Ένας οδηγός για την εκμάθηση μοντέλων μεγάλων γλωσσών

Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) έχουν εκραγεί σε δημοτικότητα τα τελευταία χρόνια, φέρνοντας επανάσταση επεξεργασία φυσικής γλώσσας και AI. Από τα chatbots στις μηχανές αναζήτησης έως τα βοηθήματα δημιουργικής γραφής, τα LLM τροφοδοτούν εφαρμογές αιχμής σε όλους τους κλάδους. Ωστόσο, η δημιουργία χρήσιμων προϊόντων που βασίζονται στο LLM απαιτεί εξειδικευμένες δεξιότητες και γνώσεις. Αυτός ο οδηγός θα σας παρέχει μια ολοκληρωμένη αλλά προσβάσιμη επισκόπηση των βασικών εννοιών, των αρχιτεκτονικών προτύπων και των πρακτικών δεξιοτήτων που απαιτούνται για την αποτελεσματική αξιοποίηση των τεράστιων δυνατοτήτων των LLM.

Τι είναι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και γιατί είναι σημαντικά;

Τα LLM είναι μια κατηγορία μοντέλων βαθιάς μάθησης που είναι προεκπαιδευμένα σε ογκώδη σώματα κειμένου, επιτρέποντάς τους να δημιουργούν κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο και να κατανοούν τη φυσική γλώσσα σε πρωτοφανές επίπεδο. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα NLP που βασίζονται σε κανόνες και σχολιασμούς, οι LLMs όπως το GPT-3 μαθαίνουν γλωσσικές δεξιότητες χωρίς επίβλεψη, αυτοεποπτευόμενο τρόπο, προβλέποντας καλυμμένες λέξεις σε προτάσεις. Η θεμελιώδης φύση τους τους επιτρέπει να βελτιστοποιούνται για μια ευρεία ποικιλία εργασιών κατάντη NLP.

Τα LLM αντιπροσωπεύουν μια αλλαγή παραδείγματος στην τεχνητή νοημοσύνη και έχουν ενεργοποιήσει εφαρμογές όπως chatbots, μηχανές αναζήτησης και γεννήτριες κειμένου που προηγουμένως ήταν απρόσιτες. Για παράδειγμα, αντί να βασίζονται σε εύθραυστους κωδικοποιημένους κανόνες, τα chatbots μπορούν πλέον να έχουν συνομιλίες ελεύθερης μορφής χρησιμοποιώντας LLM όπως το Anthropic's Claude. Οι ισχυρές δυνατότητες των LLM πηγάζουν από τρεις βασικές καινοτομίες:

1. Κλίμακα δεδομένων: Τα LLM εκπαιδεύονται σε σώματα κλίμακας Διαδικτύου με δισεκατομμύρια λέξεις, π.χ. το GPT-3 είδε 45 TB δεδομένων κειμένου. Αυτό παρέχει ευρεία γλωσσική κάλυψη.
2. Μέγεθος μοντέλου: Τα LLM όπως το GPT-3 έχουν 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους, επιτρέποντάς τους να απορροφούν όλα αυτά τα δεδομένα. Η μεγάλη χωρητικότητα του μοντέλου είναι το κλειδί για τη γενίκευση.
3. Αυτοεπίβλεψη: Αντί για δαπανηρή ανθρώπινη επισήμανση, τα LLM εκπαιδεύονται μέσω αυτοεποπτευόμενων στόχων που δημιουργούν δεδομένα «ψευδο-επισημασμένα» από ακατέργαστο κείμενο. Αυτό επιτρέπει την προεκπαίδευση σε κλίμακα.

Η απόκτηση γνώσεων και δεξιοτήτων για τη σωστή ρύθμιση και ανάπτυξη των LLM θα σας επιτρέψει να καινοτομήσετε νέες λύσεις και προϊόντα NLP.

Βασικές έννοιες για την εφαρμογή LLM

Ενώ τα LLM έχουν απίστευτες δυνατότητες αμέσως, η αποτελεσματική χρήση τους για μεταγενέστερες εργασίες απαιτεί την κατανόηση βασικών εννοιών όπως η προτροπή, οι ενσωματώσεις, η προσοχή και η σημασιολογική ανάκτηση.

Προτροπή Αντί για εισόδους και εξόδους, τα LLM ελέγχονται μέσω προτροπών – οδηγιών με βάση τα συμφραζόμενα που πλαισιώνουν μια εργασία. Για παράδειγμα, για να συνοψίσουμε ένα απόσπασμα κειμένου, θα παρέχουμε παραδείγματα όπως:

«Πέρασμα: Περίληψη:»

Στη συνέχεια, το μοντέλο δημιουργεί μια περίληψη στην έξοδο του. Η άμεση μηχανική είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική καθοδήγηση των LLM.

embeddings

Οι ενσωματώσεις λέξεων αντιπροσωπεύουν τις λέξεις ως πυκνά διανύσματα που κωδικοποιούν σημασιολογικό νόημα, επιτρέποντας μαθηματικές πράξεις. Τα LLM χρησιμοποιούν ενσωματώσεις για να κατανοήσουν το πλαίσιο της λέξης.

