Руководство по освоению больших языковых моделей

За последние несколько лет популярность больших языковых моделей (LLM) резко возросла, произведя революцию в обработки естественного языка и ИИ. От чат-ботов до поисковых систем и средств творческого письма — LLM обеспечивают работу передовых приложений в различных отраслях. Однако создание полезных продуктов на основе LLM требует специальных навыков и знаний. Это руководство предоставит вам всеобъемлющий, но доступный обзор ключевых концепций, архитектурных шаблонов и практических навыков, необходимых для эффективного использования огромного потенциала LLM.

Что такое большие языковые модели и почему они важны?

LLM — это класс моделей глубокого обучения, которые предварительно обучаются на массивных текстовых корпусах, что позволяет им генерировать текст, похожий на человеческий, и понимать естественный язык на беспрецедентном уровне. В отличие от традиционных моделей НЛП, которые полагаются на правила и аннотации, LLM, такие как GPT-3, изучают языковые навыки без присмотра и самоконтроля, предсказывая замаскированные слова в предложениях. Их фундаментальная природа позволяет им быть точно настроенными для решения широкого спектра последующих задач НЛП.

LLM представляют собой сдвиг парадигмы в области искусственного интеллекта и позволяют использовать такие приложения, как чат-боты, поисковые системы и генераторы текста, которые ранее были недоступны. Например, вместо того, чтобы полагаться на хрупкие правила, написанные вручную, чат-боты теперь могут вести беседы в свободной форме, используя LLM, такие как Claude от Anthropic. Мощные возможности программ LLM обусловлены тремя ключевыми инновациями:

1. Масштаб данных: LLM обучаются на интернет-корпорациях с миллиардами слов, например, GPT-3 видел 45 ТБ текстовых данных. Это обеспечивает широкий лингвистический охват.
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. Самоконтроль: Вместо дорогостоящей маркировки людьми, LLM обучаются с помощью самоконтролируемых целей, которые создают «псевдомаркированные» данные из необработанного текста. Это позволяет осуществлять предварительную подготовку в масштабе.

Освоение знаний и навыков для правильной настройки и внедрения LLM позволит вам внедрять новые решения и продукты НЛП.

Ключевые концепции применения LLM

Хотя LLM обладают невероятными возможностями прямо из коробки, эффективное их использование для последующих задач требует понимания таких ключевых концепций, как подсказки, внедрения, внимание и семантический поиск.

Подсказки Вместо ввода и вывода LLM управляются с помощью подсказок – контекстных инструкций, которые определяют задачу. Например, чтобы подвести итог отрывку текста, мы могли бы привести такие примеры:

«Отрывок: Краткое содержание:»

Затем модель генерирует сводку на выходе. Оперативное проектирование 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 встраивания для понимания контекста слова.

Такие методы, как Word2Vec и BERT, создают модели внедрения, которые можно использовать повторно. Word2Vec первым применил мелкие нейронные сети для изучения вложений путем предсказания соседних слов. BERT создает глубокие контекстные внедрения, маскируя слова и предсказывая их на основе двунаправленного контекста.

Недавние исследования позволили разработать встраивания для фиксации большего количества семантических отношений. Модель Google MUM использует преобразователь НДСТ для создания вложений BERT с учетом сущностей. Конституционный ИИ Anthropic изучает встраивания, чувствительные к социальному контексту. Многоязычные модели, такие как mT5, создают межъязыковые внедрения путем предварительного обучения более чем 100 языкам одновременно.

Внимание

Уровни внимания позволяют LLM сосредоточиться на соответствующем контексте при создании текста. Многоголовое внимание к себе является ключом к трансформерам, анализирующим отношения слов в длинных текстах.

Например, модель ответа на вопрос может научиться назначать более высокий вес внимания входным словам, имеющим отношение к поиску ответа. Механизмы зрительного внимания фокусируются на соответствующих областях изображения.

Последние варианты, такие как разреженное внимание, повышают эффективность за счет сокращения избыточных вычислений внимания. Такие модели, как GShard, используют внимание нескольких экспертов для большей эффективности параметров. Универсальный преобразователь обеспечивает глубинную рекуррентность, позволяющую моделировать долгосрочные зависимости.

Понимание инноваций в области внимания дает представление о расширении возможностей модели.

поиск

В больших базах данных векторов, называемых семантическим индексом, хранятся вложения для эффективного поиска по сходству в документах. Поиск дополняет LLM, предоставляя огромный внешний контекст.

Мощные алгоритмы приближенного ближайшего соседа, такие как HNSW, LSH и PQ обеспечить быстрый семантический поиск даже по миллиардам документов. Например, компания Claude LLM компании Anthropic использует HNSW для поиска более 500 миллионов документов.

Гибридный поиск сочетает в себе плотные внедрения и редкие метаданные ключевых слов для улучшения запоминаемости. Такие модели, как REALM, напрямую оптимизируют встраивания для целей поиска с помощью двойных кодировщиков.

Недавняя работа также исследует кросс-модальный поиск между текстом, изображениями и видео с использованием общих мультимодальных векторных пространств. Освоение семантического поиска открывает новые приложения, такие как мультимедийные поисковые системы.

Архитектурные узоры

Хотя обучение модели остается сложным, применение предварительно обученных LLM более доступно с использованием проверенных и проверенных архитектурных шаблонов:

Конвейер генерации текста

Используйте LLM для приложений с генеративным текстом посредством:

1. Оперативное проектирование для постановки задачи
2. LLM генерация необработанного текста
3. Фильтры безопасности для выявления проблем
4. Постобработка для форматирования

Например, средство для написания эссе будет использовать подсказку, определяющую тему эссе, генерировать текст из LLM, фильтровать его по смыслу, а затем проверять орфографию вывода.

