Sprievodca zvládnutím veľkých jazykových modelov

Veľké jazykové modely (LLM) za posledných niekoľko rokov vzrástli v popularite a spôsobili revolúciu spracovanie prirodzeného jazyka a AI. Od chatbotov cez vyhľadávače až po pomôcky na kreatívne písanie, LLM poháňajú špičkové aplikácie v rôznych odvetviach. Budovanie užitočných produktov založených na LLM si však vyžaduje špecializované zručnosti a znalosti. Táto príručka vám poskytne komplexný, ale dostupný prehľad kľúčových konceptov, architektonických vzorov a praktických zručností potrebných na efektívne využitie obrovského potenciálu LLM.

Čo sú veľké jazykové modely a prečo sú dôležité?

LLM sú triedou modelov hlbokého učenia, ktoré sú vopred pripravené na masívnych textových korpusoch, čo im umožňuje vytvárať ľudský text a rozumieť prirodzenému jazyku na bezprecedentnej úrovni. Na rozdiel od tradičných modelov NLP, ktoré sa spoliehajú na pravidlá a anotácie, LLM ako GPT-3 sa učia jazykové zručnosti bez dozoru, spôsobom pod vlastným dozorom predpovedaním maskovaných slov vo vetách. Ich základná povaha im umožňuje vyladiť ich pre širokú škálu nadväzujúcich úloh NLP.

LLM predstavujú zmenu paradigmy v AI a umožnili aplikácie ako chatboty, vyhľadávače a textové generátory, ktoré boli predtým mimo dosahu. Napríklad namiesto toho, aby sa spoliehali na krehké ručne kódované pravidlá, chatboty môžu teraz viesť voľne konverzácie pomocou LLM, ako je Anthropic's Claude. Výkonné schopnosti LLM vychádzajú z troch kľúčových inovácií:

1. Rozsah údajov: LLM sú trénované na internetových korpusoch s miliardami slov, napr. GPT-3 videl 45 TB textových dát. To poskytuje široké jazykové pokrytie.
2. Veľkosť modelu: LLM ako GPT-3 majú 175 miliárd parametrov, čo im umožňuje absorbovať všetky tieto údaje. Veľká kapacita modelu je kľúčom k zovšeobecneniu.
3. Sebakontrola: Namiesto nákladného ľudského označovania sú LLM trénovaní prostredníctvom samokontrolovaných cieľov, ktoré vytvárajú „pseudooznačené“ údaje zo surového textu. To umožňuje predtréning vo veľkom rozsahu.

Zvládnutie vedomostí a zručností na správne vyladenie a nasadenie LLM vám umožní inovovať nové riešenia a produkty NLP.

Kľúčové pojmy pre aplikáciu LLM

Zatiaľ čo LLM majú neuveriteľné schopnosti hneď po vybalení, ich efektívne využitie pre následné úlohy si vyžaduje pochopenie kľúčových pojmov, ako sú výzvy, vkladanie, pozornosť a sémantické vyhľadávanie.

Výzvy Namiesto vstupov a výstupov sú LLM riadené prostredníctvom výziev – kontextových inštrukcií, ktoré tvoria rámec úlohy. Napríklad, aby sme zhrnuli textovú pasáž, poskytli by sme príklady ako:

„Pasáž: Zhrnutie:“

Model potom vygeneruje súhrn vo svojom výstupe. Rýchle inžinierstvo je rozhodujúce pre efektívne riadenie LLM.

embeddings

Vloženie slov predstavuje slová ako husté vektory kódujúce sémantický význam, čo umožňuje matematické operácie. LLM využívajú vloženie na pochopenie slovného kontextu.

Techniky ako Word2Vec a BERT vytvárajú modely vkladania, ktoré je možné opätovne použiť. Word2Vec bol priekopníkom v používaní plytkých neurónových sietí na učenie sa vložení predpovedaním susedných slov. BERT vytvára hlboké kontextové vloženia maskovaním slov a ich predpovedaním na základe obojsmerného kontextu.

Nedávny výskum vyvinul vloženie na zachytenie sémantických vzťahov. Model MUM od spoločnosti Google používa na vytváranie vložení BERT so zreteľom na entity transformátor VATT. Ústavná umelá inteligencia Antropic sa učí vloženia citlivé na sociálne kontexty. Viacjazyčné modely, ako je mT5, vytvárajú viacjazyčné vloženia predbežným školením vo viac ako 100 jazykoch súčasne.

pozor

Vrstvy pozornosti umožňujú LLM zamerať sa pri generovaní textu na relevantný kontext. Samostatná pozornosť viacerých hláv je kľúčom k tomu, aby transformátory analyzovali slovné vzťahy v dlhých textoch.

