Un ghid pentru stăpânirea modelelor lingvistice mari

Modelele de limbaj mari (LLM) au explodat în popularitate în ultimii ani, revoluționând procesarea limbajului natural și AI. De la chatboți la motoare de căutare și până la ajutoare de scriere creativă, LLM-urile alimentează aplicații de ultimă generație în toate industriile. Cu toate acestea, construirea de produse utile bazate pe LLM necesită abilități și cunoștințe specializate. Acest ghid vă va oferi o imagine de ansamblu cuprinzătoare, dar accesibilă, a conceptelor cheie, modelelor arhitecturale și abilităților practice necesare pentru a valorifica în mod eficient potențialul uriaș al LLM.

Ce sunt modelele lingvistice mari și de ce sunt importante?

LLM-urile sunt o clasă de modele de învățare profundă care sunt preinstruite pe corpuri de text masive, permițându-le să genereze text asemănător omului și să înțeleagă limbajul natural la un nivel fără precedent. Spre deosebire de modelele tradiționale NLP care se bazează pe reguli și adnotări, LLM-urile precum GPT-3 învață abilitățile lingvistice într-o manieră nesupravegheată, auto-supravegheată, prezicând cuvintele mascate în propoziții. Natura lor fundamentală le permite să fie reglate fin pentru o mare varietate de sarcini NLP din aval.

LLM-urile reprezintă o schimbare de paradigmă în AI și au activat aplicații precum chatbot-uri, motoarele de căutare și generatoare de text, care anterior nu erau accesibile. De exemplu, în loc să se bazeze pe reguli fragile codificate manual, chatboții pot avea acum conversații în formă liberă folosind LLM-uri precum Claude de la Anthropic. Capacitățile puternice ale LLM-urilor provin din trei inovații cheie:

1. Scara datelor: LLM-urile sunt instruite pe corpuri la scară internet cu miliarde de cuvinte, de exemplu, GPT-3 a văzut 45 TB de date text. Aceasta oferă o acoperire lingvistică largă.
2. Dimensiunea modelului: LLM-urile precum GPT-3 au 175 de miliarde de parametri, permițându-le să absoarbă toate aceste date. Capacitatea mare a modelului este cheia generalizării.
3. Supraveghere de sine: Mai degrabă decât etichetarea umană costisitoare, LLM-urile sunt instruite prin obiective auto-supravegheate care creează date „pseudo-etichetate” din text brut. Acest lucru permite pregătirea preliminară la scară.

Stăpânirea cunoștințelor și abilităților pentru a perfecționa și a implementa în mod corespunzător LLM-urile vă va permite să inovezi noi soluții și produse NLP.

Concepte cheie pentru aplicarea LLMs

În timp ce LLM-urile au capacități incredibile de la început, utilizarea lor eficientă pentru sarcinile din aval necesită înțelegerea conceptelor cheie cum ar fi solicitarea, încorporarea, atenția și recuperarea semantică.

Prompting Mai degrabă decât intrările și ieșirile, LLM-urile sunt controlate prin prompturi - instrucțiuni contextuale care încadrează o sarcină. De exemplu, pentru a rezuma un fragment de text, vom oferi exemple precum:

„Pasaj: Rezumat:”

Modelul generează apoi un rezumat în rezultatul său. Ingineria promptă este esențială pentru conducerea eficientă a LLM-urilor.

Încorporări

Înglobarile de cuvinte reprezintă cuvintele ca vectori denși care codifică semnificația semantică, permițând operații matematice. LLM-urile utilizează încorporarea pentru a înțelege contextul cuvântului.

Tehnici precum Word2Vec și BERT creează modele de încorporare care pot fi reutilizate. Word2Vec a fost pionierat în utilizarea rețelelor neuronale superficiale pentru a învăța înglobările prin prezicerea cuvintelor învecinate. BERT produce înglobări contextuale profunde prin mascarea cuvintelor și prezicerea lor pe baza contextului bidirecțional.

Cercetările recente au evoluat înglobările pentru a capta mai multe relații semantice. Modelul MUM de la Google folosește transformatorul VATT pentru a produce încorporari BERT care țin cont de entitate. AI constituțional de la Anthropic învață înglobări sensibile la contextele sociale. Modelele multilingve, cum ar fi mT5, produc înglobări multilingve prin antrenamentul preliminar în peste 100 de limbi simultan.

