Panduan untuk Menguasai Model Bahasa Besar

Model bahasa besar (LLM) telah meledak dalam popularitas selama beberapa tahun terakhir, merevolusi pemrosesan bahasa alami dan kecerdasan buatan. Dari chatbot hingga mesin pencari hingga alat bantu penulisan kreatif, LLM menggerakkan aplikasi canggih di seluruh industri. Namun, membangun produk berbasis LLM yang berguna memerlukan keterampilan dan pengetahuan khusus. Panduan ini akan memberikan Anda gambaran komprehensif namun mudah diakses tentang konsep kunci, pola arsitektur, dan keterampilan praktis yang diperlukan untuk memanfaatkan potensi besar LLM secara efektif.

Apa itu Model Bahasa Besar dan Mengapa Mereka Penting?

LLM adalah kelas model pembelajaran dalam yang telah dipratinjau pada korpus teks besar, memungkinkan mereka untuk menghasilkan teks seperti manusia dan memahami bahasa alami pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Tidak seperti model NLP tradisional yang bergantung pada aturan dan anotasi, LLM seperti GPT-3 mempelajari keterampilan bahasa dengan cara yang tidak terawasi, swa-terawasi dengan memprediksi kata yang ditutupi dalam kalimat. Sifat dasar mereka memungkinkan mereka untuk disesuaikan untuk berbagai tugas NLP turunan.

LLM mewakili pergeseran paradigma dalam kecerdasan buatan dan telah memungkinkan aplikasi seperti chatbot, mesin pencari, dan generator teks yang sebelumnya tidak dapat dijangkau. Misalnya, sebagai gantinya mengandalkan aturan yang rapuh dan dikodekan tangan, chatbot sekarang dapat memiliki percakapan berbentuk bebas menggunakan LLM seperti Anthropic’s Claude. Kemampuan LLM yang kuat berasal dari tiga inovasi kunci:

1. Skala data: LLM dilatih pada korpus internet-skala dengan miliaran kata, misalnya GPT-3 melihat 45TB data teks. Ini menyediakan cakupan linguistik yang luas.
2. Ukuran model: LLM seperti GPT-3 memiliki 175 miliar parameter, memungkinkan mereka untuk menyerap semua data ini. Kapasitas model besar adalah kunci untuk generalisasi.
3. Swapanduan: Daripada pelabelan manusia yang mahal, LLM dilatih melalui tujuan swa-panduan yang menciptakan “pseudo-label” data dari teks mentah. Ini memungkinkan pratinjau pada skala besar.

Menguasai pengetahuan dan keterampilan untuk mempratinjau dan mengirimkan LLM dengan benar akan memungkinkan Anda untuk mengembangkan solusi dan produk NLP baru.

Konsep Kunci untuk Menggunakan LLM

Meskipun LLM memiliki kemampuan luar biasa langsung dari kotak, menggunakan mereka secara efektif untuk tugas turunan memerlukan pemahaman konsep kunci seperti prompting, embeddings, perhatian, dan pengambilan semantik.

Prompting Daripada input dan output, LLM dikendalikan melalui prompt – instruksi kontekstual yang membingkai tugas. Misalnya, untuk meringkas teks, kita akan memberikan contoh seperti:

“Teks: [teks untuk diringkas] Ringkasan:”

Model kemudian menghasilkan ringkasan dalam outputnya. Teknik prompting sangat penting untuk mengarahkan LLM secara efektif.

Embeddings

Embeddings kata mewakili kata sebagai vektor padat yang mengkodekan makna semantik, memungkinkan operasi matematis. LLM menggunakan embeddings untuk memahami konteks kata.

Teknik seperti Word2Vec dan BERT menciptakan model embeddings yang dapat digunakan kembali. Word2Vec mempelopori penggunaan jaringan saraf dangkal untuk mempelajari embeddings dengan memprediksi kata tetangga. BERT menghasilkan embeddings kontekstual dalam dengan memblokir kata dan memprediksi berdasarkan konteks bidirectional.

Penelitian terbaru telah mengembangkan embeddings untuk menangkap lebih banyak hubungan semantik. Model MUM Google menggunakan VATT transformer untuk menghasilkan embeddings BERT yang sadar entitas. AI Konstitusional Anthropic mempelajari embeddings yang sensitif terhadap konteks sosial. Model multibahasa seperti mT5 menghasilkan embeddings lintas bahasa dengan pratinjau pada lebih dari 100 bahasa secara bersamaan.