Napríklad model odpovedania na otázky sa môže naučiť priradiť vyššiu váhu pozornosti vstupným slovám relevantným pre nájdenie odpovede. Mechanizmy vizuálnej pozornosti sa zameriavajú na príslušné oblasti obrazu.

Nedávne varianty, ako je riedka pozornosť, zlepšujú efektivitu znížením nadbytočných výpočtov pozornosti. Modely ako GShard využívajú pre väčšiu efektivitu parametrov pozornosť odborníkov. Universal Transformer zavádza hĺbkové opakovanie umožňujúce modelovanie dlhodobejších závislostí.

Pochopenie inovácií pozornosti poskytuje prehľad o rozšírení možností modelu.

Načítanie

Veľké vektorové databázy nazývané sémantické indexy ukladajú vloženie pre efektívne vyhľadávanie podobnosti v dokumentoch. Získavanie rozširuje LLM tým, že umožňuje obrovský externý kontext.

Výkonné približné algoritmy najbližšieho suseda ako napr HNSW, LSH a PQ umožňujú rýchle sémantické vyhľadávanie aj pri miliardách dokumentov. Napríklad Claude LLM spoločnosti Anthropic používa HNSW na vyhľadávanie viac ako 500 miliónov indexu dokumentov.

Hybridné vyhľadávanie kombinuje husté vloženie a riedke metadáta kľúčových slov pre lepšie vyvolanie. Modely ako REALM priamo optimalizujú vloženie pre ciele vyhľadávania pomocou duálnych kódovačov.

Nedávna práca tiež skúma crossmodálne vyhľadávanie medzi textom, obrázkami a videom pomocou zdieľaných multimodálnych vektorových priestorov. Zvládnutie sémantického vyhľadávania otvára nové aplikácie, ako sú multimediálne vyhľadávače.

Architektonické vzory

Zatiaľ čo modelové školenie zostáva zložité, aplikácia predtrénovaných LLM je dostupnejšia pomocou osvedčených architektonických vzorov:

Potrubie generovania textu

Využite LLM pre generatívne textové aplikácie prostredníctvom:

1. Okamžité inžinierstvo na vytvorenie rámca úlohy
2. LLM generovanie surového textu
3. Bezpečnostné filtre na zachytenie problémov
4. Následné spracovanie pre formátovanie

Napríklad pomôcka na písanie eseje by použila výzvu na definovanie predmetu eseje, vygenerovala text z LLM, filtrovala zmysluplnosť a potom by skontrolovala výstup.

Vyhľadávanie a získavanie

Zostavte sémantické vyhľadávacie systémy pomocou:

1. Indexovanie korpusu dokumentu do vektorovej databázy kvôli podobnosti
2. Prijímanie vyhľadávacích dopytov a vyhľadávanie relevantných výsledkov prostredníctvom približného vyhľadávania najbližšieho suseda
3. Pridávanie prístupov ako kontextu do LLM na zhrnutie a syntetizovanie odpovede

To skôr využíva vyhľadávanie dokumentov vo veľkom rozsahu, než sa spoliehať len na obmedzený kontext LLM.

Viacúlohové učenie

Namiesto školenia jednotlivých špecialistov LLM umožňujú modely s viacerými úlohami výučbu viacerých zručností jedného modelu prostredníctvom:

1. Výzvy tvoriace rámec každej úlohy
2. Spoločné dolaďovanie úloh
3. Pridanie klasifikátorov do kódovača LLM na vytváranie predpovedí

To zlepšuje celkový výkon modelu a znižuje náklady na školenie.

Hybridné systémy AI

Kombinuje silné stránky LLM a symbolickejšiu AI prostredníctvom:

1. LLM zaoberajúce sa otvorenými jazykovými úlohami
2. Logika založená na pravidlách poskytujúca obmedzenia
3. Štruktúrované znalosti reprezentované v KG
4. LLM a štruktúrované dáta, ktoré sa navzájom obohacujú v „účinnom cykle“

To spája flexibilitu neurálnych prístupov s robustnosťou symbolických metód.