Atenție

Straturile de atenție permit LLM-urilor să se concentreze asupra contextului relevant atunci când generează text. Auto-atenția cu mai multe capete este cheia transformatorilor care analizează relațiile dintre cuvinte în texte lungi.

De exemplu, un model de răspuns la întrebări poate învăța să atribuie ponderi mai mari a atenției cuvintelor introduse relevante pentru găsirea răspunsului. Mecanismele de atenție vizuală se concentrează pe regiunile relevante ale unei imagini.

Variante recente, cum ar fi atenția rară, îmbunătățesc eficiența prin reducerea calculelor redundante ale atenției. Modele precum GShard folosesc o atenție mixtă de experți pentru o mai mare eficiență a parametrilor. Universal Transformer introduce recurența în profunzime, permițând modelarea dependențelor pe termen lung.

Înțelegerea inovațiilor de atenție oferă o perspectivă asupra extinderii capabilităților modelului.

Recuperare

Bazele de date mari vectori numite indecși semantici stochează înglobări pentru căutarea eficientă a similarității peste documente. Recuperarea mărește LLM-urile permițând un context extern uriaș.

Algoritmi puternici de cel mai apropiat vecin cum ar fi HNSW, LSH și PQ permite căutarea semantică rapidă chiar și cu miliarde de documente. De exemplu, Claude LLM de la Anthropic folosește HNSW pentru recuperarea unui index de 500 de milioane de documente.

Recuperarea hibridă combină încorporarea densă și metadatele rare ale cuvintelor cheie pentru o reamintire îmbunătățită. Modele precum REALM optimizează direct înglobările pentru obiectivele de recuperare prin codificatoare duale.

Lucrările recente explorează, de asemenea, recuperarea intermodală între text, imagini și video folosind spații vectoriale multimodale partajate. Stăpânirea regăsirii semantice deblochează noi aplicații precum motoarele de căutare multimedia.

Modele arhitecturale

În timp ce pregătirea modelului rămâne complexă, aplicarea LLM-urilor pre-instruite este mai accesibilă utilizând modele arhitecturale încercate și testate:

Conducta de generare a textului

Utilizați LLM-urile pentru aplicații de text generativ prin:

1. Inginerie promptă pentru a încadra sarcina
2. Generarea LLM de text brut
3. Filtre de siguranță pentru a detecta probleme
4. Post-procesare pentru formatare

De exemplu, un ajutor pentru scrierea eseului ar folosi un prompt care definește subiectul eseului, va genera text din LLM, va filtra pentru sens, apoi va verifica ortografia rezultatul.

Căutare și regăsire

Construiți sisteme de căutare semantică prin:

1. Indexarea unui corpus de document într-o bază de date vectorială pentru asemănări
2. Acceptarea interogărilor de căutare și găsirea rezultatelor relevante prin căutarea aproximativă a celui mai apropiat vecin
3. Introducerea hit-urilor ca context la un LLM pentru a rezuma și a sintetiza un răspuns

Acest lucru stimulează recuperarea documentelor la scară mai degrabă decât să se bazeze doar pe contextul limitat al LLM.

Învățare cu mai multe sarcini

În loc să antreneze specialiști individuali LLM, modelele cu sarcini multiple permit predarea unui model de abilități multiple prin:

1. Solicită încadrarea fiecărei sarcini
2. Reglarea fină comună între sarcini
3. Adăugarea de clasificatoare pe codificatorul LLM pentru a face predicții

Acest lucru îmbunătățește performanța generală a modelului și reduce costurile de formare.

Sisteme AI hibride

Combină punctele forte ale LLM și IA mai simbolică prin:

1. LLM care se ocupă de sarcini lingvistice deschise
2. Logica bazată pe reguli care oferă constrângeri
3. Cunoștințe structurate reprezentate într-un KG
4. LLM și date structurate care se îmbogățesc reciproc într-un „ciclu virtuos”

Aceasta combină flexibilitatea abordărilor neuronale cu robustețea metodelor simbolice.

