Посібник з освоєння великих мовних моделей

Великі мовні моделі (LLM) вибуховіють популярністю за останні кілька років, революціонізуючи обробку природної мови та штучний інтелект. Від чат-ботів до пошукових систем до творчих інструментів написання, LLM забезпечують роботу інноваційних застосунків у різних галузях. Однак створення корисних продуктів на основі LLM вимагає спеціалізованих навичок і знань. Цей посібник надасть вам комплексний, але доступний огляд ключових концепцій, архітектурних шаблонів і практичних навичок, необхідних для ефективного використання величезного потенціалу LLM.

Що таке великі мовні моделі та чому вони важливі?

LLM – це клас глибоких моделей навчання, які попередньо навчаються на величезних текстових корпусах, що дозволяє їм генерувати текст, подібний до людського, і розуміти природну мову на безпрецедентному рівні. На відміну від традиційних моделей NLP, які покладаються на правила і анотації, LLM, такі як GPT-3, вивчають мовні навички в несупервізованому, самосупервізованому режимі шляхом прогнозування маскованих слів у реченнях. Їх фундаментальна природа дозволяє їм бути дофільтрованими для широкого спектра завдань NLP.

LLM представляють собою зміну парадигми в штучному інтелекті та дозволили застосунки, такі як чат-боти, пошукові системи та текстові генератори, які раніше були недосяжні. Наприклад, замість того, щоб покладатися на хрупкі ручні правила, чат-боти тепер можуть мати вільні розмови за допомогою LLM, таких як Anthropic’s Claude. Потужні можливості LLM походять від трьох ключових інновацій:

1. Масштаб даних: LLM навчаються на інтернет-масштабних корпусах з мільярдами слів, наприклад, GPT-3 бачив 45 ТБ текстових даних. Це забезпечує широке лінгвістичне покриття.
2. Розмір моделі: LLM, такі як GPT-3, мають 175 мільярдів параметрів, що дозволяє їм поглинати всі ці дані. Велика ємність моделі є ключем до узагальнення.
3. Самосупервізія: Замість дорогого людського міткування LLM навчаються через самосупервізовані об’єкти, які створюють “псевдо-мітковані” дані з сирого тексту. Це дозволяє попереднє навчання у масштабі.

Освоєння знань і навичок для правильного дофільтрування та розгортання LLM дозволить вам інновувати нові рішення та продукти NLP.

Ключові концепції для застосування LLM

Хоча LLM мають неймовірні можливості прямо з коробки, ефективне використання їх для завдань нижнього рівня вимагає розуміння ключових концепцій, таких як промптинг, ембеддинги, увага та семантичний пошук.

Промптинг Замість входів і виходів LLM контролюються за допомогою промпт-інструкцій – контекстних інструкцій, які формулюють завдання. Наприклад, щоб підсумувати текстовий пасаж, ми б надали приклади, такі як:

“Пасаж: [текст для підсумкування] Резюме:”

Модель потім генерує підсумок у своєму виводі. Інженерія промпт-інструкцій є важливою для ефективного керування LLM.

Ембеддинги

Ембеддинги слів представляють слова як густі вектори, що кодують семантичне значення, дозволяючи виконувати математичні операції. LLM використовують ембеддинги для розуміння контексту слів.

Техніки, такі як Word2Vec і BERT, створюють моделі ембеддингів, які можна повторно використовувати. Word2Vec стала першопроходцем у використанні мілких нейронних мереж для вивчення ембеддингів шляхом прогнозування сусідніх слів. BERT виробляє глибокі контекстні ембеддинги шляхом маскування слів і прогнозування їх на основі двонаправленого контексту.

Останні дослідження еволюціонували ембеддинги для захоплення більш семантичних відносин. Модель MUM від Google використовує трансформер VATT для виробництва ембеддингів BERT, чутливих до сутностей. Конституційний AI від Anthropic вивчає ембеддинги, чутливі до соціального контексту. Мультимовні моделі, такі як mT5, виробляють міжмовні ембеддинги шляхом попереднього навчання понад 100 мов одночасно.

