Útmutató a nagy nyelvi modellek elsajátításához

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) robbanásszerűen népszerűvé váltak az elmúlt néhány évben, forradalmasítva a természetes nyelvi feldolgozást és az AI-t. A chatbotoktól a keresőmotorokon át a kreatív írást segítő eszközökig az LLM-ek élvonalbeli alkalmazásokat biztosítanak az iparágakban. A hasznos LLM-alapú termékek elkészítéséhez azonban speciális készségekre és tudásra van szükség. Ez az útmutató átfogó, mégis hozzáférhető áttekintést nyújt a kulcsfontosságú koncepciókról, építészeti mintákról és gyakorlati készségekről, amelyek az LLM-ekben rejlő hatalmas potenciál hatékony kiaknázásához szükségesek.

Mik azok a nagy nyelvi modellek és miért fontosak?

Az LLM-ek a mély tanulási modellek egy osztálya, amelyek masszív szövegkorpusokra vannak előképezve, lehetővé téve számukra, hogy emberszerű szöveget generáljanak, és soha nem látott szinten megértsék a természetes nyelvet. A szabályokon és megjegyzéseken alapuló hagyományos NLP-modellekkel ellentétben az LLM-ek, mint a GPT-3, felügyelet nélkül, önfelügyelt módon sajátítják el a nyelvi készségeket azáltal, hogy mondatokban előrejelzik a maszkolt szavakat. Alapvető természetük lehetővé teszi, hogy finomhangolást végezzenek az NLP-feladatok széles skálájára.

Az LLM-ek paradigmaváltást jelentenek az AI-ban, és olyan alkalmazásokat tettek lehetővé, mint a chatbotok, keresőmotorok és szöveggenerátorok, amelyek korábban elérhetetlenek voltak. Például ahelyett, hogy rideg, kézzel kódolt szabályokra hagyatkoznának, a chatbotok mostantól szabad formájú beszélgetéseket folytathatnak olyan LLM-ek segítségével, mint az Anthropic's Claude. Az LLM-ek erőteljes képességei három kulcsfontosságú innovációból fakadnak:

1. Adatok léptéke: Az LLM-eket internetes méretű, több milliárd szót tartalmazó korpuszokon képezik, például a GPT-3 45 TB szöveges adatot látott. Ez széles körű nyelvi lefedettséget biztosít.
2. Modellméret: Az olyan LLM-ek, mint a GPT-3, 175 milliárd paraméterrel rendelkeznek, lehetővé téve számukra az összes adat felvételét. A nagy modellkapacitás kulcsfontosságú az általánosításhoz.
3. Önfelügyelet: A költséges emberi címkézés helyett az LLM-eket önfelügyelt célok révén képezik, amelyek nyers szövegből hoznak létre „álcímkézett” adatokat. Ez lehetővé teszi a méretarányos előképzést.

Az LLM-ek megfelelő finomhangolásához és bevezetéséhez szükséges ismeretek és készségek elsajátítása lehetővé teszi az új NLP-megoldások és termékek innovációját.

Kulcsfogalmak az LLM-ek jelentkezéséhez

Míg az LLM-ek hihetetlen képességekkel rendelkeznek azonnal, a későbbi feladatokhoz való hatékony felhasználásukhoz meg kell érteni az olyan kulcsfogalmakat, mint a felszólítás, a beágyazás, a figyelem és a szemantikai visszakeresés.

Felszólítás A bemenetek és kimenetek helyett az LLM-eket promptokkal vezérlik – kontextuális utasításokkal, amelyek keretbe foglalnak egy feladatot. Például egy szövegrészlet összefoglalásához adunk példákat, mint például:

„Passage: Összegzés:”

A modell ezután összefoglalót generál a kimenetében. Az azonnali tervezés kulcsfontosságú az LLM-ek hatékony irányításához.

embeddings

A szóbeágyazások a szavakat sűrű vektorokként jelenítik meg, amelyek szemantikai jelentést kódolnak, lehetővé téve a matematikai műveleteket. Az LLM-ek beágyazásokat használnak a szókontextus megértéséhez.

Az olyan technikák, mint a Word2Vec és a BERT, újrafelhasználható beágyazási modelleket hoznak létre. A Word2Vec úttörő szerepet játszott a sekély neurális hálózatok használatában a beágyazás megtanulására a szomszédos szavak előrejelzésével. A BERT mély kontextuális beágyazásokat hoz létre szavak maszkolásával és előrejelzésével a kétirányú kontextus alapján.

A legújabb kutatások beágyazásokat fejlesztettek ki több szemantikai kapcsolat rögzítésére. A Google MUM modellje VATT transzformátort használ az entitástudatos BERT beágyazások előállításához. Az Anthropic Constitutional AI megtanulja a társadalmi kontextusokra érzékeny beágyazásokat. A többnyelvű modellek, mint például az mT5, több mint 100 nyelven egyidejűleg előtanulva hoznak létre többnyelvű beágyazást.

