Opas suurten kielimallien hallintaan

Suurten kielimallien (LLM) suosio on kasvanut räjähdysmäisesti viime vuosien aikana ja mullistanut luonnollisen kielen käsittelyn ja tekoälyn. Chatboteista hakukoneisiin ja luoviin kirjoittamisen apuvälineisiin LLM:t tarjoavat huippuluokan sovelluksia eri toimialoilla. Hyödyllisten LLM-pohjaisten tuotteiden rakentaminen vaatii kuitenkin erityistaitoja ja -tietoja. Tämä opas tarjoaa sinulle kattavan mutta helposti saatavilla olevan yleiskatsauksen keskeisistä käsitteistä, arkkitehtonisista malleista ja käytännön taidoista, joita tarvitaan LLM:n valtavan potentiaalin tehokkaaseen hyödyntämiseen.

Mitä ovat suuret kielimallit ja miksi ne ovat tärkeitä?

LLM:t ovat luokka syväoppimismalleja, jotka on valmiiksi koulutettu massiivisiin tekstikorpoihin, jolloin ne voivat luoda ihmisen kaltaista tekstiä ja ymmärtää luonnollista kieltä ennennäkemättömällä tasolla. Toisin kuin perinteiset NLP-mallit, jotka perustuvat sääntöihin ja huomautuksiin, GPT-3:n kaltaiset LLM:t oppivat kielitaitoja ilman valvontaa, itsevalvotulla tavalla ennustamalla naamioituja sanoja lauseissa. Niiden perustavanlaatuinen luonne mahdollistaa niiden hienosäätämisen monenlaisiin loppupään NLP-tehtäviin.

LLM:t edustavat paradigman muutosta tekoälyssä ja ovat ottaneet käyttöön sovelluksia, kuten chatbotteja, hakukoneita ja tekstigeneraattoreita, jotka olivat aiemmin ulottumattomissa. Esimerkiksi sen sijaan, että luottaisivat hauraisiin käsin koodattuihin sääntöihin, chatbotit voivat nyt käydä vapaamuotoisia keskusteluja käyttämällä LLM:itä, kuten Anthropic's Claude. LLM:ien tehokkaat ominaisuudet johtuvat kolmesta keskeisestä innovaatiosta:

1. Tietojen mittakaava: LLM:t koulutetaan Internet-mittakaavassa, jossa on miljardeja sanoja, esim. GPT-3 näki 45 Tt tekstidataa. Tämä tarjoaa laajan kielellisen kattavuuden.
2. Mallin koko: GPT-3:n kaltaisilla LLM:illä on 175 miljardia parametria, mikä mahdollistaa kaiken tämän tiedon imeytymisen. Suuri mallikapasiteetti on yleistyksen avain.
3. Itsevalvonta: Kalliin ihmisten merkitsemisen sijaan LLM:itä koulutetaan itse valvottujen tavoitteiden avulla, jotka luovat "pseudomerkittyä" dataa raakatekstistä. Tämä mahdollistaa esiharjoittelun mittakaavassa.

Hallitsemalla LLM:ien hienosäätöä ja käyttöönottoa koskevat tiedot ja taidot auttavat sinua innovoimaan uusia NLP-ratkaisuja ja -tuotteita.

Keskeiset käsitteet LLM:ien hakemiseen

Vaikka LLM:illä on uskomattomat ominaisuudet heti käyttövalmiina, niiden tehokas hyödyntäminen loppupään tehtäviin edellyttää sellaisten keskeisten käsitteiden ymmärtämistä, kuten kehotukset, upotukset, huomio ja semanttinen haku.

Kehotus Tulojen ja tulosten sijaan LLM:itä ohjataan kehotteilla – kontekstuaalisilla käskyillä, jotka kehystävät tehtävän. Jos esimerkiksi teemme yhteenvedon tekstikappaleesta, tarjoamme esimerkkejä, kuten:

"Kappale: Yhteenveto:"

Malli luo sitten yhteenvedon tulostukseensa. Nopea suunnittelu on ratkaisevan tärkeää LLM:ien ohjaamiseksi tehokkaasti.

upotukset

Sanojen upotukset edustavat sanoja tiheinä vektoreina, jotka koodaavat semanttista merkitystä, mikä mahdollistaa matemaattiset toiminnot. LLM:t käyttävät upotuksia ymmärtääkseen sanan kontekstia.

Tekniikat, kuten Word2Vec ja BERT, luovat upotusmalleja, joita voidaan käyttää uudelleen. Word2Vec oli edelläkävijä matalien hermoverkkojen käytön oppimiseen upotuksia ennustamalla vierekkäisiä sanoja. BERT tuottaa syvällisiä kontekstuaalisia upotuksia peittämällä sanoja ja ennustamalla ne kaksisuuntaisen kontekstin perusteella.

Viimeaikaiset tutkimukset ovat kehittäneet upotuksia kaapatakseen enemmän semanttisia suhteita. Googlen MUM-malli käyttää VATT-muuntajaa kokonaisuustietoisten BERT-upotusten tuottamiseen. Anthropicin perustuslaillinen tekoäly oppii upotuksia, jotka ovat herkkiä sosiaalisille konteksteille. Monikieliset mallit, kuten mT5, tuottavat monikielisiä upotuksia harjoittelemalla samanaikaisesti yli 100 kielellä.