Τεχνικές όπως το Word2Vec και το BERT δημιουργούν μοντέλα ενσωμάτωσης που μπορούν να επαναχρησιμοποιηθούν. Το Word2Vec πρωτοστάτησε στη χρήση ρηχών νευρωνικών δικτύων για την εκμάθηση ενσωματώσεων προβλέποντας γειτονικές λέξεις. Το BERT παράγει βαθιές ενσωματώσεις με βάση τα συμφραζόμενα καλύπτοντας λέξεις και προβλέποντάς τες με βάση αμφίδρομο πλαίσιο.

Πρόσφατη έρευνα έχει εξελίξει ενσωματώσεις για να συλλάβει περισσότερες σημασιολογικές σχέσεις. Το μοντέλο MUM της Google χρησιμοποιεί μετασχηματιστή VATT για την παραγωγή ενσωματώσεων BERT με γνώση οντοτήτων. Η Συνταγματική AI της Anthropic μαθαίνει ενσωματώσεις ευαίσθητες σε κοινωνικά πλαίσια. Τα πολύγλωσσα μοντέλα όπως το mT5 παράγουν διαγλωσσικές ενσωματώσεις με προεκπαίδευση σε περισσότερες από 100 γλώσσες ταυτόχρονα.

Προσοχή

Τα επίπεδα προσοχής επιτρέπουν στα LLM να εστιάζουν στο σχετικό πλαίσιο κατά τη δημιουργία κειμένου. Η αυτοπροσοχή πολλών κεφαλών είναι το κλειδί για τους μετασχηματιστές που αναλύουν τις σχέσεις λέξεων σε μεγάλα κείμενα.

Για παράδειγμα, ένα μοντέλο απάντησης σε ερωτήσεις μπορεί να μάθει να αποδίδει υψηλότερα βάρη προσοχής στις λέξεις εισαγωγής που σχετίζονται με την εύρεση της απάντησης. Οι μηχανισμοί οπτικής προσοχής επικεντρώνονται σε σχετικές περιοχές μιας εικόνας.

Πρόσφατες παραλλαγές, όπως η αραιή προσοχή, βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα μειώνοντας τους υπολογισμούς πλεονάζουσας προσοχής. Μοντέλα όπως το GShard χρησιμοποιούν την προσοχή του μείγματος των ειδικών για μεγαλύτερη απόδοση παραμέτρων. Ο Universal Transformer εισάγει την επανάληψη βάθους που επιτρέπει τη μοντελοποίηση μακροπρόθεσμων εξαρτήσεων.

Η κατανόηση των καινοτομιών προσοχής παρέχει μια εικόνα για την επέκταση των δυνατοτήτων του μοντέλου.

Ανάκτηση

Μεγάλες διανυσματικές βάσεις δεδομένων που ονομάζονται σημασιολογικά ευρετήρια αποθηκεύουν ενσωματώσεις για αποτελεσματική αναζήτηση ομοιότητας σε έγγραφα. Η ανάκτηση αυξάνει τα LLM επιτρέποντας τεράστιο εξωτερικό πλαίσιο.

Ισχυροί κατά προσέγγιση αλγόριθμοι πλησιέστερου γείτονα όπως HNSW, LSH και της PQ ενεργοποιήστε τη γρήγορη σημασιολογική αναζήτηση ακόμη και με δισεκατομμύρια έγγραφα. Για παράδειγμα, ο Claude LLM της Anthropic χρησιμοποιεί το HNSW για ανάκτηση πάνω από ένα ευρετήριο εγγράφων 500 εκατομμυρίων.

Η υβριδική ανάκτηση συνδυάζει πυκνές ενσωματώσεις και αραιά μεταδεδομένα λέξεων-κλειδιών για βελτιωμένη ανάκληση. Μοντέλα όπως το REALM βελτιστοποιούν άμεσα τις ενσωματώσεις για στόχους ανάκτησης μέσω διπλών κωδικοποιητών.

Πρόσφατη εργασία διερευνά επίσης τη διατροπική ανάκτηση μεταξύ κειμένου, εικόνων και βίντεο χρησιμοποιώντας κοινόχρηστους πολυτροπικούς διανυσματικούς χώρους. Η γνώση της σημασιολογικής ανάκτησης ξεκλειδώνει νέες εφαρμογές όπως οι μηχανές αναζήτησης πολυμέσων.

