Průvodce zvládnutím velkých jazykových modelů

Velké jazykové modely (LLM) v posledních několika letech explodovaly na popularitě a způsobily revoluci ve zpracování přirozeného jazyka a AI. Od chatbotů přes vyhledávače až po pomůcky pro kreativní psaní – LLM pohánějí špičkové aplikace napříč odvětvími. Vytváření užitečných produktů založených na LLM však vyžaduje specializované dovednosti a znalosti. Tato příručka vám poskytne komplexní, ale dostupný přehled klíčových konceptů, architektonických vzorů a praktických dovedností potřebných k efektivnímu využití obrovského potenciálu LLM.

Co jsou velké jazykové modely a proč jsou důležité?

LLM jsou třídou modelů hlubokého učení, které jsou předem připraveny na masivních textových korpusech, což jim umožňuje generovat lidský text a porozumět přirozenému jazyku na bezprecedentní úrovni. Na rozdíl od tradičních modelů NLP, které se spoléhají na pravidla a anotace, se LLM jako GPT-3 učí jazykové dovednosti bez dozoru, samokontrolovaným způsobem předpovídáním maskovaných slov ve větách. Jejich základní povaha jim umožňuje, aby byly vyladěny pro širokou škálu následných úkolů NLP.

LLM představují paradigmatický posun v oblasti umělé inteligence a umožnily vznik aplikací, jako jsou chatboti, vyhledávače a generátory textu, které byly dříve mimo dosah. Například místo spoléhání se na křehká ručně kódovaná pravidla mohou nyní chatboti vést volné konverzace pomocí LLM, jako je Claude z Anthropic. Výkonné možnosti LLM pramení ze tří klíčových inovací:

1. Měřítko dat: LLM jsou trénováni na korpusech s miliardami slov v internetovém měřítku, např. GPT-3 viděl 45 TB textových dat. To poskytuje široké jazykové pokrytí.
2. Velikost modelu: LLM jako GPT-3 mají 175 miliard parametrů, což jim umožňuje absorbovat všechna tato data. Velká kapacita modelu je klíčem k zobecnění.
3. Sebekontrola: Spíše než nákladné lidské označování jsou LLM školeni prostřednictvím cílů, které si sami řídí, které vytvářejí „pseudooznačená“ data z nezpracovaného textu. To umožňuje předtrénink v měřítku.

Zvládnutí znalostí a dovedností pro správné vyladění a nasazení LLM vám umožní inovovat nová řešení a produkty NLP.

Klíčové pojmy pro aplikaci LLM

Zatímco LLM mají neuvěřitelné schopnosti hned po vybalení, jejich efektivní využití pro následné úkoly vyžaduje pochopení klíčových pojmů, jako jsou výzvy, vkládání, pozornost a sémantické vyhledávání.

Výzvy Spíše než vstupy a výstupy jsou LLM řízeny pomocí výzev – kontextových instrukcí, které rámují úkol. Například pro shrnutí textové pasáže bychom uvedli příklady jako:

“Pasáž: Shrnutí:”

Model pak ve svém výstupu vygeneruje souhrn. Pro efektivní řízení LLM je klíčové rychlé inženýrství.

embeddings

Vložení slov představuje slova jako husté vektory kódující sémantický význam, umožňující matematické operace. LLM využívají vložení k pochopení kontextu slov.

Techniky jako Word2Vec a BERT vytvářejí modely vkládání, které lze znovu použít. Word2Vec je průkopníkem v používání mělkých neuronových sítí k učení vkládání předpovídáním sousedních slov. BERT vytváří hluboké kontextové vložení maskováním slov a jejich předpovídáním na základě obousměrného kontextu.

Nedávný výzkum vyvinul vkládání tak, aby zachytilo více sémantických vztahů. Model MUM od Googlu používá transformátor VATT k vytváření vkládání BERT s ohledem na entity. Konstituční umělá inteligence od Anthropic se učí vkládání citlivá na sociální kontexty. Vícejazyčné modely, jako je mT5, vytvářejí mezijazyčná vkládání předtrénováním ve více než 100 jazycích současně.

