Vodnik za obvladovanje velikih jezikovnih modelov

Veliki jezikovni modeli (LLM) so v zadnjih nekaj letih eksplodirali v priljubljenosti, kar je revolucioniralo obdelavo naravnega jezika in AI. LLM-ji poganjajo vrhunske aplikacije v panogah, od klepetalnih robotov do iskalnikov in pripomočkov za kreativno pisanje. Vendar izdelava uporabnih izdelkov, ki temeljijo na LLM, zahteva posebne veščine in znanje. Ta vodnik vam bo zagotovil izčrpen, a dostopen pregled ključnih konceptov, arhitekturnih vzorcev in praktičnih veščin, potrebnih za učinkovito izkoriščanje velikega potenciala LLM.

Kaj so veliki jezikovni modeli in zakaj so pomembni?

Študenti LLM so razred modelov globokega učenja, ki so vnaprej usposobljeni za množične besedilne korpuse, kar jim omogoča ustvarjanje besedila, podobnega človeku, in razumevanje naravnega jezika na ravni brez primere. Za razliko od tradicionalnih modelov NLP, ki se opirajo na pravila in opombe, se LLM-ji, kot je GPT-3, učijo jezikovnih veščin na nenadzorovan, samonadzorovan način s predvidevanjem zamaskiranih besed v stavkih. Njihova temeljna narava omogoča, da jih je mogoče natančno prilagoditi za najrazličnejše NLP naloge, ki se izvajajo na nižji stopnji.

LLM predstavljajo spremembo paradigme v AI in so omogočili aplikacije, kot so chatboti, iskalniki in generatorji besedila, ki so bili prej nedosegljivi. Na primer, namesto da bi se zanašali na občutljiva ročno kodirana pravila, lahko chatboti zdaj vodijo pogovore v prosti obliki z uporabo LLM-jev, kot je Claude iz Anthropic. Močne zmogljivosti LLM-jev izhajajo iz treh ključnih inovacij:

1. Lestvica podatkov: LLM-ji se usposabljajo na internetnih korpusih z milijardami besed, npr. GPT-3 je videl 45 TB besedilnih podatkov. To zagotavlja široko jezikovno pokritost.
2. Velikost modela: LLM-ji, kot je GPT-3, imajo 175 milijard parametrov, kar jim omogoča, da absorbirajo vse te podatke. Velika zmogljivost modela je ključna za posploševanje.
3. Samonadzor: Namesto dragega človeškega označevanja se LLM usposablja prek samonadzorovanih ciljev, ki ustvarjajo "psevdooznačene" podatke iz surovega besedila. To omogoča predhodno usposabljanje v velikem obsegu.

Obvladovanje znanja in veščin za pravilno prilagajanje in uvajanje LLM vam bo omogočilo inoviranje novih NLP rešitev in izdelkov.

Ključni koncepti za uporabo LLM

Medtem ko imajo LLM neverjetne zmožnosti takoj po izdelavi, je za njihovo učinkovito uporabo za nadaljnja opravila potrebno razumevanje ključnih konceptov, kot so pozivi, vdelave, pozornost in semantično iskanje.

Pozivi Namesto vhodov in izhodov se LLM-ji nadzorujejo prek pozivov – kontekstualnih navodil, ki oblikujejo nalogo. Na primer, če želimo povzeti odlomek besedila, bi navedli primere, kot so:

»Prehod: Povzetek:«

Model nato v svojem izhodu ustvari povzetek. Hiter inženiring je ključnega pomena za učinkovito vodenje LLM.

Vdelave

Besedne vdelave predstavljajo besede kot goste vektorje, ki kodirajo semantični pomen, kar omogoča matematične operacije. LLM uporabljajo vdelave za razumevanje besednega konteksta.

Tehnike, kot sta Word2Vec in BERT, ustvarijo modele za vdelavo, ki jih je mogoče ponovno uporabiti. Word2Vec je bil pionir v uporabi plitvih nevronskih mrež za učenje vdelav s predvidevanjem sosednjih besed. BERT proizvaja globoke kontekstualne vdelave tako, da prikrije besede in jih predvideva na podlagi dvosmernega konteksta.