Αρχιτεκτονικά πρότυπα

Ενώ η εκπαίδευση μοντέλων παραμένει πολύπλοκη, η εφαρμογή προεκπαιδευμένων LLMs είναι πιο προσιτή χρησιμοποιώντας δοκιμασμένα αρχιτεκτονικά μοτίβα:

Γραμμή δημιουργίας κειμένου

Αξιοποιήστε τα LLM για εφαρμογές δημιουργίας κειμένου μέσω:

1. Προτροπή μηχανικής για να πλαισιώσει την εργασία
2. LLM γενιά ακατέργαστου κειμένου
3. Φίλτρα ασφαλείας για την αντιμετώπιση προβλημάτων
4. Μετα-επεξεργασία για μορφοποίηση

Για παράδειγμα, ένα βοήθημα συγγραφής δοκιμίου θα χρησιμοποιούσε μια προτροπή που καθορίζει το θέμα του δοκιμίου, θα δημιουργήσει κείμενο από το LLM, θα φιλτράρει για ευαισθησία και στη συνέχεια θα ελέγχει την έξοδο.

Αναζήτηση και ανάκτηση

Δημιουργήστε συστήματα σημασιολογικής αναζήτησης με:

1. Ευρετηρίαση ενός σώματος εγγράφου σε μια διανυσματική βάση δεδομένων για ομοιότητες
2. Αποδοχή ερωτημάτων αναζήτησης και εύρεση σχετικών επισκέψεων μέσω της κατά προσέγγιση αναζήτησης του πλησιέστερου γείτονα
3. Η τροφοδοσία εμφανίζεται ως πλαίσιο για ένα LLM για να συνοψίσει και να συνθέσει μια απάντηση

Αυτό αξιοποιεί την ανάκτηση σε έγγραφα σε κλίμακα αντί να βασίζεται αποκλειστικά στο περιορισμένο πλαίσιο του LLM.

Εκμάθηση πολλαπλών εργασιών

Αντί να εκπαιδεύουν μεμονωμένους ειδικούς LLM, τα μοντέλα πολλαπλών εργασιών επιτρέπουν τη διδασκαλία πολλαπλών δεξιοτήτων σε ένα μοντέλο μέσω:

1. Προτρέπει το πλαίσιο κάθε εργασίας
2. Κοινή λεπτομέρεια σε όλες τις εργασίες
3. Προσθήκη ταξινομητών στον κωδικοποιητή LLM για να κάνετε προβλέψεις

Αυτό βελτιώνει τη συνολική απόδοση του μοντέλου και μειώνει το κόστος εκπαίδευσης.

Υβριδικά συστήματα AI

Συνδυάζει τα δυνατά σημεία των LLM και πιο συμβολική τεχνητή νοημοσύνη μέσω:

1. LLM που χειρίζονται εργασίες γλώσσας ανοιχτού τύπου
2. Λογική βασισμένη σε κανόνες που παρέχει περιορισμούς
3. Δομημένη γνώση που εκπροσωπείται σε ένα KG
4. LLM και δομημένα δεδομένα που εμπλουτίζουν το ένα το άλλο σε έναν «ενάρετο κύκλο»

Αυτό συνδυάζει την ευελιξία των νευρικών προσεγγίσεων με την ευρωστία των συμβολικών μεθόδων.

Βασικές δεξιότητες για την εφαρμογή LLM

Έχοντας κατά νου αυτά τα αρχιτεκτονικά μοτίβα, ας ψάξουμε τώρα σε πρακτικές δεξιότητες για την εφαρμογή των LLMs:

Άμεση Μηχανική

Να είστε σε θέση να ζητάτε αποτελεσματικά τα LLM να δημιουργούν ή να διακόπτουν εφαρμογές. Οι βασικές δεξιότητες περιλαμβάνουν:

• Πλαίσιο εργασιών ως οδηγίες και παραδείγματα φυσικής γλώσσας
• Έλεγχος του μήκους, της ιδιαιτερότητας και της φωνής των προτροπών
• Επαναληπτική βελτίωση των προτροπών με βάση τα αποτελέσματα του μοντέλου
• Επιμέλεια συλλογών προτροπών γύρω από τομείς όπως η υποστήριξη πελατών
• Μελέτη αρχών αλληλεπίδρασης ανθρώπου-AI

Η παρότρυνση είναι εν μέρει τέχνη και εν μέρει επιστήμη – να περιμένετε να βελτιωθείτε σταδιακά μέσω της εμπειρίας.

Πλαίσια Ενορχήστρωσης

Βελτιώστε την ανάπτυξη εφαρμογών LLM χρησιμοποιώντας πλαίσια όπως το LangChain, το Cohere που διευκολύνουν την αλυσίδα μοντέλων σε αγωγούς, την ενσωμάτωση με πηγές δεδομένων και την αφηρημένη υποδομή.

