Руководство по освоению крупномасштабных языковых моделей

Крупномасштабные языковые модели (LLM) взорвались в популярности за последние несколько лет, революционизируя обработку естественного языка и искусственный интеллект. От чат-ботов до поисковых систем и инструментов для творческого письма, LLM обеспечивают передовые приложения в различных отраслях. Однако создание полезных продуктов на основе LLM требует специализированных навыков и знаний. Это руководство предоставит вам всесторонний, но доступный обзор ключевых концепций, архитектурных шаблонов и практических навыков, необходимых для эффективного использования огромного потенциала LLM.

Что такое крупномасштабные языковые модели и почему они важны?

LLM – это класс глубоких моделей обучения, которые предварительно обучены на огромных текстовых корпусах, что позволяет им генерировать текст, похожий на человеческий, и понимать естественный язык на беспрецедентном уровне. В отличие от традиционных моделей NLP, которые полагаются на правила и аннотации, LLM, такие как GPT-3, учатся языковым навыкам в несупервизированном, самообучаемом режиме, предсказывая замаскированные слова в предложениях. Их основная природа позволяет им быть дообученными для широкого спектра задач NLP.

LLM представляют собой сдвиг парадигмы в ИИ и позволили создать приложения, такие как чат-боты, поисковые системы и генераторы текста, которые ранее были недоступны. Например, вместо того, чтобы полагаться на хрупкие, написанные вручную правила, чат-боты теперь могут иметь свободные разговоры, используя LLM, такие как Anthropic’s Claude. Мощные возможности LLM обусловлены тремя ключевыми инновациями:

1. Масштаб данных: LLM обучаются на интернет-масштабных корпусах с миллиардами слов, например, GPT-3 увидел 45 ТБ текстовых данных. Это обеспечивает широкое лингвистическое покрытие.
2. Размер модели: LLM, такие как GPT-3, имеют 175 миллиардов параметров, что позволяет им поглощать все эти данные. Большая емкость модели является ключом к обобщению.
3. Самообучение: Вместо дорогостоящей ручной маркировки LLM обучаются через самообучаемые задачи, которые создают “псевдо-маркированные” данные из сырого текста. Это позволяет предварительно обучать модели на крупномасштабе.

Освоение знаний и навыков для правильного дообучения и развертывания LLM позволит вам инновировать новые решения и продукты NLP.

Ключевые концепции для применения LLM

Хотя LLM имеют невероятные возможности прямо из коробки, эффективное их использование для задач требует понимания ключевых концепций, таких как промптинг, вложения, внимание и семантическая выборка.

Промптинг, а не входные и выходные данные, LLM контролируются через промпты – контекстные инструкции, которые определяют задачу. Например, чтобы суммировать текстовый отрывок, мы бы предоставили примеры, такие как:

“Отрывок: [текст для суммирования] Суммирование:”

Модель затем генерирует суммирование в своем выходе. Инженерия промптов имеет решающее значение для эффективного управления LLM.

Вложения

Вложения слов представляют слова как плотные векторы, кодирующие семантическое значение, что позволяет выполнять математические операции. LLM используют вложения для понимания контекста слов.

Техники, такие как Word2Vec и BERT, создают модели вложений, которые можно повторно использовать. Word2Vec была пионером в использовании мелких нейронных сетей для обучения вложений, предсказывая соседние слова. BERT производит глубокие контекстные вложения, маскируя слова и предсказывая их на основе двунаправленного контекста.

Недавние исследования эволюционировали вложения, чтобы захватить больше семантических отношений. Модель MUM от Google (GOOGL ) использует трансформер VATT для производства вложений, осведомленных об entidad. Модель Constitutional AI от Anthropic учит вложения, чувствительные к социальным контекстам. Мультимодальные модели, такие как mT5, производят кросс-лингвистические вложения, предварительно обучая на более чем 100 языках одновременно.

Внимание

Слои внимания позволяют LLM сосредоточиться на актуальном контексте при генерации текста. Мультиголовое само-внимание является ключом к трансформерам, анализирующим отношения между словами в длинных текстах.

Например, модель ответа на вопросы может научиться присваивать более высокие веса внимания входным словам, имеющим отношение к нахождению ответа. Визуальные механизмы внимания фокусируются на соответствующих регионах изображения.

Недавние варианты, такие как скудное внимание, улучшают эффективность, уменьшая избыточные вычисления внимания. Модели, такие как GShard, используют внимание, основанное на экспертах, для большей эффективности параметров. Универсальный трансформер вводит глубинную рекуррентность, позволяющую моделировать более длинные зависимости.

Понимание инноваций внимания дает представление о расширении возможностей модели.

Выборка

Большие векторные базы данных, называемые семантическими индексами, хранят вложения для эффективного поиска сходства по документам. Выборка дополняет LLM, позволяя огромный внешний контекст.

Мощные приближенные алгоритмы ближайших соседей, такие как HNSW, LSH и PQ, позволяют выполнять быстрый семантический поиск даже с миллиардами документов. Например, LLM Claude от Anthropic использует HNSW для выборки из индекса 500 миллионов документов.

Гибридная выборка объединяет плотные вложения и скудые ключевые метаданные для улучшения воспоминания. Модели, такие как REALM, напрямую оптимизируют вложения для целей выборки через двойные кодировщики.

Недавние работы также исследуют кросс-модальную выборку между текстом, изображениями и видео, используя общее мультимодальное векторное пространство. Освоение семантической выборки открывает новые приложения, такие как мультимедийные поисковые системы.

