Una guida per padroneggiare modelli linguistici di grandi dimensioni

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono diventati sempre più popolari negli ultimi anni, rivoluzionando l’elaborazione del linguaggio naturale e l’intelligenza artificiale. Dai chatbot ai motori di ricerca fino agli ausili per la scrittura creativa, gli LLM stanno alimentando applicazioni all'avanguardia in tutti i settori. Tuttavia, la creazione di prodotti utili basati su LLM richiede competenze e conoscenze specializzate. Questa guida ti fornirà una panoramica completa ma accessibile dei concetti chiave, dei modelli architettonici e delle competenze pratiche necessarie per sfruttare in modo efficace l'enorme potenziale dei LLM.

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni e perché sono importanti?

Gli LLM sono una classe di modelli di deep learning preaddestrati su enormi corpora di testo, che consentono loro di generare testo simile a quello umano e comprendere il linguaggio naturale a un livello senza precedenti. A differenza dei modelli PNL tradizionali che si basano su regole e annotazioni, gli LLM come GPT-3 apprendono le abilità linguistiche in modo autocontrollato e non supervisionato prevedendo parole mascherate nelle frasi. La loro natura fondamentale consente loro di essere ottimizzati per un’ampia varietà di attività di PNL a valle.

Gli LLM rappresentano un cambio di paradigma nell’intelligenza artificiale e hanno abilitato applicazioni come chatbot, motori di ricerca e generatori di testo che prima erano fuori portata. Ad esempio, invece di fare affidamento su fragili regole codificate manualmente, i chatbot possono ora avere conversazioni in formato libero utilizzando LLM come Claude di Anthropic. Le potenti capacità dei LLM derivano da tre innovazioni chiave:

1. Scala dei dati: I LLM sono formati su corpora su scala Internet con miliardi di parole, ad esempio GPT-3 ha visto 45 TB di dati di testo. Ciò fornisce un’ampia copertura linguistica.
2. Taglia del modello: Gli LLM come GPT-3 hanno 175 miliardi di parametri, consentendo loro di assorbire tutti questi dati. La grande capacità del modello è la chiave per la generalizzazione.
3. Autocontrollo: Piuttosto che una costosa etichettatura umana, gli LLM vengono formati tramite obiettivi auto-supervisionati che creano dati “pseudo-etichettati” da testo grezzo. Ciò consente la formazione preliminare su larga scala.

Padroneggiare le conoscenze e le competenze per ottimizzare e implementare adeguatamente i LLM ti consentirà di innovare nuove soluzioni e prodotti di PNL.

Concetti chiave per l'applicazione dei LLM

Sebbene gli LLM abbiano incredibili capacità pronte all'uso, utilizzarli in modo efficace per le attività a valle richiede la comprensione di concetti chiave come suggerimenti, incorporamenti, attenzione e recupero semantico.

Prompt Piuttosto che input e output, gli LLM sono controllati tramite prompt: istruzioni contestuali che inquadrano un'attività. Ad esempio, per riassumere un passaggio di testo, forniremo esempi come:

“Passaggio: Riepilogo:”

Il modello genera quindi un riepilogo nel suo output. Una progettazione tempestiva è fondamentale per gestire efficacemente i LLM.

incastri

Gli incorporamenti di parole rappresentano le parole come vettori densi che codificano il significato semantico, consentendo operazioni matematiche. Gli LLM utilizzano gli incorporamenti per comprendere il contesto delle parole.

Tecniche come Word2Vec e BERT creano modelli di incorporamento che possono essere riutilizzati. Word2Vec ha aperto la strada all'uso di reti neurali superficiali per apprendere gli incorporamenti prevedendo le parole vicine. BERT produce profondi incorporamenti contestuali mascherando le parole e prevedendole in base al contesto bidirezionale.

La ricerca recente ha sviluppato gli incorporamenti per catturare più relazioni semantiche. Il modello MUM di Google utilizza il trasformatore VATT per produrre incorporamenti BERT consapevoli dell'entità. L'intelligenza artificiale costituzionale di Anthropic apprende gli incorporamenti sensibili ai contesti sociali. I modelli multilinguistici come mT5 producono incorporamenti multilinguistici mediante il pre-addestramento su oltre 100 lingue contemporaneamente.