Nedavne raziskave so razvile vdelave za zajemanje bolj semantičnih odnosov. Googlov model MUM uporablja transformator VATT za izdelavo vdelav BERT, ki se zavedajo entitet. Anthropicova ustavna umetna inteligenca se uči vdelav, občutljivih na družbene kontekste. Večjezični modeli, kot je mT5, ustvarjajo medjezikovne vdelave s predhodnim usposabljanjem za več kot 100 jezikov hkrati.

pozornost

Plasti pozornosti omogočajo LLM-jem, da se pri ustvarjanju besedila osredotočijo na ustrezen kontekst. Večglavna samopozornost je ključna za transformatorje, ki analizirajo besedne odnose v dolgih besedilih.

Na primer, model odgovarjanja na vprašanja se lahko nauči dodeliti višje uteži pozornosti vnesenim besedam, ki so pomembne za iskanje odgovora. Mehanizmi vizualne pozornosti se osredotočajo na ustrezna področja slike.

Novejše različice, kot je redka pozornost, izboljšajo učinkovitost z zmanjšanjem izračunov odvečne pozornosti. Modeli, kot je GShard, uporabljajo mešanico pozornosti strokovnjakov za večjo učinkovitost parametrov. Univerzalni transformator uvaja ponavljanje po globini, ki omogoča modeliranje dolgoročnih odvisnosti.

Razumevanje inovacij pozornosti zagotavlja vpogled v razširitev zmogljivosti modela.

Pridobivanje

Velike vektorske baze podatkov, imenovane semantični indeksi, shranjujejo vdelave za učinkovito iskanje podobnosti po dokumentih. Pridobivanje dopolnjuje študije LLM z omogočanjem velikega zunanjega konteksta.

Zmogljivi približni algoritmi najbližjega soseda, kot je HNSW, LSH in PQ omogočajo hitro semantično iskanje tudi z milijardami dokumentov. Na primer, Claude LLM iz Anthropic uporablja HNSW za iskanje več kot 500 milijonov indeksov dokumentov.

Hibridno iskanje združuje goste vdelave in redke metapodatke o ključnih besedah ​​za boljši priklic. Modeli, kot je REALM, neposredno optimizirajo vdelave za cilje iskanja prek dvojnih kodirnikov.

Nedavno delo raziskuje tudi medmodalno iskanje med besedilom, slikami in videom z uporabo skupnih multimodalnih vektorskih prostorov. Obvladovanje semantičnega iskanja odklene nove aplikacije, kot so večpredstavnostni iskalniki.

Arhitekturni vzorci

Medtem ko usposabljanje na modelu ostaja zapleteno, je uporaba predhodno usposobljenih LLM bolj dostopna z uporabo preizkušenih arhitekturnih vzorcev:

Cevovod za generiranje besedila

Izkoristite LLM za generativne besedilne aplikacije prek:

1. Hitro inženirstvo za oblikovanje naloge
2. LLM ustvarjanje neobdelanega besedila
3. Varnostni filtri za lovljenje težav
4. Naknadna obdelava za oblikovanje

Na primer, pomoč pri pisanju eseja bi uporabila poziv, ki bi definiral temo eseja, ustvaril besedilo iz LLM, filtriral smiselnost in nato preveril črkovanje.

Iskanje in iskanje

Zgradite semantične iskalne sisteme tako, da:

1. Indeksiranje korpusa dokumentov v vektorsko bazo podatkov za podobnosti
2. Sprejemanje iskalnih poizvedb in iskanje ustreznih zadetkov prek približnega iskanja najbližjega soseda
3. Podajanje zadetkov kot konteksta LLM za povzetek in sintezo odgovora

To izkorišča pridobivanje dokumentov v velikem obsegu, namesto da bi se zanašal samo na omejen kontekst LLM.

Večopravilno učenje

Večopravilni modeli namesto usposabljanja posameznih specialistov LLM omogočajo poučevanje več veščin enega modela prek:

1. Pozivi za uokvirjanje vsake naloge
2. Skupno natančno prilagajanje nalog
3. Dodajanje klasifikatorjev na LLM kodirniku za napovedovanje

To izboljša celotno zmogljivost modela in zmanjša stroške usposabljanja.

Hibridni sistemi AI

Združuje prednosti LLM-jev in bolj simbolično umetno inteligenco prek:

1. LLM, ki se ukvarjajo z odprtimi jezikovnimi nalogami
2. Logika, ki temelji na pravilih in zagotavlja omejitve
3. Strukturirano znanje, predstavljeno v KG
4. LLM in strukturirani podatki, ki se medsebojno bogatijo v »dobrem ciklu«

To združuje prilagodljivost nevronskih pristopov z robustnostjo simbolnih metod.