Abilități cheie pentru aplicarea LLMs

Având în vedere aceste modele arhitecturale, haideți acum să cercetăm abilitățile practice pentru punerea în practică a LLM-urilor:

Inginerie promptă

Capacitatea de a solicita în mod eficient LLM face sau întrerupe aplicații. Abilitățile cheie includ:

• Încadrarea sarcinilor ca instrucțiuni și exemple în limbaj natural
• Controlarea lungimii, specificității și a vocii solicitărilor
• Rafinarea iterativă a solicitărilor pe baza rezultatelor modelului
• Curățarea colecțiilor prompte în jurul domeniilor precum asistența pentru clienți
• Studierea principiilor interacțiunii om-AI

Promptingul este parțial artă și parțial știință – așteptați-vă să vă îmbunătățiți treptat prin experiență.

Cadre de orchestrare

Simplificați dezvoltarea aplicațiilor LLM folosind cadre precum LangChain, Cohere, care facilitează înlănțuirea modelelor în conducte, integrarea cu sursele de date și abstracția infrastructurii.

LangChain oferă o arhitectură modulară pentru compunerea prompturilor, modelelor, procesoarelor pre/post și conectorilor de date în fluxuri de lucru personalizabile. Cohere oferă un studio pentru automatizarea fluxurilor de lucru LLM cu o GUI, REST API și Python SDK.

Aceste cadre utilizează tehnici precum:

• Transformer sharding pentru a împărți contextul pe GPU-uri pentru secvențe lungi
• Interogări de model asincrone pentru un randament ridicat
• Strategii de stocare în cache precum Least Recently Used pentru a optimiza utilizarea memoriei
• Urmărire distribuită pentru a monitoriza blocajele conductelor
• Cadre de testare A/B pentru a rula evaluări comparative
• Versiunea modelului și gestionarea versiunilor pentru experimentare
• Scalare pe platforme cloud precum AWS SageMaker pentru capacitate elastică

Instrumentele AutoML precum Spell oferă optimizarea prompturilor, hparam-urilor și arhitecturii modelului. AI Economist ajustează modelele de prețuri pentru consumul de API.

Evaluare și monitorizare

Evaluarea performanței LLM este crucială înainte de implementare:

• Măsurați calitatea generală a ieșirii prin parametrii de precizie, fluență și coerență
• Utilizați benchmark-uri precum GLUE, SuperGLUE cuprinzând seturi de date NLU/NLG
• Activați evaluarea umană prin cadre precum scale.com și LionBridge
• Monitorizați dinamica antrenamentului cu instrumente precum Weights & Biases
• Analizați comportamentul modelului folosind tehnici precum modelarea subiectelor LDA
• Verificați prejudecățile cu biblioteci precum FairLearn și WhatIfTools
• Rulați continuu teste unitare în funcție de solicitările cheie
• Urmăriți jurnalele de modele din lumea reală și deriva folosind instrumente precum WhyLabs
• Aplicați teste adverse prin biblioteci precum TextAttack și Robustness Gym

Cercetările recente îmbunătățesc eficiența evaluării umane prin împerechere echilibrată și algoritmi de selecție a subseturilor. Modele precum DELPHI luptă împotriva atacurilor adverse folosind grafice de cauzalitate și mascarea gradientului. Instrumentele responsabile de inteligență artificială rămân un domeniu activ al inovației.

Aplicații multimodale

Dincolo de text, LLM-urile deschid noi frontiere în inteligența multimodală:

• Condiționați LLM-urile pe imagini, video, vorbire și alte modalități
• Arhitecturi unificate de transformatoare multimodale
• Preluare intermodală pe diferite tipuri de media
• Generarea de subtitrări, descrieri vizuale și rezumate
• Coerență multimodală și bun simț

Acest lucru extinde LLM-urile dincolo de limbaj la raționamentul despre lumea fizică.

În concluzie

Modelele de limbaj mari reprezintă o nouă eră în capabilitățile AI. Stăpânirea conceptelor cheie, a modelelor arhitecturale și a abilităților practice vă va permite să inovezi noi produse și servicii inteligente. LLM-urile reduc barierele pentru crearea de sisteme de limbaj natural capabile – cu expertiza potrivită, puteți utiliza aceste modele puternice pentru a rezolva problemele din lumea reală.