Attenzione

I livelli di attenzione consentono ai LLM di concentrarsi sul contesto rilevante durante la generazione del testo. L’autoattenzione multitesta è fondamentale per i trasformatori che analizzano le relazioni tra le parole attraverso testi lunghi.

Ad esempio, un modello di risposta alle domande può imparare ad assegnare pesi di attenzione più elevati alle parole di input rilevanti per trovare la risposta. I meccanismi di attenzione visiva si concentrano su regioni pertinenti di un'immagine.

Varianti recenti come l'attenzione scarsa migliorano l'efficienza riducendo i calcoli ridondanti dell'attenzione. Modelli come GShard utilizzano l'attenzione di un mix di esperti per una maggiore efficienza dei parametri. L'Universal Transformer introduce la ricorrenza in profondità consentendo la modellazione di dipendenze a lungo termine.

Comprendere le innovazioni dell'attenzione fornisce informazioni sull'estensione delle capacità del modello.

Recupero

Grandi database vettoriali chiamati indici semantici memorizzano gli incorporamenti per un'efficiente ricerca di somiglianza sui documenti. Il recupero aumenta i LLM consentendo un enorme contesto esterno.

Potenti algoritmi approssimati del vicino più vicino come HNSW, LSH ed PQ consentire una rapida ricerca semantica anche con miliardi di documenti. Ad esempio, Claude LLM di Anthropic utilizza HNSW per il recupero di un indice di oltre 500 milioni di documenti.

Il recupero ibrido combina incorporamenti densi e metadati di parole chiave sparsi per un migliore ricordo. Modelli come REALM ottimizzano direttamente gli incorporamenti per gli obiettivi di recupero tramite doppi codificatori.

Un lavoro recente esplora anche il recupero intermodale tra testo, immagini e video utilizzando spazi vettoriali multimodali condivisi. Padroneggiare il recupero semantico sblocca nuove applicazioni come i motori di ricerca multimediali.

Modelli Architettonici

Sebbene l'addestramento del modello rimanga complesso, l'applicazione di LLM preaddestrati è più accessibile utilizzando modelli architettonici collaudati:

Pipeline di generazione del testo

Sfrutta gli LLM per applicazioni di testo generativo tramite:

1. Promuovere l'ingegneria per inquadrare l'attività
2. Generazione LLM di testo grezzo
3. Filtri di sicurezza per individuare i problemi
4. Post-elaborazione per la formattazione

Ad esempio, un aiuto per la scrittura di un saggio utilizzerebbe un prompt che definisce l'oggetto del saggio, genererebbe testo dal LLM, filtrerebbe per sensibilità, quindi controllerà l'ortografia dell'output.

Ricerca e recupero

Costruisci sistemi di ricerca semantica:

1. Indicizzazione di un corpus di documenti in un database vettoriale per somiglianze
2. Accettare query di ricerca e trovare risultati pertinenti tramite la ricerca approssimativa del vicino più vicino
3. Fornire risultati come contesto a un LLM per riassumere e sintetizzare una risposta

Ciò sfrutta il recupero di documenti su larga scala anziché fare affidamento esclusivamente sul contesto limitato del LLM.

Apprendimento multitasking

Piuttosto che formare singoli specialisti LLM, i modelli multi-task consentono di insegnare a un modello più competenze tramite:

1. Suggerimenti per inquadrare ogni attività
2. Ottimizzazione congiunta delle attività
3. Aggiunta di classificatori sul codificatore LLM per fare previsioni

Ciò migliora le prestazioni complessive del modello e riduce i costi di formazione.

Sistemi di IA ibridi

Combina i punti di forza dei LLM e dell'intelligenza artificiale più simbolica tramite:

1. LLM che gestiscono compiti linguistici a tempo indeterminato
2. Logica basata su regole che fornisce vincoli
3. Conoscenza strutturata rappresentata in un KG
4. LLM e dati strutturati si arricchiscono a vicenda in un “circolo virtuoso”

Ciò combina la flessibilità degli approcci neurali con la robustezza dei metodi simbolici.