Perhatian

Lapisan perhatian memungkinkan LLM untuk fokus pada konteks yang relevan saat menghasilkan teks. Perhatian swa-ganda banyak kepala adalah kunci untuk transformer menganalisis hubungan kata di seluruh teks panjang.

Misalnya, model pertanyaan dan jawaban dapat mempelajari untuk mengassign bobot perhatian yang lebih tinggi ke kata input yang relevan untuk menemukan jawaban. Mekanisme perhatian visual fokus pada wilayah gambar yang relevan.

Varian terbaru seperti perhatian parsial meningkatkan efisiensi dengan mengurangi perhitungan perhatian berlebihan. Model seperti GShard menggunakan perhatian campuran-ahli untuk efisiensi parameter yang lebih besar. Transformer Universal memperkenalkan rekurensi berbasis kedalaman yang memungkinkan pemodelan ketergantungan jangka panjang.

Memahami inovasi perhatian memberikan wawasan tentang memperluas kemampuan model.

Pengambilan

Basis data vektor besar yang disebut indeks semantik menyimpan embeddings untuk pencarian kesamaan yang efisien di seluruh dokumen. Pengambilan melengkapi LLM dengan memungkinkan konteks eksternal yang besar.

Algoritma tetangga terdekat yang kuat seperti HNSW, LSH dan PQ memungkinkan pencarian semantik yang cepat bahkan dengan miliaran dokumen. Misalnya, LLM Claude Anthropic menggunakan HNSW untuk pengambilan di atas indeks 500 juta dokumen.

Pengambilan hibrida menggabungkan embeddings padat dan metadata kata kunci yang langka untuk meningkatkan recall. Model seperti REALM mengoptimalkan langsung embeddings untuk tujuan pengambilan melalui pengkode dual.

Penelitian terbaru juga menjelajahi pengambilan lintas-modal antara teks, gambar, dan video menggunakan ruang vektor multimodal yang dibagikan. Menguasai pengambilan semantik membuka kunci aplikasi baru seperti mesin pencari multimedia.

Pola Arsitektur

Meskipun pelatihan model tetap kompleks, menerapkan LLM pra-terlatih lebih mudah menggunakan pola arsitektur yang telah teruji:

Pipa Generasi Teks

Manfaatkan LLM untuk aplikasi teks generatif melalui:

1. Teknik prompting untuk membingkai tugas
2. LLM menghasilkan teks mentah
3. Filter keamanan untuk menangkap masalah
4. Pemrosesan pasca untuk pemformatan

Misalnya, alat bantu penulisan esai akan menggunakan prompt yang mendefinisikan subjek esai, menghasilkan teks dari LLM, menyaring untuk kesensialan, lalu memeriksa ejaan output.

Pencarian dan Pengambilan

Bangun sistem pencarian semantik dengan:

1. Mengindeks korpus dokumen ke dalam basis data vektor untuk kesamaan
2. Menerima kueri pencarian dan menemukan hit yang relevan melalui pencarian tetangga terdekat
3. Memberi makan hit sebagai konteks ke LLM untuk meringkas dan mensintesis jawaban

Ini memanfaatkan pengambilan di atas dokumen pada skala yang lebih besar daripada mengandalkan konteks LLM yang terbatas.

Pembelajaran Multi-Tugas

Daripada melatih spesialis LLM individu, model multi-tugas memungkinkan mengajar satu model beberapa keterampilan melalui:

1. Prompt yang membingkai setiap tugas
2. Penghalusan bersama di seluruh tugas
3. Menambahkan klasifikasi pada pengkode LLM untuk membuat prediksi

Ini meningkatkan kinerja model secara keseluruhan dan mengurangi biaya pelatihan.

Sistem AI Hibrida

Menggabungkan kekuatan LLM dan AI simbolik melalui:

1. LLM menangani tugas bahasa terbuka
2. Logika berbasis aturan memberikan kendala
3. Pengetahuan terstruktur direpresentasikan dalam KG
4. LLM & pengetahuan terstruktur memperkaya satu sama lain dalam “siklus virtuos”

Ini menggabungkan fleksibilitas pendekatan saraf dengan ketangguhan metode simbolik.

