Водич за совладување на големи јазични модели

Големите јазични модели (LLMs) експлодираа во популарност во последните неколку години, револуционизирајќи обработка на природен јазик и ВИ. Од чет-ботови до пребарувачи до помагала за креативно пишување, LLM ги напојуваат најсовремените апликации низ индустриите. Сепак, градењето корисни производи засновани на LLM бара специјализирани вештини и знаења. Овој водич ќе ви обезбеди сеопфатен, но достапен преглед на клучните концепти, архитектонски обрасци и практични вештини потребни за ефективно искористување на огромниот потенцијал на LLM.

Кои се големите јазични модели и зошто се тие важни?

LLM се класа на модели за длабоко учење кои се претходно обучени за масивни текстуални корпуси, овозможувајќи им да генерираат текст сличен на човекот и да го разберат природниот јазик на невидено ниво. За разлика од традиционалните NLP модели кои се потпираат на правила и прибелешки, LLM како GPT-3 учат јазични вештини на ненадгледуван, самостојно надгледуван начин со предвидување маскирани зборови во реченици. Нивната основна природа им овозможува да бидат фино подесени за широк спектар на низводно НЛП задачи.

LLM претставуваат промена на парадигмата во вештачката интелигенција и имаат овозможено апликации како чет-ботови, пребарувачи и генератори на текст кои претходно биле недостапни. На пример, наместо да се потпираат на кршливи рачно кодирани правила, четботите сега можат да имаат разговори во слободна форма користејќи LLM како Anthropic's Claude. Моќните способности на LLM произлегуваат од три клучни иновации:

1. Скала на податоци: LLM се обучуваат на корпуси на ниво на интернет со милијарди зборови, на пр. GPT-3 видел 45 TB текстуални податоци. Ова обезбедува широка лингвистичка покриеност.
2. Големина на моделот: LLM како GPT-3 имаат 175 милијарди параметри, што им овозможува да ги апсорбираат сите овие податоци. Големиот капацитет на моделот е клучен за генерализацијата.
3. Самонадзор: Наместо скапо етикетирање на луѓе, LLM се обучуваат преку само-надгледувани цели кои создаваат „псевдо-етикетирани“ податоци од необработен текст. Ова овозможува предобука на скала.

Совладувањето на знаењата и вештините за правилно прилагодување и имплементирање на LLM ќе ви овозможи да иновирате нови решенија и производи за NLP.

Клучни концепти за примена на LLMs

Додека LLM имаат неверојатни способности веднаш од кутијата, нивното ефективно искористување за надолните задачи бара разбирање на клучните концепти како поттикнување, вградување, внимание и семантичко пребарување.

Поттикнување Наместо влезови и излези, LLM се контролираат преку промпти - контекстуални инструкции што ја обликуваат задачата. На пример, за да резимираме текстуален пасус, ќе дадеме примери како што се:

„Пасаж: резиме:“

Моделот потоа генерира резиме во својот излез. Брзото инженерство е од клучно значење за ефикасно управување со LLM.

Вградување

Вградувањето на зборови ги претставува зборовите како густи вектори кои го кодираат семантичкото значење, дозволувајќи математички операции. LLM користат вградувања за да го разберат контекстот на зборот.

Техниките како Word2Vec и BERT создаваат модели за вградување кои можат повторно да се користат. Word2Vec беше пионер во употребата на плитки невронски мрежи за учење на вградување преку предвидување на соседните зборови. БЕРТ произведува длабоки контекстуални вградувања со маскирање на зборови и нивно предвидување врз основа на двонасочен контекст.

Неодамнешните истражувања развиле вградувања за да доловат повеќе семантички односи. Моделот MUM на Google користи VATT трансформатор за производство на вградувања BERT свесни за ентитетите. Конституционална вештачка интелигенција на Anthropic учи вградувања чувствителни на социјални контексти. Повеќејазичните модели како mT5 произведуваат вкрстени јазични вградувања со предобука на над 100 јазици истовремено.

