Një udhëzues për zotërimin e modeleve të mëdha gjuhësore

Modelet e mëdha të gjuhëve (LLM) kanë shpërthyer në popullaritet gjatë viteve të fundit, duke revolucionarizuar përpunimin e gjuhës natyrore dhe AI. Nga chatbot-ët tek motorët e kërkimit te mjetet ndihmëse të shkrimit krijues, LLM-të po fuqizojnë aplikacionet më të avancuara në të gjithë industritë. Megjithatë, ndërtimi i produkteve të dobishme të bazuara në LLM kërkon aftësi dhe njohuri të specializuara. Ky udhëzues do t'ju ofrojë një përmbledhje gjithëpërfshirëse por të arritshme të koncepteve kryesore, modeleve arkitekturore dhe aftësive praktike të nevojshme për të shfrytëzuar në mënyrë efektive potencialin e madh të LLM-ve.

Cilat janë modelet e mëdha të gjuhës dhe pse janë të rëndësishme?

LLM-të janë një klasë e modeleve të të mësuarit të thellë që janë të trajnuara paraprakisht në korpuse teksti masive, duke i lejuar ata të gjenerojnë tekst të ngjashëm me njeriun dhe të kuptojnë gjuhën natyrore në një nivel të paparë. Ndryshe nga modelet tradicionale NLP të cilat mbështeten në rregulla dhe shënime, LLM-të si GPT-3 mësojnë aftësitë gjuhësore në një mënyrë të pambikëqyrur, të vetë-mbikëqyrur duke parashikuar fjalë të maskuara në fjali. Natyra e tyre themelore i lejon ata të përshtaten mirë për një shumëllojshmëri të gjerë detyrash NLP në rrjedhën e poshtme.

LLM-të përfaqësojnë një ndryshim paradigme në AI dhe kanë aktivizuar aplikacione si chatbot, motorët e kërkimit dhe gjeneruesit e tekstit që më parë ishin jashtë mundësive. Për shembull, në vend që të mbështeten në rregulla të brishta të koduara me dorë, chatbot-et tani mund të kenë biseda në formë të lirë duke përdorur LLM si Anthropic's Claude. Aftësitë e fuqishme të LLM-ve rrjedhin nga tre inovacione kryesore:

1. Shkalla e të dhënave: LLM-të janë trajnuar në korpuse në shkallë interneti me miliarda fjalë, p.sh. GPT-3 pa 45 TB të dhëna teksti. Kjo siguron mbulim të gjerë gjuhësor.
2. Madhësia e modelit: LLM si GPT-3 kanë 175 miliardë parametra, duke i lejuar ata të thithin të gjitha këto të dhëna. Kapaciteti i madh i modelit është çelësi i përgjithësimit.
3. Vetë-mbikëqyrja: Në vend të etiketimit të kushtueshëm njerëzor, LLM-të trajnohen nëpërmjet objektivave të vetë-mbikëqyrur të cilët krijojnë të dhëna "pseudo-etiketuar" nga teksti i papërpunuar. Kjo mundëson para-trajnim në shkallë.

Zotërimi i njohurive dhe aftësive për të rregulluar dhe vendosur siç duhet LLM-të do t'ju lejojë të inovoni zgjidhje dhe produkte të reja NLP.

Konceptet kryesore për aplikimin e LLM

Ndërsa LLM-të kanë aftësi të jashtëzakonshme menjëherë, përdorimi efektiv i tyre për detyrat në rrjedhën e poshtme kërkon të kuptuarit e koncepteve kryesore si nxitja, ngulitja, vëmendja dhe rikthimi semantik.

Kërkesat Në vend të hyrjeve dhe daljeve, LLM-të kontrollohen nëpërmjet kërkesave - udhëzime kontekstuale që krijojnë një detyrë. Për shembull, për të përmbledhur një pasazh teksti, ne do të japim shembuj si:

"Pasazh: Përmbledhje:"

Modeli më pas gjeneron një përmbledhje në daljen e tij. Inxhinieria e shpejtë është thelbësore për drejtimin efektiv të LLM-ve.

ngulitje

Përfshirjet e fjalëve përfaqësojnë fjalët si vektorë të dendur që kodojnë kuptimin semantik, duke lejuar veprime matematikore. LLM-të përdorin ngulitje për të kuptuar kontekstin e fjalës.

Teknikat si Word2Vec dhe BERT krijojnë modele të ngulitjes që mund të ripërdoren. Word2Vec filloi përdorimin e rrjeteve nervore të cekëta për të mësuar ngulitje duke parashikuar fjalët fqinje. BERT prodhon ngulitje të thella kontekstuale duke maskuar fjalët dhe duke i parashikuar ato bazuar në kontekstin dydrejtues.

Hulumtimet e fundit kanë evoluar ngulitje për të kapur më shumë marrëdhënie semantike. Modeli MUM i Google përdor transformatorin VATT për të prodhuar ngulitje BERT të vetëdijshëm për entitetet. AI Kushtetuese e Anthropic mëson përfshirje të ndjeshme ndaj konteksteve sociale. Modelet shumëgjuhëshe si mT5 prodhojnë ngulitje ndërgjuhësore duke u trajnuar paraprakisht në mbi 100 gjuhë njëkohësisht.