Увага

Шари уваги дозволяють LLM зосереджуватися на відповідному контексті під час генерації тексту. Багатокрокова самоувага є ключем до того, щоб трансформери аналізували відносини між словами у довгих текстах.

Наприклад, модель відповіді на питання може вивчити призначення вищого рівня уваги до входних слів, відповідних для пошуку відповіді. Механізми візуальної уваги зосереджуються на відповідних регіонах зображення.

Останні варіанти, такі як розріджена увага, покращують ефективність шляхом зменшення зайвих обчислень уваги. Моделі, такі як GShard, використовують увагу у вигляді суміші експертів для більшої ефективності параметрів. Універсальний трансформер вводить глибинну рекурентність, що дозволяє моделювати довших залежностей.

Поняття інновацій уваги забезпечує розуміння розширення можливостей моделі.

Пошук

Великі векторні бази даних, звані семантичними індексами, зберігають ембеддинги для ефективного пошуку подібності над документами. Пошук доповнює LLM, дозволяючи величезний зовнішній контекст.

Потужні приблизні алгоритми найближчого сусіда, такі як HNSW, LSH і PQ, дозволяють швидкий семантичний пошук навіть з мільярдами документів. Наприклад, LLM Claude від Anthropic використовує HNSW для пошуку над індексом з 500 мільйонів документів.

Гібридний пошук поєднує густі ембеддинги та розріджені метадані ключових слів для покращення відкликання. Моделі, такі як REALM, безпосередньо оптимізують ембеддинги для цілей пошуку через подвійні кодувальники.

Остання робота також досліджує міжмодальний пошук між текстом, зображеннями та відео за допомогою спільних багатомодальних векторних просторів. Освоєння семантичного пошуку розблокує нові застосування, такі як мультимедійні пошукові системи.

Архітектурні шаблони

Хоча навчання моделей залишається складним, застосування попередньо навчених LLM є більш доступним за допомогою перевірених архітектурних шаблонів:

Пайплайн генерації тексту

Використовуйте LLM для генеративних текстових застосунків через:

1. Інженерія промпт-інструкцій для формулювання завдання
2. Генерація сирого тексту LLM
3. Фільтри безпеки для виявлення проблем
4. Постобробка для форматування

Наприклад, інструмент для написання есе буде використовувати промпт, який визначає тему есе, генерує текст з LLM, фільтрує за змістом, а потім перевірить орфографію виводу.

Пошук і пошук

Будуйте семантичні пошукові системи шляхом:

1. Індексування корпусу документів у векторну базу даних для подібності
2. Прийняття пошукових запитів і пошуку відповідних результатів через приблизний пошук найближчого сусіда
3. Подача результатів як контексту до LLM для підсумкування та синтезу відповіді

Це використовує пошук над документами у масштабі, а не покладається виключно на обмежений контекст LLM.

Багатозадачне навчання

Замість навчання окремих спеціалістів LLM багатозадачні моделі дозволяють навчати одну модель декільком навичкам через:

1. Промпт-інструкції, які формулюють кожне завдання
2. Спільне дофільтрування по завданням
3. Додавання класифікаторів до кодувальника LLM для здійснення прогнозів

Це покращує загальну продуктивність моделі та знижує витрати на навчання.

Гібридні системи штучного інтелекту

Об’єднує сильні сторони LLM і більш символічних підходів штучного інтелекту через:

1. LLM обробляє відкриті мовні завдання
2. Логіка, заснована на правилах, забезпечує обмеження
3. Структуровані знання представлені у графічній базі знань
4. LLM та структуровані дані збагачують один одного у “доброзичному циклі”

Це поєднує гнучкість нейронних підходів з міцністю символічних методів.