Внимание

Слоевите за внимание им овозможуваат на LLM да се фокусираат на релевантниот контекст кога генерираат текст. Самовниманието со повеќе глави е клучно за трансформаторите кои ги анализираат односите со зборовите низ долгите текстови.

На пример, моделот за одговарање на прашања може да научи да доделува поголеми тежини за внимание на внесените зборови релевантни за наоѓање на одговорот. Механизмите за визуелно внимание се фокусираат на соодветните области на сликата.

Неодамнешните варијанти како реткото внимание ја подобруваат ефикасноста со намалување на пресметките на вишокот на внимание. Моделите како GShard користат мешавина од експерти за поголема ефикасност на параметрите. Универзалниот трансформатор воведува длабинско повторување што овозможува моделирање на долгорочни зависности.

Разбирањето на иновациите за внимание обезбедува увид во проширувањето на можностите на моделот.

Враќање

Големите векторски бази на податоци наречени семантички индекси складираат вградувања за ефикасно пребарување на сличност преку документи. Преземањето ги зголемува LLM со тоа што дозволува огромен надворешен контекст.

Моќни приближни алгоритми за најблискиот сосед како ХНСВ, LSH PQ овозможете брзо семантичко пребарување дури и со милијарди документи. На пример, Claude LLM од Anthropic користи HNSW за пронаоѓање на индекс од 500 милиони документи.

Хибридното пребарување комбинира густи вградувања и ретки метаподатоци за клучни зборови за подобрено потсетување. Моделите како REALM директно ги оптимизираат вградувањата за цели за пронаоѓање преку двојни енкодери.

Неодамнешната работа, исто така, го истражува вкрстено-модалното пребарување помеѓу текст, слики и видео со користење на споделени мултимодални векторски простори. Совладувањето на семантичкото пребарување отклучува нови апликации како мултимедијални пребарувачи.

Архитектонски модели

Додека обуката за модели останува сложена, примената на претходно обучени LLM е подостапна со испробаните и проверени архитектонски обрасци:

Цевковод за генерирање текст

Искористете ги LLM за генеративни текстуални апликации преку:

1. Брзо инженерство да ја врами задачата
2. LLM генерација на суров текст
3. Безбедносни филтри за откривање проблеми
4. Пост-обработка за форматирање

На пример, помагалото за пишување есеј би користело барање за дефинирање на темата на есејот, генерира текст од LLM, филтрира за чувствителност, а потоа проверува правопис на излезот.

Пребарување и преземање

Изградете семантички системи за пребарување со:

1. Индексирање на корпус на документ во векторска база на податоци за сличности
2. Прифаќање барања за пребарување и наоѓање релевантни хитови преку приближно пребарување на најблискиот сосед
3. Хранењето хитови како контекст на LLM за да се сумира и синтетизира одговор

Ова го користи пронаоѓањето на документи во обем наместо да се потпира само на ограничениот контекст на LLM.

Учење со повеќе задачи

Наместо да обучуваат поединечни специјалисти за LLM, моделите со повеќе задачи овозможуваат учење на еден модел повеќе вештини преку:

1. Поттикнува за врамување на секоја задача
2. Заедничко дотерување низ задачите
3. Додавање класификатори на LLM енкодер за да се направат предвидувања

Ова ги подобрува вкупните перформанси на моделот и ги намалува трошоците за обука.

Хибридни AI системи

Ги комбинира силните страни на LLM и повеќе симболична ВИ преку:

1. LLM се справуваат со отворени јазични задачи
2. Логика заснована на правила обезбедува ограничувања
3. Структурирано знаење претставено во КГ
4. LLM и структурирани податоци кои меѓусебно се збогатуваат во „доблесен циклус“

Ова ја комбинира флексибилноста на нервните пристапи со робусноста на симболичните методи.