Pozor

Vrstvy pozornosti umožňují LLM zaměřit se při generování textu na relevantní kontext. Vícehlavá sebepozornost je klíčem k transformátorům analyzujícím slovní vztahy v dlouhých textech.

Model odpovědí na otázky se například může naučit přiřazovat vyšší váhu pozornosti vstupním slovům relevantním pro nalezení odpovědi. Mechanismy vizuální pozornosti se zaměřují na příslušné oblasti obrazu.

Nedávné varianty, jako je řídká pozornost, zlepšují efektivitu snížením nadbytečných výpočtů pozornosti. Modely jako GShard využívají pro větší efektivitu parametrů pozornost odborníků. Universal Transformer zavádí hloubkové opakování umožňující modelování dlouhodobějších závislostí.

Pochopení inovací pozornosti poskytuje pohled na rozšiřování možností modelu.

Načítání

Velké vektorové databáze nazývané sémantické indexy ukládají vložení pro efektivní vyhledávání podobnosti v dokumentech. Vyhledávání rozšiřuje LLM tím, že umožňuje obrovský externí kontext.

Výkonné přibližné algoritmy nejbližšího souseda jako HNSW, LSH si PQ umožňují rychlé sémantické vyhledávání i s miliardami dokumentů. Například Claude LLM od Anthropic používá HNSW pro vyhledávání v indexu s více než 500 miliony dokumentů.

Hybridní vyhledávání kombinuje husté vložení a řídká metadata klíčových slov pro lepší vyvolání. Modely jako REALM přímo optimalizují vložení pro účely vyhledávání pomocí duálních kodérů.

Nedávná práce také zkoumá crossmodální vyhledávání mezi textem, obrázky a videem pomocí sdílených multimodálních vektorových prostorů. Zvládnutí sémantického vyhledávání odemyká nové aplikace, jako jsou multimediální vyhledávače.

Architektonické vzory

Zatímco trénování modelů zůstává složité, použití předtrénovaných LLM je dostupnější pomocí osvědčených architektonických vzorů:

Potrubí generování textu

Využijte LLM pro generativní textové aplikace prostřednictvím:

1. Požádejte inženýrství o rámec úkolu
2. LLM generování nezpracovaného textu
3. Bezpečnostní filtry pro zachycení problémů
4. Následné zpracování pro formátování

Například pomůcka pro psaní eseje by používala výzvu definující předmět eseje, generovala text z LLM, filtrovala smysluplnost a pak by výstup zkontrolovala.

Vyhledávání a získávání

Vytvářejte sémantické vyhledávací systémy:

1. Indexování korpusu dokumentu do vektorové databáze pro podobnosti
2. Přijímání vyhledávacích dotazů a hledání relevantních výsledků pomocí přibližného vyhledávání nejbližšího souseda
3. Vkládání hitů jako kontextu do LLM za účelem shrnutí a syntézy odpovědi

To využívá vyhledávání přes dokumenty ve velkém měřítku, spíše než spoléhání se pouze na omezený kontext LLM.

Multi-Task Learning

Spíše než školení jednotlivých specialistů LLM umožňují víceúkolové modely výuku více dovedností jednoho modelu prostřednictvím:

1. Výzvy rámující každý úkol
2. Společné dolaďování napříč úkoly
3. Přidání klasifikátorů do kodéru LLM pro vytváření předpovědí

To zlepšuje celkový výkon modelu a snižuje náklady na školení.

Hybridní systémy AI

Kombinuje silné stránky LLM a symboličtější AI prostřednictvím:

1. LLM zpracovávající otevřené jazykové úlohy
2. Logika založená na pravidlech poskytující omezení
3. Strukturované znalosti reprezentované v KG
4. LLM a strukturovaná data, která se navzájem obohacují v „působivém cyklu“

To kombinuje flexibilitu neurálních přístupů s robustností symbolických metod.

