En guide till att bemästra stora språkmodeller

Stora språkmodeller (LLM) har exploderat i popularitet under de senaste åren, revolutionerande naturlig språkbehandling och AI. Från chattbotar till sökmotorer till kreativa skrivhjälpmedel, LLM är drivande för banbrytande applikationer över hela branschen. Men att bygga användbara LLM-baserade produkter kräver specialiserade färdigheter och kunskaper. Den här guiden kommer att ge dig en omfattande men lättillgänglig översikt av de viktigaste begreppen, arkitekturmönster och praktiska färdigheter som behövs för att effektivt utnyttja den enorma potentialen hos LLM.

Vad är stora språkmodeller och varför är de viktiga?

LLM är en klass av djupa inlärningsmodeller som är förtränade på enorma textkorpus, vilket gör att de kan generera mänskligliknande text och förstå naturligt språk på en tidigare aldrig skådad nivå. Till skillnad från traditionella NLP-modeller som förlitar sig på regler och annoteringar, lär sig LLM som GPT-3 språkfärdigheter på ett ostrukturerat, självständigt sätt genom att förutsäga maskerade ord i meningar. Deras grundläggande natur gör att de kan finjusteras för en mängd olika NLP-uppgifter.

LLM representerar ett paradigmskifte inom AI och har möjliggjort applikationer som chattbotar, sökmotorer och textgeneratorer som tidigare var omöjliga. Till exempel kan chattbotar nu ha fritextkonversationer med hjälp av LLM som Anthropics Claude. De kraftfulla funktionerna hos LLM härrör från tre nyckelinnovationer:

1. Skalans datamängd: LLM tränas på internet-stora korpus med miljarder ord, t.ex. GPT-3 såg 45 TB textdata. Detta ger en bred språklig täckning.
2. Modellstorlek: LLM som GPT-3 har 175 miljarder parametrar, vilket gör att de kan absorbera all denna data. Stor modellkapacitet är nyckeln till generalisering.
3. Självständig övervakning: Istället för dyra mänskliga etiketter, tränas LLM med hjälp av självständiga mål som skapar “pseudomärkta” data från råtext. Detta möjliggör förträning i stor skala.

Att bemästra kunskapen och färdigheterna för att korrekt finjustera och distribuera LLM kommer att låta dig innovativt skapa nya NLP-lösningar och produkter.

Nyckelbegrepp för att tillämpa LLM

Medan LLM har otroliga förmågor direkt ur lådan, kräver effektiv användning av dem för nedströmsuppgifter en förståelse av nyckelbegrepp som prompting, inbäddningar, uppmärksamhet och semantisk återvinning.

Prompting Istället för indata och utdata, styrs LLM via prompts – kontextuella instruktioner som ramverkar en uppgift. Till exempel, för att sammanfatta en textpassage, skulle vi tillhandahålla exempel som:

“Passage: Sammanfattning:”

Modellen genererar sedan en sammanfattning i sin utdata. Promptteknik är avgörande för att styra LLM effektivt.

Inbäddningar

Ordbaserade inbäddningar representerar ord som täta vektorer som kodar semantisk betydelse, vilket möjliggör matematiska operationer. LLM använder inbäddningar för att förstå ordkontext.

Tekniker som Word2Vec och BERT skapar inbäddningsmodeller som kan återanvändas. Word2Vec banade väg för användningen av grunt neurala nätverk för att lära inbäddningar genom att förutsäga närliggande ord. BERT producerar djupa kontextuella inbäddningar genom att maskera ord och förutsäga dem baserat på bidirektionell kontext.

Senaste forskningen har utvecklat inbäddningar för att fånga fler semantiska relationer. Googles MUM-modell använder VATT-transformatorn för att producera entitetsmedvetna BERT-inbäddningar. Anthropics Constitutional AI lär inbäddningar som är känsliga för sociala sammanhang. Multispråkiga modeller som mT5 producerar tvåspråkiga inbäddningar genom att förträna på över 100 språk samtidigt.

