Руководство по освоению крупномасштабных языковых моделей

Крупномасштабные языковые модели (LLM) взорвались в популярности в последние несколько лет, революционизируя обработку естественного языка и искусственный интеллект. От чат-ботов до поисковых систем и творческих инструментов для написания, LLM обеспечивают передовые приложения в различных отраслях. Однако создание полезных продуктов на основе LLM требует специализированных навыков и знаний. Это руководство предоставит вам комплексный, 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, изучают языковые навыки в самообучаемом, самообучаемом режиме, предсказывая замаскированные слова в предложениях. Их основная природа позволяет им быть дообученными для широкого спектра задач NLP.

LLM представляют собой парадигмальный сдвиг 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 исходят из трех ключевых инноваций:

1. Масштаб данных: LLM обучаются на интернет-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 маркировки человеком LLM обучаются через самообучаемые задачи, которые создают “псевдо-маркированные” данные из сырого текста. Это позволяет предварительно обучать на большом масштабе.

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 использование их для задач требует понимания ключевых концепций, таких как промптинг, вложения, внимание и семантическая выборка.

Промптинг Вместо входных и выходных данных LLM контролируются через промпты – контекстные инструкции, которые формируют 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 использует трансформер VATT для производства вложений BERT, осведомленных об сущностях. Конституционный ИИ от Anthropic учит вложения, чувствительные к социальным контекстам. Мультимодальные модели, такие как mT5, производят кросс-лингвальные вложения, предварительно обучая их на более чем 100 языках одновременно.

Внимание

Слои внимания позволяют LLM сосредоточиться на релевантном контексте при генерации текста. Мультиголовое самообучение является ключом к трансформаторам, анализирующим отношения между словами в длинных текстах.

Например, модель ответа на вопрос может научиться присваивать более высокие веса внимания входным словам, релевантным для нахождения ответа. Механизмы визуального внимания фокусируются на соответствующих регионах изображения.

Недавние варианты, такие как скудное внимание, улучшают эффективность, снижая избыточные вычисления внимания. Модели, такие как GShard, используют внимание, смешанное с экспертами, для большей эффективности параметров. Универсальный трансформер вводит глубинную рекуррентность, позволяя 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 подобия по документам. Выборка дополняет LLM, позволяя использовать 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 скудные метаданные ключевых слов для улучшения полноты. Модели, такие как REALM, напрямую оптимизируют вложения для целей выборки через двойные кодировщики.

Недавняя работа также исследует кросс-модальную выборку между текстом, изображениями и видео, используя общее многомодальное 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. Инженерия промптов для формирования задачи
2. Генерация сырого текста LLM
3. Фильтры безопасности для обнаружения проблем
4. Постобработка для форматирования

Например, помощник для написания эссе будет использовать промпт, определяющий предмет эссе, генерировать текст из LLM, фильтровать для осмысленности, а затем проверять орфографию выходных данных.

Поиск и выборка

Создайте семантические системы поиска, выполнив:

1. Индексирование корпуса документов в векторную базу данных для подобия
2. Принятие запросов поиска и нахождение релевантных попаданий через приближенный поиск ближайших соседей
3. Питание попаданий в качестве контекста в LLM для суммирования и синтеза ответа

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

Мультитаскинг

Вместо того, чтобы обучать отдельные специализированные LLM, мультимодели позволяют обучать одну модель нескольким навыкам через:

1. Промпты, формирующие 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 символического 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 “виртуальном 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 промптовать LLM делает или ломает приложения. Ключевые навыки включают:

• Формирование задач как естественного языка инструкций и примеров
• Контроль длины, специфичности и тона промптов
• Итеративное совершенствование 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 инкрементального улучшения через опыт.

Фреймворки оркестровки

Упростите разработку приложений LLM, используя фреймворки, такие как LangChain, Cohere, которые делают легко цепочку моделей в конвейеры, интегрировать с источниками данных и абстрагировать инфраструктуру.

LangChain предлагает модульную архитектуру для составления промптов, моделей, пред- и постпроцессоров и соединителей данных в настраиваемые рабочие процессы. Cohere предоставляет студию для автоматизации рабочих процессов LLM с помощью 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
• Распределенная трассировка для мониторинга узких мест конвейера
• Фреймворки A/B-тестирования для проведения 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, оптимизируют промпты, гиперпараметры и архитектуры 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, 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 наличия предубеждений с помощью библиотек, таких как FairLearn и WhatIfTools
• Постоянное выполнение юнит-тестов против ключевых промптов
• Отслеживание реальных журналов модели и дрейфа с помощью инструментов, таких как WhyLabs
• Применение тестирования на основе атак с помощью библиотек, таких 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 с помощью графов причинности и маскировки градиента. Инструменты ответственного ИИ остаются активной областью инноваций.

Мультимодальные приложения

За пределами текста LLM открывают новые рубежи в мультимодальной интеллекте:

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

Это расширяет LLM за пределы языка для рассуждений о физическом мире.

В заключение

Крупномасштабные языковые модели представляют собой новую эру в возможностях ИИ. Освоение 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.