Panduan Menguasai Model Bahasa Besar

Model bahasa besar (LLM) semakin populer selama beberapa tahun terakhir, merevolusi pemrosesan bahasa alami dan AI. Dari chatbots hingga mesin pencari hingga alat bantu menulis kreatif, LLM mendukung aplikasi mutakhir di seluruh industri. Namun, membangun produk berbasis LLM yang bermanfaat memerlukan keterampilan dan pengetahuan khusus. Panduan ini akan memberi Anda gambaran komprehensif namun dapat diakses tentang konsep-konsep utama, pola arsitektur, dan keterampilan praktis yang diperlukan untuk secara efektif memanfaatkan potensi besar LLM.

Apa itu Model Bahasa Besar dan Mengapa Penting?

LLM adalah kelas model pembelajaran mendalam yang telah dilatih sebelumnya pada corpora teks besar, memungkinkan mereka menghasilkan teks mirip manusia dan memahami bahasa alami pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Tidak seperti model NLP tradisional yang mengandalkan aturan dan anotasi, LLM seperti GPT-3 mempelajari keterampilan bahasa tanpa pengawasan dan pengawasan mandiri dengan memprediksi kata-kata terselubung dalam kalimat. Sifat dasarnya memungkinkan mereka untuk disesuaikan dengan berbagai macam tugas NLP hilir.

LLM mewakili perubahan paradigma dalam AI dan telah memungkinkan aplikasi seperti chatbots, mesin pencari, dan generator teks yang sebelumnya di luar jangkauan. Misalnya, alih-alih mengandalkan aturan kode tangan yang rapuh, chatbot kini dapat melakukan percakapan bentuk bebas menggunakan LLM seperti Claude dari Anthropic. Kemampuan LLM yang kuat berasal dari tiga inovasi utama:

1. Skala data: LLM dilatih pada corpora skala internet dengan miliaran kata, misalnya GPT-3 melihat 45TB data teks. Ini memberikan cakupan linguistik yang luas.
2. Ukuran model: LLM seperti GPT-3 memiliki 175 miliar parameter, memungkinkan mereka menyerap semua data ini. Kapasitas model yang besar adalah kunci generalisasi.
3. Pengawasan diri: Daripada melakukan pelabelan manusia yang mahal, LLM dilatih melalui tujuan yang diawasi sendiri yang menghasilkan data “berlabel semu” dari teks mentah. Hal ini memungkinkan prapelatihan dalam skala besar.

Menguasai pengetahuan dan keterampilan untuk menyempurnakan dan menerapkan LLM dengan benar akan memungkinkan Anda berinovasi dalam solusi dan produk NLP baru.

Konsep Kunci untuk Menerapkan LLM

Meskipun LLM memiliki kemampuan yang luar biasa, memanfaatkannya secara efektif untuk tugas-tugas hilir memerlukan pemahaman konsep-konsep utama seperti dorongan, penyematan, perhatian, dan pengambilan semantik.

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

“Bagian: Ringkasan:”

Model tersebut kemudian menghasilkan ringkasan dalam keluarannya. Rekayasa yang cepat sangat penting untuk mengarahkan LLM secara efektif.

Penyematan

Penyematan kata mewakili kata-kata sebagai vektor padat yang mengkode makna semantik, memungkinkan operasi matematika. LLM menggunakan embeddings untuk memahami konteks kata.

Teknik seperti Word2Vec dan BERT membuat model penyematan yang dapat digunakan kembali. Word2Vec memelopori penggunaan jaringan saraf dangkal untuk mempelajari penyematan dengan memprediksi kata-kata di sekitarnya. BERT menghasilkan penyematan kontekstual yang mendalam dengan menutupi kata-kata dan memprediksinya berdasarkan konteks dua arah.

Penelitian terbaru telah mengembangkan penyematan untuk menangkap lebih banyak hubungan semantik. Model MUM Google menggunakan transformator VATT untuk menghasilkan penyematan BERT yang sadar entitas. AI Konstitusional Anthropic mempelajari penyematan yang sensitif terhadap konteks sosial. Model multibahasa seperti mT5 menghasilkan penyematan lintas bahasa dengan melakukan pelatihan awal dalam lebih dari 100 bahasa secara bersamaan.