Uppmärksamhet

Uppmärksamhetslager tillåter LLM att fokusera på relevant kontext när de genererar text. Multi-huvud-självuppmärksamhet är nyckeln till att transformers analyserar ordrelationer över långa texter.

Till exempel kan en frågesvarsmodell lära sig att tilldela högre uppmärksamhetsvikt till indataord som är relevanta för att hitta svaret. Visuell uppmärksamhetsmekanism fokuserar på relevanta områden i en bild.

Senaste varianter som sparse uppmärksamhet förbättrar effektiviteten genom att minska redundanta uppmärksamhetsberäkningar. Modeller som GShard använder expert-uppmärksamhet för större parameter-effektivitet. Den universella transformatorn introducerar djup-vist återkomst som möjliggör modellering av längre beroenden.

Att förstå uppmärksamhetsinnovationer ger insikt i att utöka modellförmågor.

Återvinning

Stora vektor-databaser som kallas semantiska index lagrar inbäddningar för effektiv likhets-sökning över dokument. Återvinning kompletterar LLM genom att tillåta enorm extern kontext.

Kraftfulla approximativa närmaste granne-algoritmer som HNSW, LSH och PQ möjliggör snabb semantisk sökning även med miljarder dokument. Till exempel använder Anthropics Claude LLM HNSW för återvinning över en 500 miljoner dokument-index.

Hybrid-återvinning kombinerar täta inbäddningar och glesa nyckelords-metadata för förbättrad återkallande. Modeller som REALM optimerar direkt inbäddningar för återvinning-mål via dubbla kodare.

Senaste arbeten undersöker också cross-modal återvinning mellan text, bilder och video med hjälp av delade multimodala vektorrum. Att bemästra semantisk återvinning låser upp nya applikationer som multimedi-sökmotorer.

Arkitekturmönster

Medan modellträning fortfarande är komplext, är det mer tillgängligt att applicera förtränade LLM med hjälp av beprövade och testade arkitekturmönster:

Textgenererings-pipeline

Utnyttja LLM för generativa text-applikationer via:

1. Promptteknik för att ramverka uppgiften
2. LLM-generering av råtext
3. Säkerhetsfilter för att fånga problem
4. Efterbearbetning för formatering

Till exempel skulle en essäskrivhjälp använda en prompt som definierar essä-ämnet, generera text från LLM, filtrera för meningsfullhet och sedan stavkontrollera utdata.

Sökning och återvinning

Bygg semantiska söksystem genom:

1. Indexering av en dokumentkorpus i en vektordatabas för likheter
2. Acceptera sökfrågor och hitta relevanta träffar via approximativ närmaste granne-sökning
3. Mata träffar som kontext till en LLM för att sammanfatta och syntetisera ett svar

Detta utnyttjar återvinning över dokument i stor skala snarare än att förlita sig enbart på LLM:s begränsade kontext.

Multi-uppgiftsinlärning

Istället för att träna enskilda LLM-specialister, tillåter multi-uppgiftsmodeller att undervisa en modell flera färdigheter via:

1. Prompt som ramverkar varje uppgift
2. Gemensam finjustering över uppgifter
3. Lägga till klassificerare på LLM-kodare för att göra förutsägelser

Detta förbättrar den övergripande modellprestandan och minskar träningskostnaderna.

Hybrid-AI-system

Kombinerar styrkorna hos LLM och mer symbolisk AI via:

1. LLM hanterar öppna språk-uppgifter
2. Regelbaserad logik tillhandahåller begränsningar
3. Strukturerad kunskap representeras i en kunskapsgraf
4. LLM och strukturerad data berikar varandra i en “dygdig cirkel”

Detta kombinerar flexibiliteten hos neurala tillvägagångssätt med robustheten hos symboliska metoder.

