En guide för att bemästra stora språkmodeller

Stora språkmodeller (LLM) har exploderat i popularitet under de senaste åren och revolutionerat naturlig språkbehandling och AI. Från chatbotar till sökmotorer till kreativa skrivhjälpmedel, LLM:er driver banbrytande applikationer inom olika branscher. Men att bygga användbara LLM-baserade produkter kräver specialiserade färdigheter och kunskaper. Den här guiden kommer att ge dig en omfattande men ändå tillgänglig översikt över nyckelbegrepp, arkitektoniska mönster och praktiska färdigheter som behövs för att effektivt utnyttja den enorma potentialen hos LLM.

Vad är stora språkmodeller och varför är de viktiga?

LLM:er är en klass av modeller för djupinlärning som är förtränade på massiva textkroppar, vilket gör att de kan generera människoliknande text och förstå naturligt språk på en aldrig tidigare skådad nivå. Till skillnad från traditionella NLP-modeller som förlitar sig på regler och kommentarer, lär sig LLM:er som GPT-3 språkkunskaper på ett oövervakat, självövervakat sätt genom att förutsäga maskerade ord i meningar. Deras grundläggande karaktär gör att de kan finjusteras för en mängd olika nedströms NLP-uppgifter.

LLMs representerar ett paradigmskifte inom AI och har aktiverat applikationer som chatbots, sökmotorer och textgeneratorer som tidigare var utom räckhåll. Till exempel, istället för att förlita sig på sköra handkodade regler, kan chatbots nu ha fria konversationer med hjälp av LLM:er som Anthropics Claude. LLMs kraftfulla möjligheter härrör från tre nyckelinnovationer:

1. Dataskala: LLM:er är utbildade på korpora i internetskala 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. Självövervakning: Snarare än kostsam mänsklig märkning utbildas LLMs via självövervakade mål som skapar "pseudomärkta" data från råtext. Detta möjliggör förträning i stor skala.

Genom att bemästra kunskapen och färdigheterna för att korrekt finjustera och distribuera LLM:er kan du förnya nya NLP-lösningar och -produkter.

Nyckelkoncept för att tillämpa LLM

Även om LLM:er har otroliga möjligheter direkt från lådan, kräver ett effektivt utnyttjande av dem för nedströmsuppgifter förståelse av nyckelbegrepp som uppmaning, inbäddningar, uppmärksamhet och semantisk hämtning.

Uppmaningar I stället för inmatningar och utgångar styrs LLM:er via uppmaningar – kontextuella instruktioner som ramar in en uppgift. Till exempel, för att sammanfatta ett textstycke, skulle vi ge exempel som:

"Passage: Sammanfattning:"

Modellen genererar sedan en sammanfattning i sin produktion. Snabb ingenjörskonst är avgörande för att styra LLMs effektivt.

inbäddningar

Ordinbäddningar representerar ord som täta vektorer som kodar semantisk betydelse, vilket tillåter matematiska operationer. LLM:er använder inbäddningar för att förstå ordkontext.

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

Ny forskning har utvecklat inbäddningar för att fånga mer semantiska relationer. Googles MUM-modell använder VATT-transformator för att producera enhetsmedvetna BERT-inbäddningar. Anthropics Constitutional AI lär sig inbäddningar som är känsliga för sociala sammanhang. Flerspråkiga modeller som mT5 producerar tvärspråkiga inbäddningar genom att förträna på över 100 språk samtidigt.

Uppmärksamhet

Uppmärksamhetslager gör att LLM:er kan fokusera på relevant sammanhang när de genererar text. Multi-head självuppmärksamhet är nyckeln till transformatorer som analyserar ordrelationer över långa texter.

Till exempel kan en frågesvarsmodell lära sig att tilldela högre uppmärksamhetsvikt till inmatningsord som är relevanta för att hitta svaret. Visuella uppmärksamhetsmekanismer fokuserar på relevanta delar av en bild.

Nya varianter som sparsam uppmärksamhet förbättrar effektiviteten genom att minska redundanta uppmärksamhetsberäkningar. Modeller som GShard använder en blandning av experters uppmärksamhet för större parametereffektivitet. Universal Transformer introducerar djupgående återfall som möjliggör modellering av långsiktiga beroenden.

Att förstå uppmärksamhetsinnovationer ger insikt i att utöka modellens kapacitet.

hämtning

Stora vektordatabaser som kallas semantiska index lagrar inbäddningar för effektiv likhetssökning över dokument. Hämtning förstärker LLM genom att tillåta enorma externa sammanhang.

Kraftfulla ungefärliga närmaste granne algoritmer som HSW, LSH och PQ möjliggör snabb semantisk sökning även med miljarder dokument. Till exempel använder Anthropics Claude LLM HNSW för att hämta över ett 500 miljoner dokumentindex.

Hybridhämtning kombinerar täta inbäddningar och gles sökordsmetadata för förbättrad återhämtning. Modeller som REALM optimerar direkt inbäddningar för hämtningsmål via dubbla kodare.

Nyligen genomförda arbeten utforskar också tvärmodal hämtning mellan text, bilder och video med hjälp av delade multimodala vektorutrymmen. Att bemästra semantisk hämtning låser upp nya applikationer som multimediasökmotorer.

