Przewodnik po opanowywaniu dużych modeli językowych

W ciągu ostatnich kilku lat popularność dużych modeli językowych (LLM) gwałtownie wzrosła, rewolucjonizując przetwarzanie języka naturalnego i sztuczną inteligencję. Od chatbotów, przez wyszukiwarki, po kreatywne pomoce w pisaniu, LLM obsługują najnowocześniejsze aplikacje w różnych branżach. Jednak budowanie użytecznych produktów opartych na LLM wymaga specjalistycznych umiejętności i wiedzy. Ten przewodnik zapewni Ci kompleksowy, ale przystępny przegląd kluczowych koncepcji, wzorców architektonicznych i praktycznych umiejętności potrzebnych do skutecznego wykorzystania ogromnego potencjału LLM.

Czym są modele wielkojęzykowe i dlaczego są ważne?

LLM to klasa modeli głębokiego uczenia się, które są wstępnie szkolone na ogromnych korpusach tekstowych, co pozwala im generować tekst przypominający ludzki i rozumieć język naturalny na niespotykanym wcześniej poziomie. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli NLP, które opierają się na regułach i adnotacjach, LLM, takie jak GPT-3, uczą się umiejętności językowych w sposób bez nadzoru i samonadzoru, przewidując zamaskowane słowa w zdaniach. Ich fundamentalny charakter pozwala na dostosowanie ich do szerokiej gamy dalszych zadań NLP.

LLM reprezentują zmianę paradygmatu w sztucznej inteligencji i umożliwiły zastosowanie takich aplikacji, jak chatboty, wyszukiwarki i generatory tekstu, które wcześniej były poza zasięgiem. Na przykład zamiast polegać na kruchych, ręcznie kodowanych regułach, chatboty mogą teraz prowadzić swobodne rozmowy za pomocą LLM, takich jak Claude firmy Anthropic. Potężne możliwości LLM wynikają z trzech kluczowych innowacji:

1. Skala danych: LLM są szkoleni na korpusach internetowych zawierających miliardy słów, np. GPT-3 wykrył 45 TB danych tekstowych. Zapewnia to szeroki zasięg językowy.
2. Rozmiar modelu: LLM, takie jak GPT-3, mają 175 miliardów parametrów, co pozwala im wchłonąć wszystkie te dane. Duża pojemność modelu jest kluczem do uogólnienia.
3. Samokontrola: Zamiast kosztownego etykietowania przez ludzi, LLM są szkoleni w oparciu o samodzielnie nadzorowane cele, które tworzą „pseudooznaczone” dane z surowego tekstu. Umożliwia to wstępne szkolenie na dużą skalę.

Opanowanie wiedzy i umiejętności niezbędnych do odpowiedniego dostrojenia i wdrożenia LLM pozwoli Ci na wprowadzanie innowacji w nowych rozwiązaniach i produktach NLP.

Kluczowe koncepcje stosowania LLM

Chociaż LLM mają niesamowite możliwości od razu po wyjęciu z pudełka, skuteczne wykorzystanie ich do dalszych zadań wymaga zrozumienia kluczowych pojęć, takich jak podpowiadanie, osadzanie, uwaga i wyszukiwanie semantyczne.

Podpowiadanie Zamiast wprowadzania danych wejściowych i wyjściowych, LLM są kontrolowane za pomocą podpowiedzi – instrukcji kontekstowych określających ramy zadania. Na przykład, aby podsumować fragment tekstu, podajemy przykłady takie jak:

„Pasaż: Podsumowanie:”

Następnie model generuje podsumowanie w swoich wynikach. Szybka inżynieria ma kluczowe znaczenie dla skutecznego sterowania LLM.

zanurzeń

Osadzanie słów reprezentuje słowa jako gęste wektory kodujące znaczenie semantyczne, umożliwiające operacje matematyczne. LLM wykorzystują osadzanie, aby zrozumieć kontekst słów.

Techniki takie jak Word2Vec i BERT tworzą modele osadzania, które można ponownie wykorzystać. Word2Vec był pionierem w wykorzystaniu płytkich sieci neuronowych do uczenia się osadzania poprzez przewidywanie sąsiednich słów. BERT tworzy głębokie osadzenie kontekstowe poprzez maskowanie słów i przewidywanie ich na podstawie kontekstu dwukierunkowego.

W ostatnich badaniach rozwinięto osadzanie w celu uchwycenia większej liczby relacji semantycznych. Model MUM firmy Google wykorzystuje transformator VATT do tworzenia osadzonych elementów BERT uwzględniających jednostki. Konstytucyjna sztuczna inteligencja firmy Anthropic uczy się osadzania wrażliwego na konteksty społeczne. Modele wielojęzyczne, takie jak mT5, umożliwiają osadzanie międzyjęzykowe poprzez wstępne szkolenie w ponad 100 językach jednocześnie.