Nyckelfärdigheter för att tillämpa LLM

Med dessa arkitekturmönster i åtanke, låt oss nu gräva djupare i praktiska färdigheter för att sätta LLM i arbete:

Promptteknik

Att kunna effektivt prompta LLM gör eller bryter applikationer. Nyckelfärdigheter inkluderar:

• Ramverka uppgifter som naturliga språkinstruktioner och exempel
• Kontrollera längd, specificitet och röst på prompts
• Iterativt förbättra prompts baserat på modellutdata
• Samla in prompt-samlingar runt domäner som kundsupport
• Studera principer för mänsklig-AI-interaktion

Promptning är dels konst och dels vetenskap – förvänta dig att förbättra genom erfarenhet.

Orkestreringsramverk

Strömlinjeforma LLM-applikationsutveckling med hjälp av ramverk som LangChain, Cohere som gör det enkelt att kedja modeller i pipelines, integrera med datakällor och abstrahera bort infrastruktur.

LangChain erbjuder en modulär arkitektur för att komponera prompt, modeller, för- och efterbearbetare och dataanslutningar till anpassningsbara arbetsflöden. Cohere tillhandahåller en studio för att automatisera LLM-arbetsflöden med en GUI, REST-API och Python-SDK.

Dessa ramverk använder tekniker som:

• Transformator-sharding för att dela kontext över GPU:er för långa sekvenser
• Asynkrona modellfrågor för hög genomströmning
• Cachestrategier som Least Recently Used för att optimera minnesanvändning
• Distribuerad spårning för att övervaka pipeline-flaskhalsar
• A/B-testramverk för att köra jämförande utvärderingar
• Modellversionering och releasemanagement för experiment
• Skalning till molnplattformar som AWS SageMaker för elastisk kapacitet

AutoML-verktyg som Spell erbjuder optimering av prompt, hparam och modellarkitektur. AI-ekonomen justerar prismodeller för API-konsumtion.

Utvärdering och övervakning

Att utvärdera LLM-prestanda är avgörande innan distribution:

• Mät övergripande utdatorkvalitet via noggrannhet, flyt och sammanhängande mått
• Använd benchmark som GLUE, SuperGLUE som består av NLU/NLG-dataset
• Aktivera mänsklig utvärdering via ramverk som scale.com och LionBridge
• Övervaka träningsdynamik med verktyg som Weights & Biases
• Analysera modellbeteende med tekniker som LDA-ämnemodellering
• Kontrollera för bias med bibliotek som FairLearn och WhatIfTools
• Kör kontinuerligt enhetstest mot nyckelprompt
• Spåra verkliga modellloggar och drift med verktyg som WhyLabs
• Tillämpa adversarial testning via bibliotek som TextAttack och Robustness Gym

Senaste forskningen förbättrar effektiviteten hos mänsklig utvärdering via balanserad parning och delmängd-selekteringsalgoritmer. Modeller som DELPHI bekämpar adversarial attacker med hjälp av orsakssambandsgrafer och gradientmaskering. Ansvarsfull AI-verktyg förblir ett aktivt område för innovation.

Multimodala applikationer

Utöver text, öppnar LLM nya gränser för multimodal intelligens:

• Villkor LLM på bilder, video, tal och andra modaliteter
• Enhetliga multimodala transformer-arkitekturer
• Cross-modal återvinning mellan mediatyper
• Generera undertexter, visuella beskrivningar och sammanfattningar
• Multimodal sammanhängande och sunt förnuft

Detta utökar LLM bortom språk till resonemang om den fysiska världen.

Sammanfattning

Stora språkmodeller representerar en ny era i AI-förmågor. Att bemästra deras nyckelbegrepp, arkitekturmönster och praktiska färdigheter kommer att möjliggöra för dig att innovativt skapa nya intelligenta produkter och tjänster. LLM sänker barriärerna för att skapa kapabla naturliga språksystem – med rätt expertis kan du utnyttja dessa kraftfulla modeller för att lösa verkliga problem.