Competenze chiave per l'applicazione dei LLM

Tenendo a mente questi modelli architettonici, analizziamo ora le competenze pratiche per far funzionare i LLM:

Ingegneria rapida

Essere in grado di sollecitare in modo efficace i LLM crea o interrompe le applicazioni. Le competenze chiave includono:

• Inquadrare i compiti come istruzioni ed esempi in linguaggio naturale
• Controllare la lunghezza, la specificità e la voce dei suggerimenti
• Perfezionamento iterativo dei prompt in base agli output del modello
• Curare raccolte di richieste attorno a domini come l'assistenza clienti
• Studio dei principi dell'interazione uomo-intelligenza artificiale

Promuovere è in parte arte e in parte scienza: aspettati di migliorare progressivamente attraverso l’esperienza.

Framework di orchestrazione

Semplifica lo sviluppo di applicazioni LLM utilizzando framework come LangChain e Cohere che semplificano la concatenazione dei modelli nelle pipeline, l'integrazione con le origini dati e l'astrazione dell'infrastruttura.

LangChain offre un'architettura modulare per la composizione di prompt, modelli, pre/post processori e connettori dati in flussi di lavoro personalizzabili. Cohere fornisce uno studio per automatizzare i flussi di lavoro LLM con una GUI, un'API REST e un SDK Python.

Questi framework utilizzano tecniche come:

• Sharding del trasformatore per suddividere il contesto tra GPU per sequenze lunghe
• Query del modello asincrono per un throughput elevato
• Strategie di memorizzazione nella cache come quelle utilizzate meno di recente per ottimizzare l'utilizzo della memoria
• Tracciamento distribuito per monitorare i colli di bottiglia della pipeline
• Framework di test A/B per eseguire valutazioni comparative
• Versioning del modello e gestione del rilascio per la sperimentazione
• Scalabilità su piattaforme cloud come AWS SageMaker per capacità elastica

Gli strumenti AutoML come Spell offrono l'ottimizzazione di prompt, hparam e architetture di modelli. AI Economist ottimizza i modelli di prezzo per il consumo delle API.

Valutazione e monitoraggio

La valutazione delle prestazioni LLM è fondamentale prima della distribuzione:

• Misura la qualità complessiva dell'output tramite parametri di accuratezza, fluidità e coerenza
• Utilizza benchmark come GLUE, SuperGLUE che comprendono set di dati NLU/NLG
• Abilita la valutazione umana tramite framework come scale.com e LionBridge
• Monitora le dinamiche di allenamento con strumenti come Weights & Biases
• Analizza il comportamento del modello utilizzando tecniche come la modellazione degli argomenti LDA
• Verifica la presenza di errori con librerie come FairLearn e WhatIfTools
• Esegui continuamente test unitari rispetto ai prompt chiave
• Tieni traccia dei log e degli spostamenti dei modelli del mondo reale utilizzando strumenti come WhyLabs
• Applica test contraddittori tramite librerie come TextAttack e Robustness Gym

La ricerca recente migliora l'efficienza della valutazione umana tramite algoritmi di accoppiamento bilanciato e selezione di sottoinsiemi. Modelli come DELPHI combattono gli attacchi avversari utilizzando grafici di causalità e mascheramento del gradiente. Gli strumenti di intelligenza artificiale responsabile rimangono un’area attiva di innovazione.

Applicazioni multimodali

Oltre il testo, gli LLM aprono nuove frontiere nell’intelligenza multimodale:

• Condizionare LLM su immagini, video, parlato e altre modalità
• Architetture di trasformatori multimodali unificate
• Recupero crossmodale tra tipi di media
• Generazione di didascalie, descrizioni visive e riepiloghi
• Coerenza multimodale e buon senso

Ciò estende i LLM oltre il linguaggio fino al ragionamento sul mondo fisico.

In sintesi

I grandi modelli linguistici rappresentano una nuova era nelle capacità dell’intelligenza artificiale. Padroneggiare i loro concetti chiave, modelli architettonici e competenze pratiche ti consentirà di innovare nuovi prodotti e servizi intelligenti. Gli LLM abbassano le barriere per la creazione di sistemi di linguaggio naturale capaci: con le giuste competenze, puoi sfruttare questi potenti modelli per risolvere problemi del mondo reale.