Klíčové dovednosti pro aplikaci LLM

S ohledem na tyto architektonické vzorce se nyní pojďme ponořit do praktických dovedností pro uvedení LLM do praxe:

Prompt Engineering

Schopnost efektivně podněcovat LLM vytváří nebo ruší aplikace. Mezi klíčové dovednosti patří:

• Rámcové úkoly jako pokyny a příklady přirozeného jazyka
• Ovládání délky, specifičnosti a hlasu výzev
• Iterativně zpřesňující výzvy na základě výstupů modelu
• Správa rychlých kolekcí v doménách, jako je zákaznická podpora
• Studium principů interakce člověk-AI

Nabádání je zčásti umění a zčásti věda – očekávejte, že se díky zkušenostem budete postupně zlepšovat.

Orchestrační rámce

Zjednodušte vývoj aplikací LLM pomocí rámců jako LangChain, Cohere, které usnadňují řetězení modelů do potrubí, integraci se zdroji dat a abstraktní infrastrukturu.

LangChain nabízí modulární architekturu pro skládání výzev, modelů, pre/post procesorů a datových konektorů do přizpůsobitelných pracovních postupů. Cohere poskytuje studio pro automatizaci pracovních postupů LLM pomocí GUI, REST API a Python SDK.

Tyto rámce využívají techniky jako:

• Transformátorové sdílení pro rozdělení kontextu mezi GPU pro dlouhé sekvence
• Asynchronní modelové dotazy pro vysokou propustnost
• Strategie ukládání do mezipaměti jako Nejméně nedávno použité k optimalizaci využití paměti
• Distribuované trasování pro monitorování úzkých míst potrubí
• A/B testovací rámce pro provádění srovnávacích hodnocení
• Verze modelu a správa vydání pro experimentování
• Škálování na cloudové platformy jako AWS SageMaker pro pružnou kapacitu

Nástroje AutoML jako Spell nabízejí optimalizaci výzev, hparamů a architektur modelů. AI Economist ladí cenové modely pro spotřebu API.

Hodnocení a monitorování

Před nasazením je zásadní vyhodnotit výkon LLM:

• Měřte celkovou kvalitu výstupu pomocí metrik přesnosti, plynulosti a koherence
• Použijte benchmarky jako GLUE, SuperGLUE obsahující datové sady NLU/NLG
• Umožněte lidské hodnocení prostřednictvím rámců, jako je scale.com a LionBridge
• Sledujte dynamiku tréninku pomocí nástrojů jako Weights & Biases
• Analyzujte chování modelu pomocí technik, jako je modelování tématu LDA
• Zkontrolujte předsudky s knihovnami jako FairLearn a WhatIfTools
• Nepřetržitě spouštějte testy jednotek podle klíčových výzev
• Sledujte protokoly skutečných modelů a driftujte pomocí nástrojů, jako je WhyLabs
• Aplikujte testování protivníků prostřednictvím knihoven jako TextAttack a Robustness Gym

Nedávný výzkum zlepšuje efektivitu lidského hodnocení pomocí vyváženého párování a algoritmů výběru podmnožin. Modely jako DELPHI bojují proti nepřátelským útokům pomocí grafů kauzality a maskování gradientu. Odpovědné nástroje AI zůstávají aktivní oblastí inovací.

Multimodální aplikace

Kromě textu otevírají LLM nové hranice v multimodální inteligenci:

• Podmínit LLM na obrázky, video, řeč a další modality
• Unifikované multimodální architektury transformátorů
• Crossmodální vyhledávání napříč typy médií
• Generování titulků, vizuálních popisů a shrnutí
• Multimodální koherence a zdravý rozum

To rozšiřuje LLM mimo jazyk na úvahy o fyzickém světě.

Celkem

Velké jazykové modely představují novou éru ve schopnostech umělé inteligence. Zvládnutí jejich klíčových konceptů, architektonických vzorů a praktických dovedností vám umožní inovovat nové inteligentní produkty a služby. LLM snižují překážky pro vytváření schopných systémů přirozeného jazyka – se správnými odbornými znalostmi můžete tyto výkonné modely využít k řešení problémů v reálném světě.