Huomio

Huomiotasojen avulla LLM:t voivat keskittyä asiaankuuluvaan kontekstiin tekstiä luodessaan. Monipäinen itsehuomio on avain muuntajille, jotka analysoivat sanasuhteita pitkien tekstien välillä.

Esimerkiksi kysymykseen vastausmalli voi oppia antamaan suurempia huomiopainoja syöttösanoille, jotka ovat tärkeitä vastauksen löytämisen kannalta. Visuaaliset huomiomekanismit keskittyvät kuvan oleellisiin alueisiin.

Viimeaikaiset muunnelmat, kuten harvat huomiot, parantavat tehokkuutta vähentämällä redundantteja huomiolaskentaa. Mallit, kuten GShard, käyttävät asiantuntijoiden yhdistelmää parantaakseen parametrien tehokkuutta. Universal Transformer ottaa käyttöön syvyyssuuntaisen toistumisen, mikä mahdollistaa pidemmän aikavälin riippuvuuksien mallintamisen.

Huomioinnovaatioiden ymmärtäminen antaa käsityksen mallin ominaisuuksien laajentamisesta.

haku

Suuret vektoritietokannat, joita kutsutaan semanttisiksi indekseiksi, tallentavat upotuksia tehokkaaseen samankaltaisuushakuun asiakirjoista. Haku lisää LLM:itä sallimalla valtavan ulkoisen kontekstin.

Tehokas likimääräinen lähin naapuri algoritmit, kuten HNSW, LSH ja PQ mahdollistaa nopean semanttisen haun jopa miljardeista asiakirjoista. Esimerkiksi Anthropicin Claude LLM käyttää HNSW:tä yli 500 miljoonan asiakirjahakemiston hakemiseen.

Hybridihaku yhdistää tiheät upotukset ja harvat avainsanan metatiedot parantamaan palauttamista. Mallit, kuten REALM, optimoivat upotukset suoraan hakutavoitteita varten kahden enkooderin kautta.

Viimeaikainen työ tutkii myös monimuotoista hakua tekstin, kuvien ja videon välillä käyttämällä jaettuja multimodaalisia vektoritiloja. Semanttisen haun hallitseminen avaa uusia sovelluksia, kuten multimediahakukoneita.

Arkkitehtoniset mallit

Vaikka mallikoulutus on edelleen monimutkaista, esikoulutettujen LLM:ien soveltaminen on helpompaa kokeiltujen ja testattujen arkkitehtuurimallien avulla:

Tekstin luontiputki

Hyödynnä LLM:itä luovia tekstisovelluksia varten:

1. Nopea suunnittelu tehtävän muotoiluun
2. LLM-sukupolvi raakatekstiä
3. Turvasuodattimet ongelmien havaitsemiseen
4. Jälkikäsittely muotoilua varten

Esimerkiksi esseen kirjoittamisen apuväline käyttäisi kehotetta, joka määrittää esseen aiheen, luo tekstiä LLM:stä, suodattaa sensiivisyyden ja tarkistaisi sitten tulosteen oikeinkirjoituksen.

Haku ja haku

Rakenna semanttisia hakujärjestelmiä:

1. Dokumenttikorpuksen indeksointi vektoritietokantaan yhtäläisyyksiä varten
2. Hakukyselyjen hyväksyminen ja osuvien osumien löytäminen likimääräisen lähimmän naapurin haun avulla
3. Osumien syöttäminen kontekstina LLM:lle vastauksen tiivistämiseksi ja syntetisoimiseksi

Tämä hyödyntää asiakirjojen hakua suuressa mittakaavassa sen sijaan, että luottaisi pelkästään LLM:n rajoitettuun kontekstiin.

Monitehtäväoppiminen

Sen sijaan, että kouluttaisit yksittäisiä LLM-asiantuntijoita, usean tehtävän mallit antavat mahdollisuuden opettaa yhdelle mallille useita taitoja seuraavilla tavoilla:

1. Kehottaa jokaisen tehtävän
2. Yhteinen hienosäätö tehtävien välillä
3. Luokittimien lisääminen LLM-enkooderiin ennusteiden tekemiseksi

Tämä parantaa mallin yleistä suorituskykyä ja vähentää koulutuskustannuksia.

Hybridi AI-järjestelmät

Yhdistää LLM:n vahvuudet ja symbolisempi tekoäly:

1. LLM:t, jotka käsittelevät avoimia kielitehtäviä
2. Sääntöihin perustuva logiikka tarjoaa rajoituksia
3. Strukturoitu tieto edustettuna KG:ssa
4. LLM ja strukturoitu data rikastuttavat toisiaan "hyveellisessä kierrossa"

Tämä yhdistää hermolähestymistapojen joustavuuden symbolisten menetelmien kestävyyteen.