Arkitektoniska mönster

Även om modellträning förblir komplex, är det lättare att använda förtränade LLM:er med beprövade arkitektoniska mönster:

Textgenereringspipeline

Utnyttja LLM:er för generativa textapplikationer via:

1. Snabb ingenjör för att rama in uppgiften
2. LLM-generering av råtext
3. Säkerhetsfilter för att fånga upp problem
4. Efterbearbetning för formatering

Till exempel skulle ett hjälpmedel för uppsatsskrivande använda en prompt som definierar uppsatsämnet, generera text från LLM, filtrera efter meningsfullhet och sedan stavningskontrollera resultatet.

Sök och hämtning

Bygg semantiska söksystem genom att:

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

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

Multi-Task Learning

Istället för att utbilda individuella LLM-specialister tillåter multi-task-modeller att lära ut flera färdigheter för en modell via:

1. Uppmaningar som ramar in varje uppgift
2. Gemensam finjustering över arbetsuppgifter
3. Lägger till klassificerare på LLM-kodaren för att göra förutsägelser

Detta förbättrar den övergripande modellens prestanda och minskar utbildningskostnaderna.

Hybrid AI-system

Kombinerar styrkorna hos LLM:er och mer symbolisk AI via:

1. LLM:er som hanterar öppna språkuppgifter
2. Regelbaserad logik som ger begränsningar
3. Strukturerad kunskap representerad i ett KG
4. LLM och strukturerad data berikar varandra i en "dygdig cykel"

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

Nyckelfärdigheter för att tillämpa LLM

Med dessa arkitektoniska mönster i åtanke, låt oss nu gräva i praktiska färdigheter för att sätta LLM:er i arbete:

Snabb ingenjörskonst

Att effektivt kunna uppmana LLMs gör eller bryter applikationer. Nyckelfärdigheter inkluderar:

• Rama in uppgifter som naturliga språkinstruktioner och exempel
• Kontrollerar längd, specificitet och röst av uppmaningar
• Iterativt förfina uppmaningar baserat på modellutdata
• Kuratera snabba samlingar runt domäner som kundsupport
• Att studera principer för interaktion mellan människa och AI

Uppmaning är delvis konst och delvis vetenskap – förvänta dig att stegvis förbättras genom erfarenhet.

Orchestration Frameworks

Effektivisera LLM-applikationsutveckling med ramverk som LangChain, Cohere som gör det enkelt att kedja modeller till pipelines, integrera med datakällor och abstrahera bort infrastruktur.

LangChain erbjuder en modulär arkitektur för att komponera prompter, modeller, pre/post-processorer och dataanslutningar till anpassningsbara arbetsflöden. Cohere tillhandahåller en studio för att automatisera LLM-arbetsflöden med ett GUI, REST API och Python SDK.

Dessa ramverk använder tekniker som:

• Transformatorskärning för att dela sammanhang över GPU:er för långa sekvenser
• Asynkrona modellfrågor för hög genomströmning
• Cachingstrategier som Senast Används för att optimera minnesanvändningen
• Distribuerad spårning för att övervaka flaskhalsar i pipeline
• Ramverk för A/B-testning för att köra jämförande utvärderingar
• Modellversionering och releasehantering för experiment
• Skalning till molnplattformar som AWS SageMaker för elastisk kapacitet

AutoML-verktyg som Spell erbjuder optimering av uppmaningar, hparams och modellarkitekturer. AI Economist anpassar prismodeller för API-konsumtion.

Utvärdering & Uppföljning

Att utvärdera LLM-prestanda är avgörande före implementering:

• Mät den övergripande utskriftskvaliteten via mätningar för noggrannhet, flyt, koherens
• Använd riktmärken som GLUE, SuperGLUE som omfattar NLU/NLG-datauppsättningar
• Aktivera mänsklig utvärdering via ramverk som scale.com och LionBridge
• Övervaka träningsdynamiken med verktyg som vikter och fördomar
• Analysera modellbeteende med hjälp av tekniker som LDA-ämnesmodellering
• Kontrollera om det finns fördomar med bibliotek som FairLearn och WhatIfTools
• Kör kontinuerligt enhetstester mot nyckeluppmaningar
• Spåra verkliga modellloggar och drift med hjälp av verktyg som WhyLabs
• Tillämpa kontradiktoriska tester via bibliotek som TextAttack och Robustness Gym

Ny forskning förbättrar effektiviteten i mänsklig utvärdering via balanserad parning och urvalsalgoritmer för delmängder. Modeller som DELPHI bekämpar motstridiga attacker med hjälp av kausalitetsdiagram och gradientmaskering. Ansvarsfull AI-verktyg är fortfarande ett aktivt innovationsområde.

Multimodala applikationer

Utöver text öppnar LLM:er nya gränser inom multimodal intelligens:

• Villkor LLMs på bilder, video, tal och andra modaliteter
• Förenade multimodala transformatorarkitekturer
• Cross-modal hämtning över mediatyper
• Generera bildtexter, visuella beskrivningar och sammanfattningar
• Multimodal koherens och sunt förnuft

Detta sträcker LLMs bortom språk till resonemang om den fysiska världen.

Sammanfattningsvis

Stora språkmodeller representerar en ny era inom AI-kapacitet. Att bemästra deras nyckelkoncept, arkitektoniska mönster och praktiska färdigheter kommer att göra det möjligt för dig att förnya nya intelligenta produkter och tjänster. LLM:er sänker barriärerna för att skapa kapabla naturliga språksystem – med rätt expertis kan du utnyttja dessa kraftfulla modeller för att lösa verkliga problem.