Perhatian

Lapisan perhatian memungkinkan LLM untuk fokus pada konteks yang relevan saat membuat teks. Perhatian diri multi-kepala adalah kunci bagi para transformator untuk menganalisis hubungan kata di seluruh teks yang panjang.

Misalnya, model menjawab pertanyaan dapat belajar untuk memberikan bobot perhatian yang lebih tinggi pada kata-kata masukan yang relevan untuk menemukan jawabannya. Mekanisme perhatian visual fokus pada bagian gambar yang bersangkutan.

Varian terbaru seperti perhatian yang jarang meningkatkan efisiensi dengan mengurangi penghitungan perhatian yang berlebihan. Model seperti GShard menggunakan perhatian gabungan para ahli untuk efisiensi parameter yang lebih besar. Universal Transformer memperkenalkan perulangan mendalam yang memungkinkan pemodelan ketergantungan jangka panjang.

Memahami inovasi perhatian memberikan wawasan tentang perluasan kemampuan model.

Pengambilan

Basis data vektor besar yang disebut indeks semantik menyimpan penyematan untuk pencarian kesamaan yang efisien pada dokumen. Pengambilan menambah LLM dengan memungkinkan konteks eksternal yang besar.

Perkiraan algoritma tetangga terdekat yang kuat seperti HNSW, LSH dan PQ memungkinkan pencarian semantik cepat bahkan dengan miliaran dokumen. Misalnya, Claude LLM dari Anthropic menggunakan HNSW untuk mengambil lebih dari 500 juta indeks dokumen.

Pengambilan hibrid menggabungkan penyematan padat dan metadata kata kunci yang jarang untuk meningkatkan ingatan. Model seperti REALM secara langsung mengoptimalkan penyematan untuk tujuan pengambilan melalui encoder ganda.

Penelitian terbaru juga mengeksplorasi pengambilan lintas modal antara teks, gambar, dan video menggunakan ruang vektor multimodal bersama. Menguasai pengambilan semantik akan membuka aplikasi baru seperti mesin pencari multimedia.

Pola Arsitektur

Meskipun pelatihan model tetap kompleks, penerapan LLM yang telah dilatih sebelumnya lebih mudah diakses menggunakan pola arsitektur yang telah dicoba dan diuji:

Saluran Pembuatan Teks

Manfaatkan LLM untuk aplikasi teks generatif melalui:

1. Rekayasa yang cepat untuk membingkai tugas
2. Pembuatan teks mentah LLM
3. Filter keamanan untuk menangkap masalah
4. Pasca-pemrosesan untuk pemformatan

Misalnya, alat bantu penulisan esai akan menggunakan perintah yang menentukan subjek esai, menghasilkan teks dari LLM, menyaring kepekaan, lalu memeriksa ejaan hasilnya.

Pencarian dan Pengambilan

Bangun sistem pencarian semantik dengan:

1. Mengindeks korpus dokumen ke dalam database vektor untuk kesamaan
2. Menerima permintaan pencarian dan menemukan hasil yang relevan melalui perkiraan pencarian tetangga terdekat
3. Memberikan hasil sebagai konteks ke LLM untuk meringkas dan mensintesis jawaban

Hal ini memanfaatkan pengambilan dokumen dalam skala besar dibandingkan hanya mengandalkan konteks LLM yang terbatas.

Pembelajaran Multi-Tugas

Daripada melatih spesialis LLM individu, model multitugas memungkinkan pengajaran beberapa keterampilan pada satu model melalui:

1. Anjuran membingkai setiap tugas
2. Penyempurnaan bersama di seluruh tugas
3. Menambahkan pengklasifikasi pada encoder LLM untuk membuat prediksi

Hal ini meningkatkan kinerja model secara keseluruhan dan mengurangi biaya pelatihan.

Sistem AI Hibrid

Menggabungkan kekuatan LLM dan AI yang lebih simbolis melalui:

1. LLM menangani tugas bahasa terbuka
2. Logika berbasis aturan memberikan batasan
3. Pengetahuan terstruktur direpresentasikan dalam KG
4. LLM & data terstruktur saling memperkaya dalam “siklus baik”

Hal ini menggabungkan fleksibilitas pendekatan saraf dengan kekuatan metode simbolik.

