คู่มือการทำความเข้าใจโมเดลภาษาขนาดใหญ่

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้ระเบิดความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยปฏิวัติวิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติและ AI ตั้งแต่แชทบอทถึงเครื่องมือค้นหาและเครื่องมือเขียนสร้างสรรค์ LLMs กำลังขับเคลื่อนแอปพลิเคชันระดับแนวหน้าทั่วทุกอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม การสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีประโยชน์โดยใช้ LLMs ต้องใช้ทักษะและความรู้ที่เชี่ยวชาญ คู่มือนี้จะให้ข้อมูลที่ครอบคลุมและเข้าถึงได้เกี่ยวกับแนวคิดหลัก รูปแบบทางสถาปัตยกรรม และทักษะที่ใช้ในการใช้ LLMs ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร และทำไมพวกมันจึงสำคัญ?

LLMs เป็นชั้นเรียนของโมเดลการเรียนรู้ลึกที่ได้รับการฝึกอบรมบนคอร์ปัสข้อความขนาดใหญ่ ทำให้พวกมันสามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์และเข้าใจภาษาธรรมชาติได้ในระดับที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ไม่เหมือนกับโมเดล NLP แบบดั้งเดิมที่พึ่งพากฎและคำอธิบาย LLMs เช่น GPT-3 เรียนรู้ทักษะภาษาในลักษณะที่ไม่มีการดูแลหรือการดูแลตนเองโดยการคาดเดาคำที่ปิดบังในประโยค

LLMs แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงแบบอย่างใน AI และทำให้แอปพลิเคชันเช่นแชทบอท เครื่องมือค้นหา และเครื่องมือสร้างข้อความที่สามารถเข้าถึงได้ ตัวอย่างเช่น แชทบอทสามารถมีการสนทนาที่มีรูปแบบอิสระโดยใช้ LLMs เช่น Anthropic’s Claude ได้ ความสามารถที่ทรงพลังของ LLMs มาจากนวัตกรรมหลักสามประการ:

1. ขนาดของข้อมูล: LLMs ได้รับการฝึกอบรมบนคอร์ปัสข้อความขนาดอินเทอร์เน็ต โดยมีคำพูดหลายพันล้านคำ เช่น GPT-3 ได้เห็นข้อมูลข้อความ 45TB ซึ่งให้การครอบคลุมทางภาษาในวงกว้าง
2. ขนาดของโมเดล: LLMs เช่น GPT-3 มีพารามิเตอร์ 175 พันล้านตัว ทำให้พวกมันสามารถดูดซับข้อมูลทั้งหมดได้ ความจุของโมเดลขนาดใหญ่ถือเป็นกุญแจสำคัญในการทั่วไป
3. การดูแลตนเอง: แทนที่จะใช้การทำเครื่องหมายด้วยมือที่มีค่าใช้จ่าย LLMs ได้รับการฝึกอบรมผ่านวัตถุประสงค์ที่ดูแลตนเองซึ่งสร้าง “ข้อมูลที่มีฉลากเทียม” จากข้อความดิบ ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมได้ในระดับใหญ่

การทำความเข้าใจความรู้และทักษะในการปรับแต่งและใช้ LLMs จะช่วยให้คุณสามารถสร้างโซลูชันและผลิตภัณฑ์ NLP ใหม่ๆ ได้

แนวคิดหลักสำหรับการใช้ LLMs

ในขณะที่ LLMs มีความสามารถที่น่าเหลือเชื่อโดยตรงจากกล่อง การใช้ประโยชน์จากพวกมันสำหรับงาน NLP ลง游requires ความเข้าใจแนวคิดหลัก เช่น การส่งคำสั่ง การฝังตัว การดึงข้อมูล และการค้นหา

การส่งคำสั่ง ไม่ใช่การเข้าและออก LLMs ถูกควบคุมผ่านคำสั่ง – คำแนะนำที่มีบริบทซึ่งกำหนดงาน ตัวอย่างเช่น หากต้องการสรุปข้อความ เราจะให้คำสั่ง เช่น

“ข้อความ: [ข้อความที่จะสรุป] สรุป:”

จากนั้นโมเดลจะสร้างสรุปในข้อความออก

การฝังตัว

การฝังตัวคำแสดงถึงคำเป็นเวกเตอร์ที่หนาแน่นซึ่งเข้ารหัสความหมายทางภาษา ทำให้สามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้ LLMs ใช้การฝังตัวเพื่อทำความเข้าใจบริบทของคำ