Keskeiset taidot LLM:ien hakemiseen

Nämä arkkitehtoniset mallit mielessä, syvennytään nyt käytännön taitoihin LLM:ien saattamiseksi työhön:

Nopea suunnittelu

Mahdollisuus ohjata LLM:itä tehokkaasti tekee tai katkaisee sovelluksia. Keskeisiä taitoja ovat:

• Kehystystehtävät luonnollisen kielen ohjeina ja esimerkkeinä
• Ohjaa kehotteiden pituutta, tarkkuutta ja ääntä
• Iteratiivisesti jalostetaan kehotteita mallin lähtöjen perusteella
• Kehotuskokoelmien kuratointi verkkotunnusten, kuten asiakastuen, ympärillä
• Ihmisen ja tekoälyn vuorovaikutuksen periaatteiden tutkiminen

Kehotus on osa taidetta ja osa tiedettä – odota kehittyvän asteittain kokemuksen kautta.

Orkestrointikehykset

Virtaviivaista LLM-sovelluskehitystä käyttämällä kehyksiä, kuten LangChain, Cohere, joiden avulla on helppo ketjuttaa malleja putkiin, integroida tietolähteisiin ja abstrakti infrastruktuuri.

LangChain tarjoaa modulaarisen arkkitehtuurin kehotteiden, mallien, pre/post-prosessorien ja dataliittimien muodostamiseen muokattavissa oleviksi työnkuluiksi. Cohere tarjoaa studion LLM-työnkulkujen automatisointiin GUI:n, REST API:n ja Python SDK:n avulla.

Nämä puitteet käyttävät tekniikoita, kuten:

• Transformer Sharing kontekstin jakamiseksi GPU:iden kesken pitkiä sekvenssejä varten
• Asynkronisen mallin kyselyt korkealle suorituskyvylle
• Välimuististrategiat, kuten vähiten äskettäin Käytetään optimoimaan muistin käyttöä
• Hajautettu jäljitys putkistojen pullonkaulojen tarkkailemiseksi
• A/B-testauskehykset vertailevien arvioiden suorittamiseen
• Mallin versiointi ja julkaisujen hallinta kokeilua varten
• Skaalaus pilvialustoille, kuten AWS SageMaker, joustavaa kapasiteettia varten

AutoML-työkalut, kuten Spell, tarjoavat kehotteiden, hparamien ja malliarkkitehtuurien optimoinnin. AI Economist virittää hinnoittelumalleja API-kulutusta varten.

Arviointi ja seuranta

LLM:n suorituskyvyn arvioiminen on ratkaisevan tärkeää ennen käyttöönottoa:

• Mittaa tuotannon yleistä laatua tarkkuuden, sujuvuuden ja koherenssimittareiden avulla
• Käytä vertailuarvoja, kuten GLUE, SuperGLUE, joka sisältää NLU/NLG-tietojoukot
• Ota ihmisen arviointi käyttöön puitteiden, kuten scale.com ja LionBridge, kautta
• Seuraa harjoitusdynamiikkaa työkaluilla, kuten painot ja painot
• Analysoi mallin käyttäytymistä käyttämällä tekniikoita, kuten LDA-aihemallinnusta
• Tarkista kirjastojen, kuten FairLearn ja WhatIfTools, kanssa harhoja
• Suorita jatkuvasti yksikkötestejä avainkehotteita vastaan
• Seuraa todellisen maailman mallilokeja ja ajaudu käyttämällä työkaluja, kuten WhyLabs
• Käytä kontradiktorista testausta kirjastojen, kuten TextAttack ja Robustness Gym, kautta

Viimeaikaiset tutkimukset parantavat ihmisen arvioinnin tehokkuutta tasapainotettujen pariliitosten ja osajoukon valintaalgoritmien avulla. Mallit, kuten DELPHI, taistelevat vastakkaisia ​​hyökkäyksiä vastaan ​​käyttämällä kausaalisuuskaavioita ja gradienttinaamiota. Vastuullinen tekoälytyökalu on edelleen aktiivinen innovaatioalue.

Multimodaaliset sovellukset

Tekstin lisäksi LLM:t avaavat uusia rajoja multimodaaliseen älykkyyteen:

• Edellytä LLM:itä kuvissa, videoissa, puheessa ja muissa muodoissa
• Yhtenäiset multimodaaliset muuntajaarkkitehtuurit
• Moodaalinen haku eri mediatyypeillä
• Luoda kuvatekstejä, visuaalisia kuvauksia ja yhteenvetoja
• Multimodaalinen johdonmukaisuus ja terve järki

Tämä laajentaa LLM:t kielen lisäksi fyysistä maailmaa koskeviin päättelyihin.

Yhteenvetona

Suuret kielimallit edustavat uutta aikakautta tekoälyominaisuuksissa. Niiden avainkonseptien, arkkitehtonisten mallien ja käytännön taitojen hallitseminen antaa sinulle mahdollisuuden innovoida uusia älykkäitä tuotteita ja palveluita. LLM:t alentavat esteitä luomaan kykeneviä luonnollisen kielen järjestelmiä – oikealla asiantuntemuksella voit hyödyntää näitä tehokkaita malleja todellisten ongelmien ratkaisemisessa.