Uwaga

Warstwy uwagi pozwalają LLM skupić się na odpowiednim kontekście podczas generowania tekstu. Wielogłowa samouważność jest kluczem do transformatorów analizujących relacje między słowami w długich tekstach.

Na przykład model odpowiadania na pytania może nauczyć się przypisywać większą wagę uwagi słowom wejściowym istotnym dla znalezienia odpowiedzi. Mechanizmy uwagi wzrokowej skupiają się na odpowiednich obszarach obrazu.

Najnowsze warianty, takie jak rzadka uwaga, poprawiają wydajność, redukując zbędne obliczenia uwagi. Modele takie jak GShard wykorzystują uwagę wielu ekspertów w celu uzyskania większej wydajności parametrów. Universal Transformer wprowadza rekurencję wgłębną, umożliwiając modelowanie zależności długoterminowych.

Zrozumienie innowacji związanych z uwagą zapewnia wgląd w rozszerzanie możliwości modelu.

Wyszukiwanie

Duże wektorowe bazy danych zwane indeksami semantycznymi przechowują elementy osadzone w celu wydajnego wyszukiwania podobieństw w dokumentach. Wyszukiwanie zwiększa LLM, umożliwiając szeroki kontekst zewnętrzny.

Potężne przybliżone algorytmy najbliższego sąsiada, takie jak HNSW, LSH i PQ umożliwiają szybkie wyszukiwanie semantyczne nawet w przypadku miliardów dokumentów. Na przykład firma Claude LLM należąca do firmy Anthropic wykorzystuje HNSW do wyszukiwania ponad 500 milionów indeksów dokumentów.

Wyszukiwanie hybrydowe łączy gęste osadzenie i rzadkie metadane słów kluczowych, co zapewnia lepsze zapamiętywanie. Modele takie jak REALM bezpośrednio optymalizują osadzanie w celu uzyskania celów za pomocą podwójnych koderów.

Niedawne prace badają również wyszukiwanie międzymodalne między tekstem, obrazami i wideo przy użyciu współdzielonych multimodalnych przestrzeni wektorowych. Opanowanie wyszukiwania semantycznego otwiera nowe zastosowania, takie jak wyszukiwarki multimedialne.

Wzory architektoniczne

Chociaż szkolenie modeli pozostaje złożone, stosowanie wstępnie wytrenowanych LLM jest bardziej dostępne dzięki wypróbowanym i przetestowanym wzorcom architektonicznym:

Potok generowania tekstu

Wykorzystaj LLM do generatywnych aplikacji tekstowych poprzez:

1. Szybka inżynieria w celu sformułowania zadania
2. Generacja LLM surowego tekstu
3. Filtry bezpieczeństwa do wychwytywania problemów
4. Postprocessing do formatowania

Na przykład pomoc w pisaniu eseju korzystałaby z podpowiedzi określającej temat eseju, generowała tekst z LLM, filtrowała pod kątem sensowności, a następnie sprawdzała pisownię w wynikach.

Wyszukiwanie i pobieranie

Buduj systemy wyszukiwania semantycznego poprzez:

1. Indeksowanie korpusu dokumentów do wektorowej bazy danych pod kątem podobieństw
2. Akceptowanie zapytań wyszukiwania i znajdowanie odpowiednich trafień poprzez przybliżone wyszukiwanie najbliższego sąsiada
3. Dostarczanie trafień jako kontekstu do LLM w celu podsumowania i syntezy odpowiedzi

Wykorzystuje to wyszukiwanie dokumentów na dużą skalę, zamiast polegać wyłącznie na ograniczonym kontekście LLM.

Uczenie się wielozadaniowe

Zamiast szkolić indywidualnych specjalistów LLM, modele wielozadaniowe pozwalają uczyć jednego modelu wielu umiejętności poprzez:

1. Podpowiedzi określające każde zadanie
2. Wspólne dostrajanie zadań
3. Dodawanie klasyfikatorów w koderze LLM w celu przewidywania

Poprawia to ogólną wydajność modelu i zmniejsza koszty szkolenia.

Hybrydowe systemy sztucznej inteligencji

Łączy mocne strony LLM i bardziej symboliczną sztuczną inteligencję poprzez:

1. LLM zajmujące się otwartymi zadaniami językowymi
2. Logika oparta na regułach zapewniająca ograniczenia
3. Ustrukturyzowana wiedza reprezentowana w KG
4. LLM i dane strukturalne wzbogacające się nawzajem w „cyklu korzyści”

Łączy to elastyczność podejść neuronowych z solidnością metod symbolicznych.