Ключові навички для застосування LLM

З урахуванням цих архітектурних шаблонів давайте тепер розглянемо практичні навички для застосування LLM:

Інженерія промпт-інструкцій

Ефективне промптинг LLM є вирішальною ланкою для застосунків. Ключові навички включають:

• Формулювання завдань як природних мовних інструкцій та прикладів
• Контроль довжини, специфіки та голосу промпт-інструкцій
• Ітеративне уточнення промпт-інструкцій на основі виводу моделі
• Кураторство колекцій промпт-інструкцій навколо доменів, таких як підтримка клієнтів
• Вивчення принципів взаємодії людини та штучного інтелекту

Промптинг є частиною мистецтва та частини науки – очікуйте поступового покращення через досвід.

Фреймворки оркестрування

Простимуляйте розвиток застосунків LLM за допомогою фреймворків, таких як LangChain, Cohere, які роблять легким ланцюг моделей у пайплайни, інтеграцію з джерелами даних та абстрагування інфраструктури.

LangChain пропонує модульну архітектуру для композиції промпт-інструкцій, моделей, пре- та постпроцесорів та конекторів даних у настраївані робочі процеси. Cohere забезпечує студію для автоматизації робочих процесів LLM з графічним інтерфейсом, REST API та Python SDK.

Ці фреймворки використовують техніки, такі як:

• Шардування трансформера для розділення контексту по GPU для довгих послідовностей
• Асинхронні запити моделей для високої пропускної здатності
• Стратегії кешування, такі як Least Recently Used, для оптимізації використання пам’яті
• Розподілена трасування для моніторингу вузьких місць пайплайну
• Фреймворки A/B-тестування для проведення порівняльних оцінок
• Управління версіями моделі та управління релізами для експериментів
• Масштабування на хмарні платформи, такі як AWS SageMaker, для еластичної потужності

Інструменти AutoML, такі як Spell, забезпечують оптимізацію промпт-інструкцій, гіперпараметрів та архітектур моделей. AI Economist налаштовує цінові моделі для споживання API.

Оцінка та моніторинг

Оцінка продуктивності LLM є важливою перед розгортанням:

• Вимірювання загальної якості виводу через метрики точності, плавності, узгодженості
• Використання бенчмарків, таких як GLUE, SuperGLUE, що складаються з наборів даних NLU/NLG
• Увімкнення людської оцінки через фреймворки, такі як scale.com і LionBridge
• Моніторинг динаміки навчання з інструментами, такими як Weights & Biases
• Аналіз поведінки моделі за допомогою технік, таких як LDA-тематичне моделювання
• Перевірка на наявність упереджень з бібліотеками, такими як FairLearn і WhatIfTools
• Постійне виконання одиницевих тестів проти ключових промпт-інструкцій
• Відстежування реальних журналів моделі та дрейфу з інструментами, такими як WhyLabs
• Застосування тестування на Basis з бібліотеками, такими як TextAttack і Robustness Gym

Останні дослідження покращують ефективність людської оцінки через алгоритми парного балансування та вибору підмножини. Моделі, такі як DELPHI, протидіють атакам через графічні каузальні відносини та маскування градієнтів. Засоби відповідальності штучного інтелекту залишаються активною областю інновацій.

Мультимодальні застосування

Поза текстом LLM відкривають нові фронтири в мультимодальній інтелекті:

• Умовляння LLM на зображення, відео, мову та інші модальності
• Уніфіковані мультимодальні архітектури трансформерів
• Пошук міжмодальності між медіа-типами
• Генерація підписів, візуальних описів та підсумків
• Мультимодальна узгодженість та здоровий глузд

Це розширює LLM за межі мови до розуміння фізичного світу.

В підсумку

Великі мовні моделі представляють нову еру в можливостях штучного інтелекту. Освоєння їх ключових концепцій, архітектурних шаблонів і практичних навичок дозволить вам інновувати нові інтелектуальні продукти та послуги. LLM знижують бар’єри для створення здатних систем обробки природної мови – з правильним опытом ви можете використовувати ці потужні моделі для вирішення реальних проблем.