Керівництво з освоєння великих мовних моделей

Великі мовні моделі (LLM) вибухнули в популярності за останні кілька років, революціонізуючи обробку природної мови та штучний інтелект. Від чат-ботів до пошукових систем до творчих інструментів письма, LLM використовуються в передових додатках у різних галузях. Однак створення корисних продуктів на основі LLM вимагає спеціалізованих навичок і знань. Це керівництво 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 та анотації, LLM, такі як GPT-3, навчаються мовним навичкам у без нагляду, самонавчальному режимі шляхом прогнозування маскованих слів у реченнях. Їх фундаментальна природа дозволяє їм бути донастроєними для широкого спектра завдань NLP.

LLM представляють собою зміну парадигми в штучному інтелекті та дозволили створити додатки, такі як чат-боти, пошукові системи та генератори тексту, які раніше були недосяжні. Наприклад, замість використання хитких ручних правил 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 побачила 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. Самонавчання: Замість дорогого людського маркування LLM навчаються за допомогою самонавчальних об’єктів, які створюють “псевдо-марковані” дані з сирого тексту. Це дозволяє попереднє навчання у масштабі.

Освоєння знань і навичок для правильної донастройки 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, які формулюють завдання. Наприклад, щоб підсумувати текстовий пасаж, ми б надали приклади, такі як:

“Пасаж: [текст для підсумування] Підсумок:”

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

Ембеддинги

Словесні ембеддинги 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 навчання ембеддингів шляхом прогнозування сусідніх слів. BERT генерує глибокі контекстні ембеддинги шляхом маскування слів і прогнозування їх на основі двонаправленого контексту.

Останні дослідження еволюціонували ембеддинги для захоплення більш семантичних відносин. Модель Google’s MUM використовує VATT-трансформер для генерації ембеддингів, чутливих до сутностей. Anthropic’s Constitutional AI навчається ембеддингів, чутливих до соціального контексту. Мультимовні моделі, такі як mT5, генерують міжмовні ембеддинги шляхом попереднього навчання на понад 100 мовах одночасно.

Увага

Шари уваги дозволяють LLM зосереджуватися на відповідному контексті під час генерації тексту. Багатоголова самоувага є ключем до аналізу трансформерів відносин між словами у довгих текстах.

Наприклад, модель відповіді на питання може навчитися призначати вищу вагу уваги входним словам, що мають значення для знаходження 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 експертів для більшої ефективності параметрів. Універсальний трансформер вводить глибинну рекурентність, що дозволяє моделювати довші залежності.

Поняття інновацій уваги надає 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 алгоритми приблизного найближчого сусіда, такі як HNSW, LSH і PQ, дозволяють швидкий семантичний пошук навіть з мільярдами документів. Наприклад, LLM Anthropic’s Claude використовує HNSW для пошуку над індексом з 500 мільйонів документів.

Гібридний пошук поєднує густі ембеддинги та розріджену ключову метадані для покращення відгуку. 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 мультимодальних векторних просторів. Освоєння семантичного пошуку розблокує нові додатки, такі як мультимедійні пошукові системи.

Архітектурні шаблони

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

Поток генерації тексту

Використовуйте LLM для генеративних текстових додатків через:

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

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

Пошук і пошук

Створіть семантичні пошукові системи шляхом:

1. Індексування корпусу документів у векторну базу даних для подібності
2. Прийняття пошукових запитів і знаходження відповідних результатів через приблизний найближчий сусід
3. Підживлення результатів як контексту для LLM для підсумування та синтезу відповіді

Це використовує пошук над документами у масштабі, а не залежить лише від обмеженого контексту LLM.

Мультитаскове навчання

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

1. Промпт-інструкції, які формулюють кожне завдання
2. Спільне донастроювання через завдання
3. Додання класифікаторів до кодувальника LLM для прогнозування

Це покращує загальну продуктивність моделі та зменшує витрати на навчання.

Гібридні системи штучного інтелекту

Поєднує сильні сторони LLM і більш символічних систем штучного інтелекту через:

1. LLM обробляють відкриті мовні завдання
2. Правила логіки забезпечують обмеження
3. Структуровані знання представлені у графічній базі знань
4. LLM та структуровані дані збагачують один одного у “доброзичливому циклі”

Це поєднує гнучкість нейронних підходів з міцністю символічних методів.

Ключові навички для застосування LLM

З цими архітектурними шаблонами на увазі, давайте тепер розглянемо практичні навички для застосування LLM:

Інженерія промпт-інструкцій

Спроможність ефективно промпт-інструкції LLM визначає успіх додатків. Ключові навички включають:

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

Промпт-інструкції частково мистецтво, частково наука – очікуйте поступового покращення через досвід.

Фреймворки оркестрації

Спрощуйте розробку додатків LLM за допомогою фреймворків, таких як LangChain, Cohere, які роблять легким ланцюжок моделей у потоки, інтеграцію з джерелами даних та абстрагування інфраструктури.

LangChain пропонує модульну архітектуру для композиції промпт-інструкцій, моделей, перед/післяпроцесорів та конекторів даних у настраївані потоки. Cohere забезпечує студію для автоматизації робочих процесів LLM з графічним інтерфейсом, REST API та Python SDK.

Ці фреймворки використовують техніки, такі як:

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

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

Оцінка та моніторинг

Оцінка продуктивності LLM є важливою перед розгортанням:

• Виміряйте загальну якість виходу за допомогою метрик точності, плавності, узгодженості
• Використовуйте бенчмарки, такі як GLUE, SuperGLUE, що складаються з наборів даних NLU/NLG
• Увімкніть оцінку людини за допомогою фреймворків, таких як scale.com і LionBridge
• Моніторьте динаміку навчання за допомогою інструментів, таких як Weights & Biases
• Аналізуйте поведінку моделі за допомогою технік, таких як LDA-тематичне моделювання
• Перевірте наявність упереджень за допомогою бібліотек, таких як FairLearn і WhatIfTools
• Постійно виконуйте одиницеві тести проти ключових промпт-інструкцій
• Відстежуйте реальні журнали моделі та дрейф за допомогою інструментів, таких як WhyLabs
• Застосовуйте тестування на стійкість за допомогою бібліотек, таких як TextAttack і Robustness Gym

Останні дослідження покращують ефективність оцінки людини за допомогою алгоритмів парування та вибору підмножин. Моделі, такі як DELPHI, борються з атаками за допомогою графів причинності та маскування градієнта. Забезпечення відповідальності штучного інтелекту залишається активною областю інновацій.

Мультимодальні додатки

Поза текстом LLM відкривають нові фронтири у мультимодальному інтелекті:

• Умовіть LLM на зображення, відео, мову та інші модальності
• Уніфіковані мультимодальні архітектури трансформерів
• Міжмодальний пошук між типами медіа
• Генерація підписів, візуальних описів та підсумків
• Мультимодальна узгодженість та здоровий глузд

Це розширює LLM за межі мови до розуміння фізичного світу.

У підсумку

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