Kujdes

Shtresat e vëmendjes lejojnë që LLM-të të përqendrohen në kontekstin përkatës kur gjenerojnë tekst. Vetë-vëmendja me shumë kokë është çelësi për transformatorët që analizojnë marrëdhëniet e fjalëve nëpër tekste të gjata.

Për shembull, një model i përgjigjes së pyetjeve mund të mësojë të caktojë pesha më të larta të vëmendjes për të futur fjalët që lidhen me gjetjen e përgjigjes. Mekanizmat e vëmendjes vizuale fokusohen në rajonet përkatëse të një imazhi.

Variantet e fundit si vëmendja e rrallë përmirësojnë efikasitetin duke reduktuar llogaritjet e tepërta të vëmendjes. Modelet si GShard përdorin vëmendjen e përzier të ekspertëve për efikasitet më të madh të parametrave. Transformatori Universal prezanton përsëritjen në thellësi duke mundësuar modelimin e varësive afatgjata.

Kuptimi i inovacioneve të vëmendjes ofron njohuri për zgjerimin e aftësive të modelit.

rikthim

Bazat e të dhënave të mëdha vektoriale të quajtura indekse semantike ruajnë ngulitje për kërkim efikas të ngjashmërisë mbi dokumentet. Rikthimi rrit LLM-të duke lejuar një kontekst të jashtëm të madh.

Algoritme të fuqishme të përafërta të fqinjit më të afërt si HNSW, LSH PQ mundëson kërkimin e shpejtë semantik edhe me miliarda dokumente. Për shembull, Claude LLM i Anthropic përdor HNSW për të marrë mbi një indeks prej 500 milionë dokumentesh.

Rikthimi hibrid kombinon ngulitje të dendura dhe meta të dhëna të rralla të fjalëve kyçe për rikujtim të përmirësuar. Modele si REALM optimizojnë drejtpërdrejt futjet për objektivat e rikthimit nëpërmjet koduesve të dyfishtë.

Puna e fundit eksploron gjithashtu gjetjen ndër-modale midis tekstit, imazheve dhe videos duke përdorur hapësira të përbashkëta vektoriale multimodale. Zotërimi i rikthimit semantik zhbllokon aplikacione të reja si motorët e kërkimit multimedial.

Modelet arkitekturore

Ndërsa trajnimi i modeleve mbetet kompleks, aplikimi i LLM-ve të paratrajnuara është më i arritshëm duke përdorur modele arkitekturore të provuara dhe të testuara:

Linja e gjenerimit të tekstit

Përdorni LLM-të për aplikacionet e tekstit gjenerues nëpërmjet:

1. Inxhinieria e shpejtë për të kornizuar detyrën
2. Gjenerimi LLM i tekstit të papërpunuar
3. Filtra sigurie për të kapur problemet
4. Pas-përpunimi për formatim

Për shembull, një ndihmë për shkrimin e esesë do të përdorte një kërkesë që përcakton temën e esesë, do të gjeneronte tekst nga LLM, do të filtronte sensibilitetin dhe më pas do të kontrollonte rezultatin.

Kërkimi dhe rikthimi

Ndërtoni sisteme kërkimi semantik duke:

1. Indeksimi i një korpusi dokumenti në një bazë të dhënash vektoriale për ngjashmëritë
2. Pranimi i pyetjeve të kërkimit dhe gjetja e hiteve përkatëse nëpërmjet kërkimit të përafërt të fqinjit më të afërt
3. Feeding hits si kontekst për një LLM për të përmbledhur dhe sintetizuar një përgjigje

Kjo përdor rikthimin mbi dokumentet në shkallë në vend që të mbështetet vetëm në kontekstin e kufizuar të LLM.

Mësimi me shumë detyra

Në vend të trajnimit të specialistëve individualë të LLM, modelet me shumë detyra lejojnë mësimin e një modeli të aftësive të shumta nëpërmjet:

1. Kërkon inkuadrimin e çdo detyre
2. Përshtatja e përbashkët e detyrave
3. Shtimi i klasifikuesve në koduesin LLM për të bërë parashikime

Kjo përmirëson performancën e përgjithshme të modelit dhe redukton kostot e trajnimit.

Sistemet hibride të AI

Kombinon pikat e forta të LLM-ve dhe AI ​​më simbolike nëpërmjet:

1. LLM-të që trajtojnë detyrat e gjuhës së hapur
2. Logjika e bazuar në rregulla ofron kufizime
3. Njohuri të strukturuara të përfaqësuara në një KG
4. LLM dhe të dhëna të strukturuara që pasurojnë njëra-tjetrën në një "cikël të virtytshëm"

Kjo kombinon fleksibilitetin e qasjeve nervore me qëndrueshmërinë e metodave simbolike.