Архитектурные шаблоны

Хотя обучение модели остается сложным, применение предварительно обученных LLM более доступно, используя проверенные и испытанные архитектурные шаблоны:

Конвейер генерации текста

Используйте LLM для генеративных текстовых приложений через:

1. Инженерию промптов для определения задачи
2. Генерацию сырого текста LLM
3. Фильтры безопасности для обнаружения проблем
4. Пост-обработку для форматирования

Например, помощник для написания эссе будет использовать промпт, определяющий тему эссе, генерирует текст из LLM, фильтрует для осмысленности, а затем проверяет орфографию выходных данных.

Поиск и выборка

Создайте семантические системы поиска, индексируя корпус документов в векторную базу данных для сходства:

1. Индексирование корпуса документов в векторную базу данных для сходства
2. Принятие поисковых запросов и нахождение соответствующих попаданий через приближенный поиск ближайших соседей
3. Подача попаданий в качестве контекста LLM для суммирования и синтеза ответа

Это использует выборку по документам в крупномасштабе, а не полагается исключительно на ограниченный контекст LLM.

Мультитасковое обучение

Вместо обучения отдельных специалистов LLM, мультитасковые модели позволяют обучать одну модель нескольким навыкам через:

1. Промпты, определяющие каждую задачу
2. Совместное дообучение по задачам
3. Добавление классификаторов на кодировщик LLM для предсказаний

Это улучшает общую производительность модели и снижает затраты на обучение.

Гибридные системы ИИ

Объединяет сильные стороны LLM и более символических систем ИИ через:

1. LLM, обрабатывающие открытые языковые задачи
2. Логика, основанная на правилах, обеспечивающая ограничения
3. Структурированные знания, представленные в графе знаний
4. LLM и структурированные данные, обогащающие друг друга в “добродетельном цикле”

Это объединяет гибкость нейронных подходов с прочностью символических методов.

Ключевые навыки для применения LLM

С учетом этих архитектурных шаблонов давайте теперь углубимся в практические навыки для применения LLM:

Инженерия промптов

Способность эффективно промптировать LLM имеет решающее значение для приложений. Ключевые навыки включают:

• Определение задач как естественного языка инструкций и примеров
• Контроль длины, специфики и тона промптов
• Итеративное усовершенствование промптов на основе выходных данных модели
• Кураторство коллекций промптов вокруг доменов, таких как поддержка клиентов
• Изучение принципов взаимодействия человека и ИИ

Промптинг является частью искусства и части науки – ожидайте постепенного улучшения через опыт.

Фреймворки оркестровки

Упростите разработку приложений LLM, используя фреймворки, такие как LangChain, Cohere, которые делают легко цепочку моделей в конвейеры, интегрируют с источниками данных и абстрагируются от инфраструктуры.

LangChain предлагает модульную архитектуру для композиции промптов, моделей, пред-/пост-обработчиков и соединителей данных в настраиваемые рабочие процессы. Cohere предоставляет студию для автоматизации рабочих процессов LLM с GUI, REST API и Python SDK.

Эти фреймворки используют техники, такие как:

• Шардирование трансформера для разделения контекста на GPU для длинных последовательностей
• Асинхронные запросы модели для высокой пропускной способности
• Стратегии кэширования, такие как Least Recently Used, для оптимизации использования памяти
• Распределенное трассирование для мониторинга узких мест конвейера
• Фреймворки A/B-тестирования для выполнения сравнительных оценок
• Управление версиями модели и выпуском для экспериментирования
• Масштабирование на облачные платформы, такие как AWS SageMaker, для эластичной емкости

Инструменты AutoML, такие как Spell, предлагают оптимизацию промптов, гиперпараметров и архитектур моделей. AI Economist настраивает модели ценообразования для потребления API.

Оценка и мониторинг

Оценка производительности LLM имеет решающее значение перед развертыванием:

• Измерение общего качества выходных данных через метрики точности, плавности и связности
• Использование бенчмарков, таких как GLUE, SuperGLUE, состоящих из наборов данных NLU/NLG
• Включение оценки человека через фреймворки, такие как scale.com и LionBridge
• Мониторинг динамики обучения с помощью инструментов, таких как Weights & Biases
• Анализ поведения модели с помощью техник, таких как моделирование тем LDA
• Проверка на предвзятости с помощью библиотек, таких как FairLearn и WhatIfTools
• Продолжение запуска единиц тестирования против ключевых промптов
• Отслеживание реальных журналов модели и дрейфа с помощью инструментов, таких как WhyLabs
• Применение тестирования на устойчивость через библиотеки, такие как TextAttack и Robustness Gym

Недавние исследования улучшают эффективность оценки человека через сбалансированную пару и алгоритмы выбора подмножества. Модели, такие как DELPHI, борются с атаками, используя графы причинности и маскирование градиента. Ответственный инструментарий ИИ остается активной областью инноваций.

Мультимодальные приложения

За пределами текста LLM открывают новые рубежи в мультимодальной интеллекте:

• Условие LLM на изображениях, видео, речи и других модальностях
• Унифицированные мультимодальные архитектуры трансформеров
• Кросс-модальная выборка между типами медиа
• Генерация подписей, визуальных описаний и суммирований
• Мультимодальная связность и здравый смысл

Это расширяет LLM за пределы языка к рассуждениям о физическом мире.

В заключение

Крупномасштабные языковые модели представляют собой новую эру в возможностях ИИ. Освоение их ключевых концепций, архитектурных шаблонов и практических навыков позволит вам инновировать новые интеллектуальные продукты и услуги. LLM снижают барьеры для создания способных систем обработки естественного языка – с правильным опытом вы можете использовать эти мощные модели для решения реальных проблем.