Figyelem

A figyelemrétegek lehetővé teszik az LLM-ek számára, hogy a releváns kontextusra összpontosítsanak a szöveg létrehozásakor. A többfejű önfigyelem kulcsfontosságú a hosszú szövegek szókapcsolatait elemző transzformátorok számára.

Például egy kérdésre válaszoló modell megtanulhatja, hogy nagyobb figyelemsúlyt rendeljen a válasz megtalálása szempontjából releváns beviteli szavakhoz. A vizuális figyelemmechanizmusok a kép megfelelő területeire összpontosítanak.

A legújabb változatok, mint például a ritka figyelem, a redundáns figyelemszámítások csökkentésével javítják a hatékonyságot. Az olyan modellek, mint a GShard, vegyes szakértői figyelmet alkalmaznak a nagyobb paraméterhatékonyság érdekében. Az Universal Transformer bevezeti a mélység szerinti ismétlődést, amely lehetővé teszi a hosszabb távú függőségek modellezését.

A figyelemfelkeltő innovációk megértése betekintést nyújt a modell képességeinek bővítésébe.

visszakeresés

A szemantikus indexeknek nevezett nagy vektoros adatbázisok beágyazásokat tárolnak a dokumentumok közötti hatékony hasonlóságkeresés érdekében. A visszakeresés hatalmas külső kontextust biztosítva bővíti az LLM-eket.

Erőteljes közelítő legközelebbi szomszéd algoritmusok, mint pl HNSW, LSH és a PQ lehetővé teszi a gyors szemantikai keresést akár több milliárd dokumentummal is. Például az Anthropic's Claude LLM a HNSW-t használja több mint 500 millió dokumentumindex lekérésére.

A hibrid visszakeresés a sűrű beágyazásokat és a ritka kulcsszó-metaadatokat egyesíti a jobb visszahívás érdekében. Az olyan modellek, mint a REALM, közvetlenül optimalizálják a beágyazásokat a visszakeresési célokhoz kettős kódolón keresztül.

A legújabb munkák a szöveg, a képek és a videók közötti keresztmodális visszakeresést is vizsgálják megosztott multimodális vektorterek segítségével. A szemantikus visszakeresés elsajátítása új alkalmazásokat, például multimédiás keresőmotorokat nyit meg.

Építészeti minták

Míg a modellképzés továbbra is összetett, az előképzett LLM-ek alkalmazása könnyebben elérhető a kipróbált és bevált építészeti minták segítségével:

Szöveggeneráló csővezeték

Használja ki az LLM-eket generatív szöveges alkalmazásokhoz a következő módon:

1. Gyors tervezés a feladat keretezéséhez
2. LLM nyers szöveg generálása
3. Biztonsági szűrők a problémák megoldására
4. Utófeldolgozás a formázáshoz

Például egy esszéírási segédlet egy promptot használ, amely meghatározza az esszé témáját, szöveget generál az LLM-ből, szűri az értelmességet, majd ellenőrizze a kimenet helyesírását.

Keresés és visszakeresés

Építsen szemantikus keresőrendszereket a következők szerint:

1. Dokumentumkorpusz indexelése vektoros adatbázisba a hasonlóságok érdekében
2. Keresési lekérdezések elfogadása és releváns találatok megtalálása a hozzávetőleges legközelebbi szomszéd kereséssel
3. Találatok betáplálása kontextusként egy LLM-be a válasz összegzéséhez és szintetizálásához

Ez kihasználja a dokumentumok nagyarányú visszakeresését, ahelyett, hogy kizárólag az LLM korlátozott környezetére hagyatkozna.

Többfeladatos tanulás

Az egyéni LLM-szakemberek képzése helyett a többfeladatos modellek lehetővé teszik, hogy egy modellhez többféle készség tanítson:

1. Kéri az egyes feladatok keretezését
2. Közös finomhangolás a feladatok között
3. Osztályozók hozzáadása az LLM kódolóhoz az előrejelzések készítéséhez

Ez javítja a modell általános teljesítményét és csökkenti a képzési költségeket.

Hibrid AI rendszerek

Egyesíti az LLM-ek és a szimbolikusabb mesterséges intelligencia erősségeit:

1. Nyílt végű nyelvi feladatokat kezelő LLM-ek
2. Szabályalapú logika, amely megkötéseket biztosít
3. Strukturált tudás egy KG-ben
4. LLM és strukturált adatok gazdagítják egymást egy „erényes ciklusban”

Ez egyesíti a neurális megközelítések rugalmasságát a szimbolikus módszerek robusztusságával.