Ključne veščine za prijavo na LLM

Z upoštevanjem teh arhitekturnih vzorcev se zdaj poglobimo v praktične veščine za izvajanje LLM-jev:

Hiter inženiring

Sposobnost učinkovitega pozivanja LLM naredi ali prekine aplikacije. Ključne veščine vključujejo:

• Uokvirjanje nalog kot navodila in primeri naravnega jezika
• Nadzor nad dolžino, specifičnostjo in glasom pozivov
• Iterativno izboljševanje pozivov na podlagi rezultatov modela
• Urejanje hitrih zbirk okoli domen, kot je podpora strankam
• Preučevanje principov interakcije človek-AI

Nagovarjanje je delno umetnost in delno znanost – pričakujte, da se boste z izkušnjami postopno izboljšali.

Okviri za orkestracijo

Poenostavite razvoj aplikacij LLM z uporabo ogrodij, kot sta LangChain, Cohere, ki olajšajo veriženje modelov v cevovode, integracijo z viri podatkov in abstrahiranje infrastrukture.

LangChain ponuja modularno arhitekturo za sestavljanje pozivov, modelov, pred/po procesorjev in podatkovnih konektorjev v prilagodljive poteke dela. Cohere ponuja studio za avtomatizacijo delovnih tokov LLM z GUI, REST API in Python SDK.

Ti okviri uporabljajo tehnike, kot so:

• Transformer sharding za razdelitev konteksta med grafične procesorje za dolga zaporedja
• Poizvedbe asinhronega modela za visoko prepustnost
• Strategije predpomnjenja, kot je Least Recently Used, za optimizacijo uporabe pomnilnika
• Porazdeljeno sledenje za spremljanje ozkih grl v cevovodu
• Ogrodja testiranja A/B za izvajanje primerjalnih ocen
• Različice modela in upravljanje izdaj za eksperimentiranje
• Prilagoditev na platforme v oblaku, kot je AWS SageMaker, za elastično zmogljivost

Orodja AutoML, kot je Spell, ponujajo optimizacijo pozivov, hparamov in arhitektur modelov. AI Economist prilagodi cenovne modele za porabo API-jev.

Ocenjevanje in spremljanje

Ocenjevanje uspešnosti LLM je ključnega pomena pred uvedbo:

• Izmerite splošno kakovost izhoda z meritvami natančnosti, tekočnosti in skladnosti
• Uporabite merila uspešnosti, kot sta GLUE, SuperGLUE, ki vsebuje nize podatkov NLU/NLG
• Omogočite človeško vrednotenje prek ogrodij, kot sta scale.com in LionBridge
• Spremljajte dinamiko vadbe z orodji, kot sta Weights & Biases
• Analizirajte obnašanje modela z uporabo tehnik, kot je modeliranje teme LDA
• Preverite pristranskosti s knjižnicami, kot sta FairLearn in WhatIfTools
• Nenehno izvajajte teste enot glede na ključne pozive
• Sledite dnevnikom modelov v resničnem svetu in premikajte z orodji, kot je WhyLabs
• Uporabite kontradiktorno testiranje prek knjižnic, kot sta TextAttack in Robustness Gym

Nedavne raziskave izboljšujejo učinkovitost človeškega vrednotenja prek uravnoteženih algoritmov za združevanje in izbiro podmnožic. Modeli, kot je DELPHI, se borijo proti kontradiktornim napadom z uporabo grafov vzročnosti in gradientnega maskiranja. Orodja za odgovorno umetno inteligenco ostajajo aktivno področje inovacij.

Multimodalne aplikacije

Poleg besedila magistrski študiji odpirajo nove meje v multimodalni inteligenci:

• Pogoj LLM na slike, video, govor in druge modalitete
• Enotne multimodalne transformatorske arhitekture
• Medmodalno iskanje med vrstami medijev
• Ustvarjanje napisov, vizualnih opisov in povzetkov
• Multimodalna skladnost in zdrav razum

To razširja LLM izven jezika na sklepanje o fizičnem svetu.

V povzetku

Veliki jezikovni modeli predstavljajo novo dobo v zmogljivostih AI. Obvladovanje njihovih ključnih konceptov, arhitekturnih vzorcev in praktičnih veščin vam bo omogočilo inoviranje novih inteligentnih izdelkov in storitev. LLM-ji znižujejo ovire za ustvarjanje zmogljivih sistemov naravnega jezika – s pravim strokovnim znanjem lahko te zmogljive modele izkoristite za reševanje problemov v resničnem svetu.