Aftësitë kryesore për aplikimin e LLM

Me këto modele arkitekturore në mendje, le të gërmojmë tani në aftësitë praktike për vënien në punë të LLM-ve:

Inxhinieri e shpejtë

Të qenit në gjendje për të nxitur në mënyrë efektive LLM-të krijon ose prish aplikacione. Aftësitë kryesore përfshijnë:

• Inkuadrimi i detyrave si udhëzime dhe shembuj të gjuhës natyrore
• Kontrollimi i gjatësisë, specifikës dhe zërit të kërkesave
• Rafinimi i përsëritur i kërkesave bazuar në rezultatet e modelit
• Kurimi i koleksioneve të shpejta rreth domeneve si mbështetja e klientit
• Studimi i parimeve të ndërveprimit njeri-AI

Nxitja është pjesë arti dhe pjesërisht shkencë – prisni të përmirësoheni në mënyrë graduale përmes përvojës.

Korniza orkestruese

Drejtoni zhvillimin e aplikacionit LLM duke përdorur korniza si LangChain, Cohere të cilat e bëjnë të lehtë lidhjen e modeleve në tubacione, integrimin me burimet e të dhënave dhe infrastrukturën abstrakte.

LangChain ofron një arkitekturë modulare për kompozimin e kërkesave, modeleve, përpunuesve para/post dhe lidhësve të të dhënave në flukse pune të personalizueshme. Cohere ofron një studio për automatizimin e rrjedhave të punës LLM me një GUI, REST API dhe Python SDK.

Këto korniza përdorin teknika si:

• Ndarja e transformatorit për të ndarë kontekstin nëpër GPU për sekuenca të gjata
• Kërkesat e modelit asinkron për performancë të lartë
• Strategjitë e ruajtjes në memorie, si më pak e përdorur së fundmi për të optimizuar përdorimin e kujtesës
• Gjurmimi i shpërndarë për të monitoruar pengesat e tubacioneve
• Kornizat e testimit A/B për të kryer vlerësime krahasuese
• Versionimi i modelit dhe menaxhimi i lëshimit për eksperimentim
• Shkallëzimi në platformat cloud si AWS SageMaker për kapacitet elastik

Mjetet AutoML si Spell ofrojnë optimizim të kërkesave, hparams dhe arkitekturave të modeleve. AI Economist rregullon modelet e çmimeve për konsumin e API.

Vlerësimi dhe Monitorimi

Vlerësimi i performancës LLM është thelbësor përpara vendosjes:

• Matni cilësinë e përgjithshme të prodhimit nëpërmjet saktësisë, rrjedhshmërisë, metrikës së koherencës
• Përdorni standarde si GLUE, SuperGLUE që përfshin grupe të dhënash NLU/NLG
• Aktivizo vlerësimin njerëzor nëpërmjet kornizave si scale.com dhe LionBridge
• Monitoroni dinamikën e trajnimit me mjete si Peshat dhe Paragjykimet
• Analizoni sjelljen e modelit duke përdorur teknika si modelimi i temës LDA
• Kontrolloni për paragjykime me bibliotekat si FairLearn dhe WhatIfTools
• Kryeni vazhdimisht testet e njësisë kundër kërkesave kryesore
• Ndiqni regjistrat e modeleve të botës reale dhe lëvizni duke përdorur mjete si WhyLabs
• Aplikoni testimin kundërshtar përmes bibliotekave si TextAttack dhe Robustness Gym

Hulumtimet e fundit përmirësojnë efikasitetin e vlerësimit njerëzor nëpërmjet çiftimit të balancuar dhe algoritmeve të përzgjedhjes së nëngrupeve. Modele si DELPHI luftojnë sulmet kundërshtare duke përdorur grafikët e shkakësisë dhe maskimin e gradientit. Vegla e përgjegjshme e inteligjencës artificiale mbetet një fushë aktive e inovacionit.

Aplikacione multimodale

Përtej tekstit, LLM-të hapin kufij të rinj në inteligjencën multimodale:

• Kushtojini LLM-të në imazhe, video, të folur dhe modalitete të tjera
• Arkitekturat e unifikuara multimodale të transformatorëve
• Marrja ndër-modale në të gjitha llojet e mediave
• Gjenerimi i titrave, përshkrimeve vizuale dhe përmbledhjeve
• Koherenca multimodale dhe sensi i përbashkët

Kjo i shtrin LLM-të përtej gjuhës tek arsyetimi rreth botës fizike.

Në Përmbledhje

Modelet e mëdha të gjuhëve përfaqësojnë një epokë të re në aftësitë e AI. Zotërimi i koncepteve të tyre kryesore, modeleve arkitekturore dhe aftësive praktike do t'ju mundësojë të rinovoni produkte dhe shërbime të reja inteligjente. LLM-të ulin barrierat për krijimin e sistemeve të aftë të gjuhës natyrore – me ekspertizën e duhur, ju mund t'i përdorni këto modele të fuqishme për të zgjidhur problemet e botës reale.