Kulcskészségek az LLM-ek jelentkezéséhez

Ezeket az építészeti mintákat szem előtt tartva, most ássunk bele az LLM-ek munkába állításához szükséges gyakorlati készségekbe:

Prompt Engineering

Az LLM-ek hatékony felszólítása az alkalmazások létrehozására vagy megszakítására. A kulcsfontosságú készségek a következők:

• Keretezési feladatok természetes nyelvi utasítások és példák formájában
• Az utasítások hosszának, konkrétságának és hangjának szabályozása
• A promptok iteratív finomítása a modell kimenetei alapján
• Kérdezőgyűjtemények gondozása domainek körül, például ügyfélszolgálat
• Az ember-AI interakció elveinek tanulmányozása

A felszólítás részben művészet, részben tudomány – számítson arra, hogy a tapasztalat révén fokozatosan javulni fog.

Hangszerelési keretek

Egyszerűsítse az LLM-alkalmazások fejlesztését olyan keretrendszerekkel, mint a LangChain, Cohere, amelyek megkönnyítik a modellek csővezetékekbe láncolását, az adatforrásokkal való integrációt és az infrastruktúra elvonatkoztatását.

A LangChain moduláris architektúrát kínál a promptok, modellek, pre/post processzorok és adatcsatlakozók testreszabható munkafolyamatokká történő összeállításához. A Cohere stúdiót biztosít az LLM-munkafolyamatok automatizálásához GUI-val, REST API-val és Python SDK-val.

Ezek a keretek olyan technikákat alkalmaznak, mint:

• Transzformátor felosztása a kontextus felosztásához a GPU-k között hosszú sorozatokhoz
• Aszinkron modelllekérdezések a nagy áteresztőképesség érdekében
• A memóriahasználat optimalizálására használt gyorsítótárazási stratégiák, például a Least Recently
• Elosztott nyomkövetés a csővezeték szűk keresztmetszetek megfigyelésére
• A/B tesztelési keretrendszerek összehasonlító értékelések futtatásához
• Modellverziókészítés és kiadáskezelés a kísérletezéshez
• Felhőplatformokra, például AWS SageMakerre méretezve a rugalmas kapacitás érdekében

Az olyan AutoML-eszközök, mint a Spell, optimalizálják a promptokat, a hparamokat és a modellarchitektúrákat. Az AI Economist az API-fogyasztáshoz hangolja az árképzési modelleket.

Értékelés és monitoring

Az LLM teljesítményének értékelése kulcsfontosságú a telepítés előtt:

• Mérje meg a teljes kimeneti minőséget a pontosság, a folyékonyság és a koherencia mérőszámai segítségével
• Használjon olyan referenciaértékeket, mint a GLUE, az NLU/NLG adatkészleteket tartalmazó SuperGLUE
• Engedélyezze az emberi értékelést olyan keretrendszereken keresztül, mint a scale.com és a LionBridge
• Kövesse nyomon az edzési dinamikát olyan eszközökkel, mint a súlyok és torzítások
• Elemezze a modell viselkedését olyan technikák segítségével, mint az LDA témamodellezés
• Ellenőrizze a torzításokat olyan könyvtárakkal, mint a FairLearn és a WhatIfTools
• Folyamatosan futtasson egységteszteket a kulcskérdések alapján
• Kövesse nyomon a valós modellnaplókat és sodródjon olyan eszközökkel, mint a WhyLabs
• Alkalmazza a kontradiktórius tesztelést olyan könyvtárakon keresztül, mint a TextAttack és a Robustness Gym

A legújabb kutatások javítják az emberi értékelés hatékonyságát kiegyensúlyozott párosítási és részhalmaz-kiválasztási algoritmusok révén. Az olyan modellek, mint a DELPHI, oksági grafikonok és gradiens maszkolás segítségével küzdenek az ellenséges támadásokkal. A felelős AI-eszközök továbbra is az innováció aktív területe.

Multimodális alkalmazások

A szövegen túl az LLM-ek új határokat nyitnak a multimodális intelligencia terén:

• Állítsa be az LLM-eket képeken, videókon, beszédeken és egyéb módokon
• Egységes multimodális transzformátor architektúrák
• Médiatípusok közötti keresztmodális visszakeresés
• Feliratok, vizuális leírások és összefoglalók generálása
• Multimodális koherencia és józan ész

Ez kiterjeszti az LLM-eket a nyelven túl a fizikai világról való érvelésre.

Összefoglalva

A nagy nyelvi modellek új korszakot jelentenek az AI-képességek terén. Kulcsfontosságú koncepcióik, építészeti mintáik és gyakorlati készségeik elsajátítása lehetővé teszi új intelligens termékek és szolgáltatások innovációját. Az LLM-ek csökkentik az akadályokat az alkalmas természetes nyelvi rendszerek létrehozása előtt – megfelelő szakértelemmel ezeket a hatékony modelleket a való világ problémáinak megoldására használhatja.