เทคนิคเช่น Word2Vec และ BERT สร้างโมเดลการฝังตัวที่สามารถนำกลับมาใช้ได้ Word2Vec เป็นผู้บุกเบิกการใช้เครือข่ายประสาทที่ตื้นในการเรียนรู้การฝังตัวโดยการคาดเดาคำที่อยู่ข้างเคียง BERT สร้างการฝังตัวที่มีบริบทลึกโดยการปิดบังคำและคาดเดาโดยอาศัยบริบทที่มีทิศทางสองทาง

การวิจัยล่าสุดได้พัฒนาการฝังตัวเพื่อจับความสัมพันธ์ทางภาษาได้มากขึ้น โมเดล MUM ของ Google ใช้ VATT transformer เพื่อสร้างการฝังตัว BERT ที่ตระหนักถึงเอนทิตี้ Anthropic’s Constitutional AI เรียนรู้การฝังตัวที่ไวต่อบริบททางสังคม โมเดลหลายภาษาเช่น mT5 สร้างการฝังตัวข้ามภาษาโดยการฝึกอบรมพร้อมกันในกว่า 100 ภาษา

การดึงข้อมูล

ชั้นการดึงข้อมูลทำให้ LLMs มุ่งเน้นไปที่บริบทที่เกี่ยวข้องเมื่อสร้างข้อความ การดึงข้อมูลแบบหลายหัวถือเป็นกุญแจสำคัญในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคำในข้อความยาว

ตัวอย่างเช่น โมเดลการตอบคำถามสามารถเรียนรู้เพื่อจัดลำดับความสำคัญของคำที่เกี่ยวข้องกับการหาคำตอบ การดึงข้อมูลแบบมองเห็นสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนสำคัญของภาพ

รูปแบบที่แตกต่างกัน เช่น การดึงข้อมูลแบบบาง ทำให้การคำนวณการดึงข้อมูลที่ซ้ำกันลดลง โมเดล เช่น GShard ใช้การดึงข้อมูลแบบผู้เชี่ยวชาญผสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ Transformer ทั่วไปแนะนำการเกิดซ้ำที่ลึกซึ่งช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองความพึ่งพาที่ยาวกว่าได้

การทำความเข้าใจนวัตกรรมการดึงข้อมูลให้ข้อมูลเชิงลึกในการขยายความสามารถของโมเดล

การค้นหา

ฐานข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ที่เรียกว่าดัชนีเชิงความหมายจัดเก็บการฝังตัวสำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงที่มีประสิทธิภาพเหนือเอกสาร การค้นหาช่วยเพิ่ม LLMs โดยการอนุญาตให้ใช้บริบทภายนอกขนาดใหญ่

อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงโดยประมาณที่ทรงพลัง เช่น HNSW, LSH และ PQ ทำให้สามารถค้นหาความหมายได้อย่างรวดเร็วแม้จะมีเอกสารหลายพันล้านรายการ ตัวอย่างเช่น LLM ของ Anthropic’s Claude ใช้ HNSW สำหรับการค้นหาบนดัชนีเอกสาร 500 ล้านรายการ

การค้นหาที่ผสมผสานการฝังตัวแบบหนาแน่นและเมตाडาต้าแบบบางสำหรับการเรียกคืนแบบปรับปรุง โมเดล เช่น REALM คิดค้นการฝังตัวโดยตรงสำหรับวัตถุประสงค์การค้นหาโดยใช้เครื่องเข้ารหัสคู่

การทำงานล่าสุดยังสำรวจการค้นหาทางโหมดต่างๆ ระหว่างข้อความ ภาพ และวิดีโอโดยใช้พื้นที่เวกเตอร์แบบหลายโหมดร่วมกัน การทำความเข้าใจการค้นหาความหมายเปิดใช้งานแอปพลิเคชันใหม่ๆ เช่น เครื่องมือค้นหามัลติมีเดีย

รูปแบบทางสถาปัตยกรรม

ในขณะที่การฝึกอบรมโมเดลยังคงมีความซับซ้อน การใช้ LLMs ที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้มากขึ้นโดยใช้รูปแบบทางสถาปัตยกรรมที่ทดสอบและพิสูจน์แล้ว:

การสร้างข้อความแบบพายป

ใช้ LLMs สำหรับการสร้างข้อความแบบสร้างสรรค์ผ่าน:

1. การวิศวกรรมคำสั่งเพื่อกำหนดงาน
2. การสร้างข้อความดิบจาก LLM
3. ตัวกรองความปลอดภัยเพื่อจับปัญหา
4. การประมวลผลหลังการสร้างข้อความสำหรับการจัดรูปแบบ

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือช่วยเขียนเรียงความจะใช้คำสั่งที่กำหนดหัวข้อเรียงความ สร้างข้อความจาก LLM ตัวกรองความสมเหตุสมผล จากนั้นตรวจสอบการออก

การค้นหาและการค้นหา

สร้างระบบค้นหาความหมายโดย:

1. การสร้างดัชนีเอกสารเข้าไปในฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับการค้นหาความคล้ายคลึง
2. การรับคำถามค้นหาและค้นหาผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องผ่านการค้นหาที่ใกล้เคียงโดยประมาณ
3. การให้ผลลัพธ์เป็นบริบทแก่ LLM เพื่อสรุปและสร้างคำตอบ

สิ่งนี้ใช้การค้นหาบนดัชนีเอกสารขนาดใหญ่แทนการอาศัยบริบทที่จำกัดของ LLM เท่านั้น

การเรียนรู้หลายงาน

แทนที่จะฝึกอบรม LLMs ที่เชี่ยวชาญแต่ละรายการ โมเดลหลายงานอนุญาตให้สอนโมเดลเดียวหลายทักษะผ่าน:

1. คำสั่งที่กำหนดแต่ละงาน
2. การปรับให้เหมาะสมร่วมกันระหว่างงาน
3. การเพิ่มเครื่องจำแนกประเภทบน LLM เพื่อทำการคาดเดา

สิ่งนี้ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลและลดต้นทุนการฝึกอบรม

ระบบ AI แบบไฮบริด

รวมความแข็งแกร่งของ LLMs และ AI แบบสัญลักษณ์มากขึ้นผ่าน:

1. LLMs จัดการกับงานภาษาที่เปิดกว้าง
2. ตรรกะที่อาศัยกฎให้ข้อจำกัด
3. ความรู้ที่มีโครงสร้างแสดงในฐานความรู้
4. LLM และข้อมูลที่มีโครงสร้างเสริมซึ่งกันและกันใน “วงจรที่มีคุณธรรม”

สิ่งนี้รวมความยืดหยุ่นของแนวทางแบบประสาทเข้ากับความแข็งแกร่งของวิธีการสัญลักษณ์

ทักษะหลักสำหรับการใช้ LLMs

ด้วยรูปแบบทางสถาปัตยกรรมเหล่านี้ในใจ ลองมาดูทักษะที่ใช้ในการนำ LLMs ไปใช้:

การวิศวกรรมคำสั่ง

ความสามารถในการส่งคำสั่ง LLMs ได้อย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาแอปพลิเคชัน ทักษะสำคัญรวมถึง:

• การกำหนดงานเป็นคำสั่งภาษาธรรมชาติและตัวอย่าง
• การควบคุมความยาว ความเฉพาะเจาะจง และเสียงของคำสั่ง
• การปรับปรุงคำสั่งแบบทีละขั้นตอนตามการออกของโมเดล
• การรวบรวมคำสั่งรอบๆ โดเมนเช่นการสนับสนุนลูกค้า
• การศึกษากฎเกณฑ์ของการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และ AI

การส่งคำสั่งเป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ – คาดว่าจะปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านประสบการณ์

เฟรมเวิร์กการจัดออร์เคสตร้า

ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชัน LLMs ง่ายขึ้นโดยใช้เฟรมเวิร์ก เช่น LangChain, Cohere ซึ่งทำให้สามารถเชื่อมโมเดลเข้ากับพายปไลน์ รวมเข้ากับแหล่งข้อมูล และทำให้โครงสร้างพื้นฐานเป็นนามธรรม

LangChain มีสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์สำหรับการประกอบคำสั่ง โมเดล ตัวประมวลผลก่อนและหลัง และตัวเชื่อมต่อข้อมูลเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่สามารถปรับแต่งได้ Cohere มีสตูดิโอสำหรับการทำให้เวิร์กโฟลว์ LLM อัตโนมัติพร้อมกับ GUI, REST API และ Python SDK

