълбочим в практическите умения за пускане на LLM в работа:

Бърз инженеринг

Възможността за ефективно подканване на LLM прави или прекъсва приложенията. Ключовите умения включват:

• Задачи за рамкиране като инструкции и примери на естествен език
• Контролиране на дължината, специфичността и гласа на подканите
• Итеративно прецизиране на подканите въз основа на изходните данни на модела
• Куриране на бързи колекции около домейни като поддръжка на клиенти
• Изучаване на принципите на взаимодействие човек-AI

Подсказването е отчасти изкуство и отчасти наука – очаквайте да се подобрявате постепенно чрез опит.

Оркестрационни рамки

Оптимизирайте разработването на LLM приложения с помощта на рамки като LangChain, Cohere, които улесняват свързването на модели в конвейери, интегриране с източници на данни и абстрахиране на инфраструктура.

LangChain предлага модулна архитектура за композиране на подкани, модели, пре/пост процесори и конектори за данни в персонализирани работни потоци. Cohere предоставя студио за автоматизиране на LLM работни процеси с GUI, REST API и Python SDK.

Тези рамки използват техники като:

• Трансформаторно шардинг за разделяне на контекст между GPU за дълги последователности
• Заявки за асинхронен модел за висока производителност
• Стратегии за кеширане като Най-малко използвани за оптимизиране на използването на паметта
• Разпределено проследяване за наблюдение на тесните места в тръбопровода
• Рамки за A/B тестване за извършване на сравнителни оценки
• Моделиране на версии и управление на версии за експериментиране
• Мащабиране към облачни платформи като AWS SageMaker за еластичен капацитет

Инструменти на AutoML като Spell предлагат оптимизиране на подкани, hparams и архитектури на модели. AI Economist настройва ценовите модели за потреблението на API.

Оценка и мониторинг

Оценката на ефективността на LLM е от решаващо значение преди внедряването:

• Измерете цялостното качество на изхода чрез показатели за точност, плавност и съгласуваност
• Използвайте бенчмаркове като GLUE, SuperGLUE, включващи NLU/NLG набори от данни
• Активирайте човешка оценка чрез рамки като scale.com и LionBridge
• Наблюдавайте динамиката на обучението с инструменти като Weights & Biases
• Анализирайте поведението на модела, като използвате техники като LDA тематично моделиране
• Проверете за пристрастия с библиотеки като FairLearn и WhatIfTools
• Непрекъснато изпълнявайте модулни тестове срещу ключови подкани
• Проследявайте регистрационните файлове на моделите в реалния свят и се движете с помощта на инструменти като WhyLabs
• Приложете състезателно тестване чрез библиотеки като TextAttack и Robustness Gym

Скорошни изследвания подобряват ефективността на човешката оценка чрез балансирани алгоритми за сдвояване и избор на подмножество. Модели като DELPHI се борят със състезателни атаки, използвайки графики на причинно-следствената връзка и градиентно маскиране. Отговорният AI инструментариум остава активна област на иновациите.

Мултимодални приложения

Отвъд текста, LLM отварят нови граници в мултимодалното разузнаване:

• Условие LLM върху изображения, видео, реч и други модалности
• Унифицирани мултимодални трансформаторни архитектури
• Кръстосано модално извличане в различните видове медии
• Генериране на надписи, визуални описания и резюмета
• Мултимодална съгласуваност и здрав разум

Това разширява LLM отвъд езика до разсъждения за физическия свят.

В обобщение

Големите езикови модели представляват нова ера във възможностите на AI. Овладяването на техните ключови концепции, архитектурни модели и практически умения ще ви позволи да правите иновации в нови интелигентни продукти и услуги. LLM намаляват бариерите пред създаването на способни системи за естествен език – с правилния опит можете да използвате тези мощни модели за решаване на проблеми от реалния свят.