Keterampilan Kunci untuk Menggunakan LLM

Dengan pola arsitektur ini, mari kita jelajahi keterampilan praktis untuk menerapkan LLM:

Teknik Prompting

Mampu mempromting LLM secara efektif membuat atau menghancurkan aplikasi. Keterampilan kunci termasuk:

• Membingkai tugas sebagai instruksi bahasa alami dan contoh
• Mengontrol panjang, spesifisitas, dan suara prompt
• Menghaluskan prompt secara iteratif berdasarkan output model
• Mengumpulkan prompt di sekitar domain seperti dukungan pelanggan
• Mempelajari prinsip interaksi manusia-AI

Prompting adalah bagian seni dan bagian ilmu – harapkan untuk memperbaiki secara bertahap melalui pengalaman.

Kerangka Orkestrasi

Sederhanakan pengembangan aplikasi LLM menggunakan kerangka seperti LangChain, Cohere yang membuatnya mudah untuk merantai model menjadi pipa, mengintegrasikan dengan sumber data, dan mengabstraksi infrastruktur.

LangChain menawarkan arsitektur modular untuk menyusun prompt, model, pre/post-prosesor dan penghubung data menjadi alur kerja yang dapat disesuaikan. Cohere menyediakan studio untuk mengotomatisasi alur kerja LLM dengan GUI, REST API dan Python SDK.

Kerangka ini menggunakan teknik seperti:

• Penggalan transformer untuk membagi konteks di seluruh GPU untuk urutan panjang
• Kueri model asinkron untuk throughput tinggi
• Strategi caching seperti Least Recently Used untuk mengoptimalkan penggunaan memori
• Pengujian terdistribusi untuk memantau bottleneck pipa
• Kerangka pengujian A/B untuk menjalankan evaluasi komparatif
• Pengelolaan versi model dan rilis untuk eksperimen
• Menskalakan ke platform cloud seperti AWS SageMaker untuk kapasitas elastis

Alat AutoML seperti Spell menawarkan optimasi prompt, hparams dan arsitektur model. AI Economist mengoptimalkan model harga untuk konsumsi API.

Evaluasi & Pemantauan

Mengevaluasi kinerja LLM sangat penting sebelum penerapan:

• Mengukur kualitas output secara keseluruhan melalui akurasi, kelancaran, koherensi metrik
• Menggunakan benchmark seperti GLUE, SuperGLUE yang terdiri dari dataset NLU/NLG
• Mengaktifkan evaluasi manusia melalui kerangka seperti scale.com dan LionBridge
• Memonitor dinamika pelatihan dengan alat seperti Weights & Biases
• Menganalisis perilaku model menggunakan teknik seperti LDA topic modeling
• Memeriksa bias dengan perpustakaan seperti FairLearn dan WhatIfTools
• Terus menjalankan unit test terhadap prompt kunci
• Mengtrack log model dunia nyata dan drift menggunakan alat seperti WhyLabs
• Menggunakan pengujian lawan melalui perpustakaan seperti TextAttack dan Robustness Gym

Penelitian terbaru memperbaiki efisiensi evaluasi manusia melalui algoritma pemilihan subset dan pairing seimbang. Model seperti DELPHI melawan serangan lawan menggunakan grafik kausalitas dan masking gradien. Alat AI yang bertanggung jawab tetap menjadi area inovasi yang aktif.

Aplikasi Multimodal

Di luar teks, LLM membuka cakrawala baru dalam kecerdasan multimodal:

• Kondisi LLM pada gambar, video, ucapan dan modalitas lainnya
• Arsitektur transformer multimodal terpadu
• Pengambilan lintas-modal di seluruh jenis media
• Menghasilkan keterangan, deskripsi visual, dan ringkasan
• Koherensi dan kesadaran umum multimodal

Ini memperluas LLM di luar bahasa untuk penalaran tentang dunia fisik.

Ringkasan

Model bahasa besar mewakili era baru dalam kemampuan kecerdasan buatan. Menguasai konsep kunci, pola arsitektur, dan keterampilan tangan akan memungkinkan Anda untuk mengembangkan produk dan layanan cerdas baru. LLM menurunkan hambatan untuk membuat sistem bahasa alami yang mampu – dengan keahlian yang tepat, Anda dapat memanfaatkan model kuat ini untuk memecahkan masalah dunia nyata.