Поиск и поиск

Создавайте системы семантического поиска с помощью:

1. Индексирование корпуса документов в векторную базу данных на предмет сходства
2. Прием поисковых запросов и поиск релевантных совпадений посредством приблизительного поиска ближайшего соседа
3. Передача обращений в качестве контекста в LLM для обобщения и синтеза ответа.

Это позволяет использовать поиск по документам в любом масштабе, а не полагаться исключительно на ограниченный контекст LLM.

Многозадачное обучение

Вместо обучения отдельных специалистов LLM многозадачные модели позволяют обучать одной модели нескольким навыкам посредством:

1. Подсказки по формулировке каждой задачи
2. Совместная доработка по задачам
3. Добавление классификаторов в кодировщик LLM для прогнозирования

Это улучшает общую производительность модели и снижает затраты на обучение.

Гибридные системы искусственного интеллекта

Сочетает в себе сильные стороны LLM и более символического искусственного интеллекта посредством:

1. LLM, решающие открытые языковые задачи
2. Логика, основанная на правилах, обеспечивающая ограничения
3. Структурированные знания, представленные в КР
4. LLM и структурированные данные дополняют друг друга в «благотворном цикле»

Это сочетает в себе гибкость нейронных подходов с надежностью символических методов.

Ключевые навыки для применения LLM

Имея в виду эти архитектурные шаблоны, давайте теперь углубимся в практические навыки использования LLM:

Быстрый инжиниринг

Возможность эффективно предлагать LLM помогает или разрушает заявки. Ключевые навыки включают в себя:

• Формулирование задач в виде инструкций и примеров на естественном языке.
• Управление длиной, спецификой и голосом подсказок
• Итеративное уточнение подсказок на основе результатов модели
• Курирование подсказок по таким доменам, как поддержка клиентов.
• Изучение принципов взаимодействия человека и ИИ

Подсказка — это частично искусство, частично наука. Ожидайте постепенного улучшения с помощью опыта.

Платформы оркестрации

Оптимизируйте разработку приложений LLM с помощью таких платформ, как LangChain и Cohere, которые позволяют легко объединять модели в конвейеры, интегрировать их с источниками данных и абстрагировать инфраструктуру.

LangChain предлагает модульную архитектуру для объединения подсказок, моделей, пре/постпроцессоров и соединителей данных в настраиваемые рабочие процессы. Cohere предоставляет студию для автоматизации рабочих процессов LLM с помощью графического интерфейса, REST API и Python SDK.

В этих фреймворках используются такие методы, как:

• Шардинг трансформатора для разделения контекста между графическими процессорами для длинных последовательностей
• Асинхронные запросы моделей для высокой пропускной способности
• Стратегии кэширования, такие как «Наименее недавно использовано», для оптимизации использования памяти.
• Распределенная трассировка для мониторинга узких мест конвейера.
• Системы A/B-тестирования для проведения сравнительных оценок
• Управление версиями моделей и управление выпусками для экспериментов
• Масштабирование на облачные платформы, такие как AWS SageMaker, для обеспечения гибкости емкости.

Инструменты AutoML, такие как Spell, предлагают оптимизацию подсказок, hparams и архитектуры моделей. AI Economist настраивает модели ценообразования с учетом потребления API.

Оценка и мониторинг

Оценка эффективности LLM имеет решающее значение перед развертыванием:

• Измеряйте общее качество продукции с помощью показателей точности, беглости и согласованности.
• Используйте тесты, такие как GLUE, SuperGLUE, содержащие наборы данных NLU/NLG.
• Обеспечьте человеческую оценку с помощью таких платформ, как Scale.com и LionBridge.
• Отслеживайте динамику тренировок с помощью таких инструментов, как веса и смещения.
• Анализируйте поведение модели, используя такие методы, как тематическое моделирование LDA.
• Проверьте наличие предвзятости с помощью таких библиотек, как FairLearn и WhatIfTools.
• Постоянно запускайте модульные тесты по ключевым подсказкам.
• Отслеживайте журналы реальных моделей и их отклонения с помощью таких инструментов, какWhyLabs.
• Применяйте состязательное тестирование с помощью таких библиотек, как TextAttack и Robustness Gym.

Недавние исследования повышают эффективность человеческой оценки за счет алгоритмов сбалансированного спаривания и выбора подмножества. Такие модели, как DELPHI, борются с состязательными атаками, используя графики причинно-следственных связей и градиентную маскировку. Ответственные инструменты искусственного интеллекта остаются активной областью инноваций.

Мультимодальные приложения

Помимо текста, LLM открывают новые горизонты в мультимодальном интеллекте:

• Условия LLM по изображениям, видео, речи и другим модальностям
• Унифицированные архитектуры мультимодальных трансформаторов
• Кросс-модальный поиск по типам мультимедиа
• Создание подписей, визуальных описаний и резюме
• Мультимодальная согласованность и здравый смысл

Это расширяет возможности LLM за пределы языка и позволяет рассуждать о физическом мире.

В итоге

Большие языковые модели представляют собой новую эру возможностей искусственного интеллекта. Овладение их ключевыми концепциями, архитектурными шаблонами и практическими навыками позволит вам создавать новые интеллектуальные продукты и услуги. LLM снижает барьеры для создания эффективных систем естественного языка — при наличии необходимого опыта вы можете использовать эти мощные модели для решения реальных проблем.