Клучни вештини за примена на LLMs

Имајќи ги на ум овие архитектонски обрасци, ајде сега да ископаме практични вештини за ставање на LLM на работа:

Брзо инженерство

Да се ​​биде во можност ефективно да ги поттикне LLM-ите прави или прекинува апликации. Клучните вештини вклучуваат:

• Врамување задачи како инструкции и примери на природен јазик
• Контролирање на должината, специфичноста и гласот на инструкциите
• Повторливо рафинирање на потсетници врз основа на резултатите од моделот
• Курирање брзи збирки околу домени како што е поддршката за корисници
• Проучување на принципите на интеракција човек-ВИ

Поттикнувањето е дел уметност и дел наука - очекувајте постепено да се подобрувате преку искуството.

Рамки за оркестрација

Рационализирајте го развојот на апликации за LLM користејќи рамки како LangChain, Cohere кои го олеснуваат поврзувањето на моделите во цевководи, интегрирањето со изворите на податоци и апстрактната инфраструктура.

LangChain нуди модуларна архитектура за составување потсетници, модели, пред/пост процесори и конектори за податоци во приспособливи работни текови. Cohere обезбедува студио за автоматизирање на работните текови на LLM со GUI, REST API и Python SDK.

Овие рамки користат техники како што се:

• Разделување на трансформаторот за да се подели контекстот низ графичките процесори за долги секвенци
• Асинхрони барања за модел за висока пропусност
• Стратегии за кеширање како Најмалку неодамна користени за оптимизирање на користењето на меморијата
• Дистрибуирано следење за следење на тесните грла на гасоводот
• Рамки за тестирање A/B за да се извршат компаративни евалуации
• Модел верзии и управување со издавање за експериментирање
• Скалирање на облак платформи како AWS SageMaker за еластичен капацитет

Алатките AutoML како Spell нудат оптимизација на потсетници, hparams и архитектури на модели. AI Economist ги прилагодува моделите за цени за потрошувачка на API.

Евалуација и мониторинг

Оценувањето на перформансите на LLM е од клучно значење пред распоредувањето:

• Измерете го севкупниот квалитет на излезот преку метрика на точност, флуентност и кохерентност
• Користете репери како што се GLUE, SuperGLUE што содржи сетови на податоци NLU/NLG
• Овозможете човечка проценка преку рамки како scale.com и LionBridge
• Следете ја динамиката на тренингот со алатки како што се Weights & Biases
• Анализирајте го однесувањето на моделот користејќи техники како моделирање на тема LDA
• Проверете за пристрасност со библиотеките како FairLearn и WhatIfTools
• Континуирано извршувајте тестови на единицата против клучните предупредувања
• Следете ги дневниците на модели од реалниот свет и префрлете се со помош на алатки како WhyLabs
• Применете противнички тестирања преку библиотеки како TextAttack и Robustness Gym

Неодамнешните истражувања ја подобруваат ефикасноста на човечката евалуација преку балансирано спарување и алгоритми за избор на подмножества. Моделите како DELPHI се борат против противничките напади користејќи графикони за каузалност и маскирање на градиент. Одговорното алатки за вештачка интелигенција останува активна област на иновации.

Мултимодални апликации

Надвор од текстот, LLM отвораат нови граници во мултимодалната интелигенција:

• Состојба на LLM на слики, видео, говор и други модалитети
• Унифицирани мултимодални трансформаторски архитектури
• Вкрстено-модално пребарување низ типовите медиуми
• Создавање натписи, визуелни описи и резимеа
• Мултимодална кохерентност и здрав разум

Ова ги проширува LLM надвор од јазикот до расудување за физичкиот свет.

Во краток преглед

Моделите со големи јазици претставуваат нова ера во способностите за вештачка интелигенција. Совладувањето на нивните клучни концепти, архитектонски обрасци и практични вештини ќе ви овозможи да иновирате нови интелигентни производи и услуги. LLM ги намалуваат бариерите за создавање способни системи за природни јазици - со соодветна експертиза, можете да ги искористите овие моќни модели за да ги решите проблемите од реалниот свет.