เฟรมเวิร์กเหล่านี้ใช้เทคนิค เช่น:

• การแบ่งแยกทรานส์ฟอร์เมอร์เพื่อแบ่งบริบทข้าม GPU สำหรับลำดับยาว
• การซักถามแบบโมเดลแบบไม่สม่ำเสมอสำหรับการผ่านข้อมูลสูง
• กลยุทธ์การแคช เช่น การใช้ล่าสุดน้อยที่สุด (LRU) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำ
• การตรวจสอบแบบกระจายเพื่อติดตามจุดขัดแตะในพายปไลน์
• การทดสอบ A/B สำหรับการประเมินเชิงเปรียบเทียบ
• การจัดการรุ่นโมเดลและจัดการการเผยแพร่สำหรับการทดลอง
• การปรับขนาดไปยังแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น AWS SageMaker สำหรับความจุแบบยืดหยุ่น

เครื่องมือ AutoML เช่น Spell ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพคำสั่ง พารามิเตอร์ และสถาปัตยกรรมโมเดล AI Economist ปรับแต่งรุ่นการกำหนดราคาสำหรับการบริโภค API

การประเมินและการติดตาม

การประเมินประสิทธิภาพของ LLMs เป็นสิ่งสำคัญก่อนการปรับใช้:

• วัดคุณภาพการออกโดยรวมผ่านความแม่นยำ ความคล่องแคล่ว ความสอดคล้อง
• ใช้มาตรฐาน เช่น GLUE, SuperGLUE ซึ่งประกอบด้วยชุดข้อมูล NLU/NLG
• เปิดการประเมินของมนุษย์ผ่านเฟรมเวิร์ก เช่น scale.com และ LionBridge
• ติดตามพลวัตการฝึกอบรมด้วยเครื่องมือ เช่น Weights & Biases
• วิเคราะห์พฤติกรรมของโมเดลด้วยเทคนิค เช่น LDA
• ตรวจสอบความลำเอียงด้วยไลบรารี เช่น FairLearn และ WhatIfTools
• ดำเนินการทดสอบหน่วยต่อคำสั่งหลักอย่างต่อเนื่อง
• ติดตามบันทึกโมเดลและความเบี่ยงเบนในโลกแห่งความเป็นจริงด้วยเครื่องมือ เช่น WhyLabs
• ใช้การทดสอบแบบก้าวร้าวด้วยไลบรารี เช่น TextAttack และ Robustness Gym

การวิจัยล่าสุดปรับปรุงประสิทธิภาพของการประเมินของมนุษย์ผ่านการคู่และเลือกย่อยแบบสมดุล อัลกอริทึม เช่น DELPHI ต่อสู้กับการโจมตีแบบก้าวร้าวโดยใช้กราฟความสัมพันธ์แบบสาและการปิดบังเกรเดียนต์ เครื่องมือ AI ที่รับผิดชอบยังคงเป็นพื้นที่นวัตกรรมที่กระตือรือร้น

แอปพลิเคชันแบบมัลติมีเดีย

นอกเหนือจากข้อความ LLMs เปิดแนวหน้าใหม่ในด้านความฉลาดแบบมัลติมีเดีย:

• การกำหนด LLMs บนรูปภาพ วิดีโอ เสียง และโหมดอื่นๆ
• สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์แบบมัลติมีเดียแบบไม่รวม
• การค้นหาทางโหมดต่างๆ ระหว่างรูปแบบสื่อ
• การสร้างคำบรรยายภาพ คำอธิบาย และสรุป
• ความสอดคล้องและความสมเหตุสมผลแบบมัลติมีเดีย

สิ่งนี้ขยาย LLMs นอกเหนือจากภาษาไปสู่การให้เหตุผลเกี่ยวกับโลกแห่งความเป็นจริง

สรุป

โมเดลภาษาขนาดใหญ่แสดงถึงยุคใหม่ในความสามารถของ AI การทำความเข้าใจแนวคิดหลัก รูปแบบทางสถาปัตยกรรม และทักษะที่ใช้จะช่วยให้คุณสามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการอัจฉริยะใหม่ๆ ได้ LLMs ลดความยากลำบากในการสร้างระบบภาษาธรรมชาติที่มีประสิทธิภาพ – ด้วยความเชี่ยวชาญที่เหมาะสม คุณสามารถใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาโลกแห่งความเป็นจริงได้