Το LangChain προσφέρει μια αρθρωτή αρχιτεκτονική για τη σύνθεση προτροπών, μοντέλων, επεξεργαστών πριν/μετά την επεξεργασία και συνδέσεων δεδομένων σε προσαρμόσιμες ροές εργασίας. Το Cohere παρέχει ένα στούντιο για την αυτοματοποίηση των ροών εργασίας LLM με GUI, REST API και Python SDK.

Αυτά τα πλαίσια χρησιμοποιούν τεχνικές όπως:

• Διαμοιρασμός μετασχηματιστή για διαχωρισμό του περιβάλλοντος μεταξύ των GPU για μεγάλες ακολουθίες
• Ασύγχρονα ερωτήματα μοντέλων για υψηλή απόδοση
• Στρατηγικές αποθήκευσης στην κρυφή μνήμη, όπως το Least Recently Used για τη βελτιστοποίηση της χρήσης της μνήμης
• Κατανεμημένη ανίχνευση για την παρακολούθηση των σημείων συμφόρησης των αγωγών
• Πλαίσια δοκιμών A/B για την εκτέλεση συγκριτικών αξιολογήσεων
• Διαχείριση εκδόσεων και έκδοσης μοντέλων για πειραματισμό
• Κλιμάκωση σε πλατφόρμες cloud όπως το AWS SageMaker για ελαστική χωρητικότητα

Τα εργαλεία AutoML όπως το Spell προσφέρουν βελτιστοποίηση προτροπών, hparams και αρχιτεκτονικών μοντέλων. Το AI Economist συντονίζει τα μοντέλα τιμολόγησης για κατανάλωση API.

Αξιολόγηση & Παρακολούθηση

Η αξιολόγηση της απόδοσης του LLM είναι ζωτικής σημασίας πριν από την ανάπτυξη:

• Μετρήστε τη συνολική ποιότητα παραγωγής μέσω μετρήσεων ακρίβειας, ευχέρειας και συνοχής
• Χρησιμοποιήστε δείκτες αξιολόγησης όπως GLUE, SuperGLUE που περιλαμβάνει σύνολα δεδομένων NLU/NLG
• Ενεργοποιήστε την ανθρώπινη αξιολόγηση μέσω πλαισίων όπως το scale.com και το LionBridge
• Παρακολουθήστε τη δυναμική της προπόνησης με εργαλεία όπως Weights & Biases
• Αναλύστε τη συμπεριφορά του μοντέλου χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η μοντελοποίηση θεμάτων LDA
• Ελέγξτε για προκαταλήψεις με βιβλιοθήκες όπως το FairLearn και το WhatIfTools
• Εκτελείτε συνεχώς δοκιμές μονάδας έναντι των βασικών προτροπών
• Παρακολουθήστε τα αρχεία καταγραφής μοντέλων του πραγματικού κόσμου και μετακινηθείτε χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το WhyLabs
• Εφαρμόστε δοκιμές αντιπάλου μέσω βιβλιοθηκών όπως το TextAttack και το Robustness Gym

Πρόσφατη έρευνα βελτιώνει την αποτελεσματικότητα της ανθρώπινης αξιολόγησης μέσω αλγορίθμων ισορροπημένης σύζευξης και επιλογής υποσυνόλων. Μοντέλα όπως το DELPHI καταπολεμούν επιθέσεις αντιπάλου χρησιμοποιώντας γραφήματα αιτιότητας και κάλυψη κλίσης. Η υπεύθυνη δημιουργία εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης παραμένει ένας ενεργός τομέας καινοτομίας.

Πολυτροπικές Εφαρμογές

Πέρα από το κείμενο, τα LLM ανοίγουν νέα σύνορα στην πολυτροπική νοημοσύνη:

• Προϋποθέσεις LLM σε εικόνες, βίντεο, ομιλία και άλλους τρόπους
• Ενοποιημένες πολυτροπικές αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών
• Διατροπική ανάκτηση μεταξύ τύπων μέσων
• Δημιουργία λεζάντες, οπτικές περιγραφές και περιλήψεις
• Πολυτροπική συνοχή και κοινή λογική

Αυτό επεκτείνει τα LLM πέρα ​​από τη γλώσσα στη συλλογιστική για τον φυσικό κόσμο.

Συνοψίζοντας

Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών αντιπροσωπεύουν μια νέα εποχή στις δυνατότητες AI. Η εξοικείωση με τις βασικές έννοιες, τα αρχιτεκτονικά μοτίβα και τις πρακτικές δεξιότητές τους θα σας επιτρέψει να καινοτομήσετε νέα έξυπνα προϊόντα και υπηρεσίες. Τα LLM μειώνουν τα εμπόδια για τη δημιουργία ικανών συστημάτων φυσικής γλώσσας – με τη σωστή τεχνογνωσία, μπορείτε να αξιοποιήσετε αυτά τα ισχυρά μοντέλα για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου.