מדריך לשליטה במודלים גדולים של שפות

מודלים של שפה גדולים (LLMs) התפוצצו בפופולריות במהלך השנים האחרונות, וחוללו מהפכה בעיבוד השפה הטבעית ובינה מלאכותית. מצ'אטבוטים ועד למנועי חיפוש ועד לעזרי כתיבה יצירתיים, LLMs מפעילים יישומים חדישים בתעשיות. עם זאת, בניית מוצרים שימושיים מבוססי LLM דורשת מיומנויות וידע מיוחדים. מדריך זה יספק לך סקירה מקיפה אך נגישה של מושגי המפתח, הדפוסים האדריכליים והמיומנויות המעשיות הדרושים כדי למנף ביעילות את הפוטנציאל העצום של LLMs.

מהם מודלים של שפה גדולה ומדוע הם חשובים?

LLMs הם כיתה של מודלים של למידה עמוקה שהוכשרו מראש על קורפוסי טקסט מסיביים, המאפשרים להם ליצור טקסט דמוי אדם ולהבין שפה טבעית ברמה חסרת תקדים. שלא כמו מודלים מסורתיים של NLP המסתמכים על כללים והערות, LLMs כמו GPT-3 לומדים מיומנויות שפה באופן לא מפוקח, בפיקוח עצמי על ידי חיזוי מילים מסכות במשפטים. האופי הבסיסי שלהם מאפשר להם להיות מכוונים למגוון רחב של משימות NLP במורד הזרם.

LLMs מייצגים שינוי פרדיגמה ב-AI ואפשרו יישומים כמו צ'אטבוטים, מנועי חיפוש ומחוללי טקסט שבעבר לא היו בהישג יד. לדוגמה, במקום להסתמך על חוקים פריכים מקודדים ביד, צ'אטבוטים יכולים כעת לנהל שיחות בצורה חופשית באמצעות LLMs כמו קלוד של Anthropic. היכולות החזקות של LLMs נובעות משלושה חידושים מרכזיים:

1. קנה מידה של נתונים: אנשי LLM מאומנים על קורפוסים בקנה מידה אינטרנטי עם מיליארדי מילים, למשל GPT-3 ראה 45TB של נתוני טקסט. זה מספק כיסוי לשוני רחב.
2. גודל דגם: לחברות LLM כמו GPT-3 יש 175 מיליארד פרמטרים, מה שמאפשר להם לספוג את כל הנתונים האלה. קיבולת מודל גדולה היא המפתח להכללה.
3. השגחה עצמית: במקום תיוג אנושי יקר, LLMs מאומנים באמצעות יעדים בפיקוח עצמי היוצרים נתונים "מתויגים פסאודו" מטקסט גולמי. זה מאפשר אימון מקדים בקנה מידה.

שליטה בידע ובמיומנויות כדי לכוונן ופריסה נכונה של LLMs יאפשר לך לחדש פתרונות ומוצרים חדשים של NLP.

מושגי מפתח להחלת לימודי LLM

בעוד ל-LLM יש יכולות מדהימות ישירות מהקופסה, ניצול יעיל שלהן למשימות במורד הזרם דורש הבנה של מושגי מפתח כמו הנחיה, הטמעות, תשומת לב ושליפה סמנטית.

הנחיה במקום קלט ופלט, LLMs נשלטים באמצעות הנחיות - הוראות הקשריות הממסגרות משימה. לדוגמה, כדי לסכם קטע טקסט, נספק דוגמאות כמו:

"קטע: סיכום:"

לאחר מכן המודל יוצר סיכום בפלט שלו. הנדסה מהירה היא חיונית להיגוי אפקטיבי של LLMs.

טבילות

הטבעות מילים מייצגות מילים כווקטורים צפופים המקודדים משמעות סמנטית, המאפשרים פעולות מתמטיות. LLMs משתמשים בהטמעות כדי להבין את הקשר המילים.

טכניקות כמו Word2Vec ו-BERT יוצרות דגמי הטמעה שניתן לעשות בהם שימוש חוזר. Word2Vec הייתה חלוצה בשימוש ברשתות עצביות רדודות כדי ללמוד הטמעות על ידי חיזוי מילים שכנות. BERT מייצר הטמעות הקשר עמוקות על ידי מיסוך מילים וחיזוי שלהן בהתבסס על הקשר דו-כיווני.

מחקרים אחרונים פיתחו הטמעות כדי ללכוד קשרים סמנטיים יותר. מודל MUM של גוגל משתמש בשנאי VATT כדי לייצר הטמעות BERT המודעות לישות. ה-Anthropic Constitutional AI לומד הטמעות רגישות להקשרים חברתיים. מודלים רב לשוניים כמו mT5 מייצרים הטמעות חוצות לשוניות על ידי אימון מקדים על למעלה מ-100 שפות בו זמנית.

תשומת הלב

שכבות הקשב מאפשרות ל-LLMs להתמקד בהקשר רלוונטי בעת יצירת טקסט. תשומת לב עצמית מרובה ראשים היא המפתח לשנאים המנתחים יחסי מילים על פני טקסטים ארוכים.

לדוגמה, מודל תשובות לשאלות יכול ללמוד להקצות משקלי קשב גבוהים יותר למילות קלט הרלוונטיות למציאת התשובה. מנגנוני קשב חזותיים מתמקדים באזורים רלוונטיים של תמונה.

גרסאות אחרונות כמו קשב דליל משפרות את היעילות על ידי הפחתת חישובי קשב מיותרים. דגמים כמו GShard משתמשים בתשומת לב של תערובת של מומחים ליעילות רבה יותר של פרמטרים. השנאי האוניברסלי מציג הישנות של עומק, המאפשר מודלים של תלות לטווח ארוך יותר.

הבנת חידושי הקשב מספקת תובנות לגבי הרחבת יכולות המודל.

אחזור

מסדי נתונים וקטוריים גדולים הנקראים אינדקסים סמנטיים מאחסנים הטמעות לחיפוש דמיון יעיל על פני מסמכים. אחזור מגדיל את ה-LLM על ידי מתן הקשר חיצוני ענק.

אלגוריתמים עוצמתיים משוערים של השכנים הקרובים ביותר כמו HSW, LSH ו PQ אפשר חיפוש סמנטי מהיר אפילו עם מיליארדי מסמכים. לדוגמה, קלוד LLM של Anthropic משתמש ב-HNSW לאחזור של למעלה מ-500 מיליון מסמכים.

שליפה היברידית משלבת הטמעות צפופות ומטא נתונים דלילים של מילות מפתח לשיפור הזכירה. מודלים כמו REALM מייעלים ישירות הטמעות למטרות אחזור באמצעות מקודדים כפולים.

עבודה אחרונה בוחנת גם אחזור חוצה-מודאלי בין טקסט, תמונות ווידאו באמצעות מרחבים וקטוריים מולטי-מודאליים משותפים. שליטה באחזור סמנטי פותח יישומים חדשים כמו מנועי חיפוש מולטימדיה.

דפוסים אדריכליים

בעוד שהכשרת מודלים נותרה מורכבת, יישום LLMs שעבר הכשרה מראש נגיש יותר באמצעות דפוסים אדריכליים בדוקים:

צינור יצירת טקסט

נצלו את ה-LLMs עבור יישומי טקסט גנרטיביים באמצעות:

1. הנדסה מהירה למסגר את המשימה
2. דור LLM של טקסט גולמי
3. מסנני בטיחות כדי לתפוס בעיות
4. לאחר עיבוד לעיצוב

לדוגמה, עזר לכתיבת חיבור ישתמש בהנחיה המגדירה את נושא החיבור, יוצר טקסט מה-LLM, מסנן את הגיוניות ואז בודקת את הפלט.

חיפוש ואחזור

בניית מערכות חיפוש סמנטיות על ידי:

1. הוספה לאינדקס של קורפוס מסמכים למסד נתונים וקטורי לצורך דמיון
2. קבלת שאילתות חיפוש ומציאת התאמות רלוונטיות באמצעות חיפוש משוער של השכן הקרוב
3. הזנת להיטים כהקשר ל-LLM כדי לסכם ולסנתז תשובה

זה ממנף אחזור על פני מסמכים בקנה מידה במקום להסתמך רק על ההקשר המצומצם של ה-LLM.

למידה מרובה משימות

במקום להכשיר מומחי LLM בודדים, מודלים מרובי משימות מאפשרים ללמד מודל אחד מיומנויות מרובות באמצעות:

1. הנחיות למסגור כל משימה
2. כוונון משותף בין משימות
3. הוספת מסווגים במקודד LLM לביצוע תחזיות

זה משפר את הביצועים הכוללים של הדגם ומפחית את עלויות ההדרכה.

מערכות AI היברידיות

משלב את החוזקות של LLMs ובינה מלאכותית סמלית יותר באמצעות:

1. לימודי תואר שני במשימות שפה פתוחות
2. לוגיקה מבוססת כללים המספקת אילוצים
3. ידע מובנה המיוצג ב-KG
4. LLM ונתונים מובנים מעשירים זה את זה ב"מעגל סגולה"

זה משלב את הגמישות של גישות עצביות עם חוסן של שיטות סמליות.

מיומנויות מפתח ליישום לימודי LLM

עם הדפוסים הארכיטקטוניים האלה בחשבון, הבה נעמיק כעת במיומנויות מעשיות להפעלת לימודי LLM:

הנדסה מהירה

היכולת להנחות LLM ביעילות מייצרת או שוברת יישומים. מיומנויות מפתח כוללות:

• מסגור משימות כהוראות ודוגמאות בשפה טבעית
• שליטה באורך, בספציפיות ובקול של הנחיות
• חידוד הנחיות באופן איטרטיבי על סמך תפוקות המודל
• אצור אוספים מהירים סביב דומיינים כמו תמיכת לקוחות
• לימוד עקרונות של אינטראקציה בין אדם ל-AI

הנחיה היא חלק אמנות וחלק מדע - צפו להשתפר בהדרגה באמצעות חוויה.

מסגרות תזמורת

ייעול פיתוח יישומי LLM באמצעות מסגרות כמו LangChain, Cohere אשר מקלות על שרשרת מודלים לצינורות, שילוב עם מקורות נתונים והפשטת תשתית.

LangChain מציעה ארכיטקטורה מודולרית לחיבור הנחיות, דגמים, מעבדי קדם/פוסט ומחברי נתונים לתהליכי עבודה הניתנים להתאמה אישית. Cohere מספקת סטודיו לאוטומציה של זרימות עבודה של LLM עם GUI, REST API ו- Python SDK.

מסגרות אלו משתמשות בטכניקות כמו:

• ריסוק שנאי לפיצול הקשר בין מעבדי GPU לרצפים ארוכים
• שאילתות מודל אסינכרוני לתפוקה גבוהה
• אסטרטגיות אחסון במטמון כמו Least Recently Used כדי לייעל את השימוש בזיכרון
• מעקב מבוזר לניטור צווארי בקבוק בצנרת
• מסגרות בדיקות A/B להפעלת הערכות השוואתיות
• ניהול גרסאות מודל וניהול מהדורות לניסויים
• קנה מידה לפלטפורמות ענן כמו AWS SageMaker לקבלת קיבולת אלסטית

כלי AutoML כמו Spell מציעים אופטימיזציה של הנחיות, hparams וארכיטקטורות מודלים. AI Economist מכוון את דגמי התמחור לצריכת API.

הערכה ומעקב

הערכת ביצועי LLM היא חיונית לפני הפריסה:

• מדוד את איכות הפלט הכוללת באמצעות מדדי דיוק, שטף, קוהרנטיות
• השתמש במדדים כמו GLUE, SuperGLUE הכולל מערכי נתונים של NLU/NLG
• אפשר הערכה אנושית באמצעות מסגרות כמו scale.com ו- LionBridge
• עקוב אחר דינמיקת האימון עם כלים כמו משקולות והטיות
• נתח את התנהגות המודל באמצעות טכניקות כמו דוגמנות נושאי LDA
• בדוק אם יש הטיות עם ספריות כמו FairLearn ו-WhatIfTools
• הרץ ברציפות בדיקות יחידה מול הנחיות מפתח
• עקוב אחר יומני מודלים וסחפים בעולם האמיתי באמצעות כלים כמו WhyLabs
• החל בדיקות יריבות באמצעות ספריות כמו TextAttack ו-Robustness Gym

מחקר עדכני משפר את היעילות של הערכה אנושית באמצעות אלגוריתמים מאוזנים של זיווג ואלגוריתמים לבחירת משנה. מודלים כמו DELPHI נלחמים בהתקפות יריבות באמצעות גרפי סיבתיות ומיסוך שיפוע. כלי AI אחראי נותר תחום חדשנות פעיל.

יישומים מולטי-מודאליים

מעבר לטקסט, לימודי תואר שני פותחים גבולות חדשים במודיעין רב-מודאלי:

• תנאי LLM על תמונות, וידאו, דיבור ואופנים אחרים
• ארכיטקטורות שנאים מולטי-מודאליים מאוחדים
• אחזור בין-מודאלי בין סוגי מדיה
• הפקת כיתובים, תיאורים חזותיים וסיכומים
• קוהרנטיות רב-מודאלית ושכל ישר

זה מרחיב את לימודי הלימוד בלימודי לימודים מעבר לשפה ועד להיגיון על העולם הפיזי.

לסיכום

דגמי שפה גדולים מייצגים עידן חדש ביכולות AI. שליטה במושגי המפתח, הדפוסים האדריכליים והכישורים המעשית שלהם יאפשרו לך לחדש מוצרים ושירותים חכמים חדשים. לימודי תואר שני מורידים את המחסומים ליצירת מערכות שפה טבעיות מסוגלות - עם המומחיות הנכונה, אתה יכול למנף את המודלים החזקים האלה כדי לפתור בעיות בעולם האמיתי.