Kluczowe umiejętności w stosowaniu LLM

Mając na uwadze te wzorce architektoniczne, przyjrzyjmy się teraz praktycznym umiejętnościom wykorzystania LLM:

Szybka inżynieria

Możliwość skutecznego monitowania LLM powoduje lub przerywa aplikacje. Kluczowe umiejętności obejmują:

• Formułowanie zadań w formie instrukcji i przykładów w języku naturalnym
• Kontrolowanie długości, szczegółowości i głosu podpowiedzi
• Iteracyjne udoskonalanie podpowiedzi w oparciu o wyniki modelu
• Zarządzanie zbiorami podpowiedzi w domenach takich jak obsługa klienta
• Badanie zasad interakcji człowiek-AI

Podpowiadanie jest po części sztuką, a po części nauką – spodziewaj się stopniowego doskonalenia dzięki doświadczeniu.

Ramy orkiestracji

Usprawnij tworzenie aplikacji LLM za pomocą frameworków takich jak LangChain i Cohere, które ułatwiają łączenie modeli w potoki, integrację ze źródłami danych i abstrahowanie infrastruktury.

LangChain oferuje modułową architekturę do łączenia podpowiedzi, modeli, procesorów pre/post i łączników danych w konfigurowalne przepływy pracy. Cohere zapewnia studio do automatyzacji przepływów pracy LLM za pomocą GUI, REST API i Python SDK.

Frameworki te wykorzystują techniki takie jak:

• Fragmentowanie transformatora w celu podzielenia kontekstu między procesory graficzne w przypadku długich sekwencji
• Asynchroniczne zapytania dotyczące modelu zapewniające wysoką przepływność
• Strategie buforowania, takie jak Ostatnio używane w celu optymalizacji wykorzystania pamięci
• Rozproszone śledzenie w celu monitorowania wąskich gardeł rurociągów
• Ramy testów A/B do przeprowadzania ocen porównawczych
• Wersjonowanie modelu i zarządzanie wersjami na potrzeby eksperymentów
• Skalowanie na platformy chmurowe, takie jak AWS SageMaker, w celu zapewnienia elastycznej wydajności

Narzędzia AutoML, takie jak Spell, oferują optymalizację podpowiedzi, parametrów hparam i architektur modeli. AI Economist dostraja modele cenowe pod kątem wykorzystania API.

Ocena i monitorowanie

Ocena wydajności LLM ma kluczowe znaczenie przed wdrożeniem:

• Zmierz ogólną jakość wyników za pomocą wskaźników dokładności, płynności i spójności
• Używaj benchmarków takich jak GLUE, SuperGLUE obejmujących zbiory danych NLU/NLG
• Włącz ocenę ludzką za pośrednictwem platform takich jak Scale.com i LionBridge
• Monitoruj dynamikę treningu za pomocą narzędzi takich jak ciężary i odchylenia
• Analizuj zachowanie modelu, korzystając z technik takich jak modelowanie tematyczne LDA
• Sprawdź błędy w bibliotekach takich jak FairLearn i WhatIfTools
• Ciągle przeprowadzaj testy jednostkowe na podstawie kluczowych podpowiedzi
• Śledź dzienniki modeli w świecie rzeczywistym i dryfuj za pomocą narzędzi takich jak WhyLabs
• Zastosuj testy kontradyktoryjne za pośrednictwem bibliotek takich jak TextAttack i Robustness Gym

Niedawne badania poprawiają skuteczność oceny ludzkiej poprzez zrównoważone algorytmy parowania i wyboru podzbiorów. Modele takie jak DELPHI zwalczają ataki kontradyktoryjne za pomocą wykresów przyczynowości i maskowania gradientu. Odpowiedzialne narzędzia AI pozostają aktywnym obszarem innowacji.

Aplikacje multimodalne

Poza tekstem LLM otwierają nowe granice inteligencji multimodalnej:

• Kondycjonuj LLM pod kątem obrazów, wideo, mowy i innych modalności
• Zunifikowane multimodalne architektury transformatorów
• Wyszukiwanie międzymodalne w różnych typach mediów
• Generowanie podpisów, opisów wizualnych i podsumowań
• Spójność multimodalna i zdrowy rozsądek

To rozszerza LLM poza język na rozumowanie o świecie fizycznym.

W podsumowaniu

Duże modele językowe reprezentują nową erę możliwości sztucznej inteligencji. Opanowanie ich kluczowych koncepcji, wzorców architektonicznych i umiejętności praktycznych umożliwi Ci wprowadzanie innowacyjnych, inteligentnych produktów i usług. LLM obniżają bariery w tworzeniu skutecznych systemów języka naturalnego – dzięki odpowiedniej wiedzy specjalistycznej możesz wykorzystać te potężne modele do rozwiązywania rzeczywistych problemów.