Kľúčové zručnosti pre aplikáciu LLM

S ohľadom na tieto architektonické vzory sa teraz pozrime na praktické zručnosti na uvedenie LLM do práce:

Rýchle inžinierstvo

Byť schopný efektívne podnietiť LLM k vytváraniu alebo rušeniu aplikácií. Medzi kľúčové zručnosti patrí:

• Rámcovanie úloh ako pokynov a príkladov v prirodzenom jazyku
• Ovládanie dĺžky, špecifickosti a hlasu výziev
• Iteratívne spresňujúce výzvy na základe výstupov modelu
• Spravovanie rýchlych zbierok v doménach, ako je zákaznícka podpora
• Štúdium princípov interakcie človek-AI

Podnecovanie je čiastočne umenie a čiastočne veda – očakávajte, že sa budete postupne zlepšovať prostredníctvom skúseností.

Orchestračné rámce

Zefektívnite vývoj aplikácií LLM pomocou rámcov ako LangChain, Cohere, ktoré uľahčujú reťazenie modelov do potrubí, integráciu so zdrojmi údajov a abstraktnú infraštruktúru.

LangChain ponúka modulárnu architektúru na vytváranie výziev, modelov, pre/post procesorov a dátových konektorov do prispôsobiteľných pracovných postupov. Cohere poskytuje štúdio na automatizáciu pracovných postupov LLM pomocou GUI, REST API a Python SDK.

Tieto rámce využívajú techniky ako:

• Zdieľanie transformátora na rozdelenie kontextu medzi GPU pre dlhé sekvencie
• Dopyty asynchrónneho modelu pre vysokú priepustnosť
• Stratégie ukladania do vyrovnávacej pamäte ako Najmenej nedávno použité na optimalizáciu využitia pamäte
• Distribuované sledovanie na monitorovanie úzkych miest potrubia
• A/B testovacie rámce na spustenie porovnávacích hodnotení
• Verzia modelu a správa vydaní pre experimentovanie
• Škálovanie na cloudové platformy ako AWS SageMaker pre pružnú kapacitu

Nástroje AutoML ako Spell ponúkajú optimalizáciu výziev, hparamov a architektúr modelov. AI Economist ladí cenové modely pre spotrebu API.

Hodnotenie a monitorovanie

Pred nasadením je kľúčové vyhodnotiť výkonnosť LLM:

• Merajte celkovú kvalitu výstupu pomocou metrík presnosti, plynulosti a koherencie
• Použite benchmarky ako GLUE, SuperGLUE obsahujúce množiny údajov NLU/NLG
• Umožnite ľudské hodnotenie prostredníctvom rámcov ako scale.com a LionBridge
• Sledujte dynamiku tréningu pomocou nástrojov ako Weights & Biases
• Analyzujte správanie modelu pomocou techník, ako je modelovanie tém LDA
• Skontrolujte predsudky pomocou knižníc ako FairLearn a WhatIfTools
• Nepretržite spúšťajte testy jednotiek proti kľúčovým výzvam
• Sledujte záznamy modelov v reálnom svete a driftujte pomocou nástrojov ako WhyLabs
• Aplikujte testovanie protivníkov prostredníctvom knižníc ako TextAttack a Robustness Gym

Nedávny výskum zlepšuje efektivitu ľudského hodnotenia prostredníctvom vyváženého párovania a algoritmov výberu podmnožín. Modely ako DELPHI bojujú proti nepriateľským útokom pomocou grafov kauzality a maskovania gradientu. Zodpovedné nástroje AI zostávajú aktívnou oblasťou inovácií.

Multimodálne aplikácie

Okrem textu otvárajú LLM nové hranice v multimodálnej inteligencii:

• Podmieňujte LLM na obrázkoch, videu, reči a iných modalitách
• Zjednotené architektúry multimodálnych transformátorov
• Crossmodálne vyhľadávanie medzi typmi médií
• Generovanie titulkov, vizuálnych popisov a súhrnov
• Multimodálna súdržnosť a zdravý rozum

Toto rozširuje LLM nad rámec jazyka na uvažovanie o fyzickom svete.

V súhrne

Veľké jazykové modely predstavujú novú éru v schopnostiach AI. Zvládnutie ich kľúčových konceptov, architektonických vzorov a praktických zručností vám umožní inovovať nové inteligentné produkty a služby. LLM znižujú bariéry pri vytváraní schopných systémov prirodzeného jazyka – so správnymi odbornými znalosťami môžete využiť tieto výkonné modely na riešenie skutočných problémov.