Keterampilan Kunci untuk Menerapkan LLM

Dengan mempertimbangkan pola arsitektur ini, sekarang mari kita gali keterampilan praktis untuk menerapkan LLM:

Rekayasa Cepat

Mampu secara efektif meminta LLM membuat atau menghancurkan aplikasi. Keterampilan utama meliputi:

• Membingkai tugas sebagai instruksi dan contoh bahasa alami
• Mengontrol panjang, kekhususan, dan suara perintah
• Menyempurnakan perintah secara berulang berdasarkan keluaran model
• Mengkurasi koleksi cepat seputar domain seperti dukungan pelanggan
• Mempelajari prinsip interaksi manusia-AI

Dorongan adalah bagian dari seni dan bagian dari ilmu pengetahuan – diharapkan dapat meningkat secara bertahap melalui pengalaman.

Kerangka Orkestrasi

Sederhanakan pengembangan aplikasi LLM menggunakan kerangka kerja seperti LangChain, Cohere yang memudahkan penyambungan model ke dalam saluran, berintegrasi dengan sumber data, dan mengabstraksi infrastruktur.

LangChain menawarkan arsitektur modular untuk menyusun perintah, model, prosesor pra/pasca, dan konektor data ke dalam alur kerja yang dapat disesuaikan. Cohere menyediakan studio untuk mengotomatisasi alur kerja LLM dengan GUI, REST API, dan Python SDK.

Kerangka kerja ini menggunakan teknik seperti:

• Sharding transformator untuk membagi konteks di seluruh GPU untuk urutan yang panjang
• Kueri model asinkron untuk throughput tinggi
• Strategi caching seperti Least Terkini Digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan memori
• Penelusuran terdistribusi untuk memantau kemacetan jalur pipa
• Kerangka kerja pengujian A/B untuk menjalankan evaluasi komparatif
• Pembuatan versi model dan manajemen rilis untuk eksperimen
• Menskalakan ke platform cloud seperti AWS SageMaker untuk kapasitas elastis

Alat AutoML seperti Spell menawarkan pengoptimalan perintah, hpams, dan arsitektur model. AI Economist menyesuaikan model penetapan harga untuk konsumsi API.

Evaluasi & Pemantauan

Mengevaluasi kinerja LLM sangat penting sebelum penerapan:

• Ukur kualitas keluaran secara keseluruhan melalui metrik akurasi, kelancaran, koherensi
• Gunakan tolok ukur seperti GLUE, SuperGLUE yang terdiri dari kumpulan data NLU/NLG
• Aktifkan evaluasi manusia melalui kerangka kerja seperti scale.com dan LionBridge
• Pantau dinamika pelatihan dengan alat seperti Bobot & Bias
• Analisis perilaku model menggunakan teknik seperti pemodelan topik LDA
• Periksa bias dengan perpustakaan seperti FairLearn dan WhatIfTools
• Jalankan pengujian unit secara terus-menerus terhadap perintah utama
• Lacak log model dunia nyata dan penyimpangan menggunakan alat seperti WhyLabs
• Terapkan pengujian permusuhan melalui perpustakaan seperti TextAttack dan Robustness Gym

Penelitian terbaru meningkatkan efisiensi evaluasi manusia melalui algoritma pemasangan seimbang dan pemilihan subset. Model seperti DELPHI melawan serangan permusuhan menggunakan grafik kausalitas dan penyembunyian gradien. Peralatan AI yang bertanggung jawab tetap menjadi bidang inovasi yang aktif.

Aplikasi Multimoda

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

• Kondisikan LLM pada gambar, video, ucapan, dan modalitas lainnya
• Arsitektur transformator multimodal terpadu
• Pengambilan lintas modal di seluruh jenis media
• Menghasilkan keterangan, deskripsi visual, dan ringkasan
• Koherensi multimodal dan akal sehat

Hal ini memperluas LLM melampaui bahasa hingga penalaran tentang dunia fisik.

Kesimpulan

Model bahasa besar mewakili era baru dalam kemampuan AI. Menguasai konsep utama, pola arsitektur, dan keterampilan langsung akan memungkinkan Anda berinovasi pada produk dan layanan cerdas baru. LLM mengurangi hambatan dalam menciptakan sistem bahasa alami yang mumpuni – dengan keahlian yang tepat, Anda dapat memanfaatkan model canggih ini untuk memecahkan masalah dunia nyata.