LLM Učenje i primjena: Praktični vodič od početnika do naprednog nivoa

Veliki jezični modeli (LLM) brzo mijenjaju način na koji komuniciramo s tehnologijom. Bilo da se radi o generiranju sadržaja, pisanju koda ili analizi podataka, LLM pokazuju ogroman potencijal u različitim područjima. Ovaj članak će, u kombinaciji s raspravama o LLM na X/Twitteru, pružiti praktičan vodič za učenje i primjenu LLM, od preporuka za početne resurse do dijeljenja naprednih vještina, kako bi vam pomogao da savladate osnovno znanje i sposobnosti primjene LLM.

I. Plan učenja LLM: Izgradnja sistema znanja od nule

Prema raspravama na X/Twitteru, učenje LLM može se započeti sa sljedećih aspekata:

Osnovna teorija: Razumijevanje osnovnih koncepata AI, ML i DL.
Ključni kursevi: Učenje klasičnih AI kurseva, kao što su CS221, CS229 i CS230 sa Univerziteta Stanford.
Praktični rad: Kroz praktične projekte, kao što je korištenje LLM za izgradnju jednostavnih aplikacija.

Preporučeni konkretni resursi za učenje:

Kursevi Univerziteta Stanford (besplatni YouTube resursi):
- CS221 - Umjetna inteligencija
- CS229 - Mašinsko učenje
- CS230 - Duboko učenje
- CS234 - Učenje s potkrepljenjem
- CS336 - LLM
Uvodni video za LLM: Pogledajte link za dijeljenje @@BharukaShraddha (potrebno je pronaći originalni tweet).
Pregled Agentic AI (Stanford): Pogledajte link za dijeljenje @@BharukaShraddha (potrebno je pronaći originalni tweet).
Biblioteka alata otvorenog koda: Pogledajte GitHub link koji je podijelio @@tom_doerr (potrebno je pronaći originalni tweet), koji sadrži različite biblioteke za izgradnju LLM sistema.
Pregled tipova AI modela: Posjetite link koji je podijelio @@TheTuringPost (potrebno je pronaći originalni tweet) da biste saznali više o različitim tipovima AI modela kao što su LLM, SLM, VLM, itd.

Preporučeni koraci učenja:

Teorijska osnova: Počnite s osnovnim konceptima strojnog učenja i dubokog učenja, savladajte neuronske mreže, gradijentni spust i druge ključne algoritme.
Odaberite kurs: Odaberite odgovarajući online kurs ili tutorijal u skladu sa svojim okolnostima, kao što su kursevi Univerziteta Stanford.
Praktični projekti: Pokušajte koristiti LLM za izgradnju jednostavnih aplikacija, kao što su sažetak teksta, analiza osjećaja, itd.
Čitanje radova: Pratite najnoviji napredak u istraživanju LLM, razumite inovacije u arhitekturi modela, metodama obuke, itd.
Uključite se u zajednicu: Pridružite se zajednicama vezanim za LLM, razmijenite iskustva s drugim programerima i zajedno učite i napredujte.

II. Savjeti za primjenu LLM: Poboljšanje efikasnosti i efekta

Nakon što savladate osnovno znanje o LLM, možete početi pokušavati da ga primijenite u stvarnim scenarijima. Slijedi nekoliko praktičnih savjeta koji će vam pomoći da poboljšate efikasnost i učinak primjene LLM:

Prompt Engineering: Dizajnirajte efikasne Promptove da vodite LLM da generiše tekst koji ispunjava zahtjeve.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kombinirajte LLM s vanjskim bazama znanja kako biste poboljšali tačnost i relevantnost generiranog teksta.
Fine-tuning: Koristite podatke specifične za određeno područje da biste fino podesili LLM, poboljšali njegove performanse u tom području.
Adversarial training: Poboljšajte robusnost i sigurnost LLM kroz adversarial training.

Primjeri konkretnih scenarija primjene:

Generiranje sadržaja: Koristite LLM za automatsko generiranje članaka, blogova, postova na društvenim mrežama i drugog sadržaja.
Generiranje koda: Koristite LLM za automatsko generiranje koda, poboljšanje efikasnosti razvoja.
Analiza podataka: Koristite LLM za analizu tekstualnih podataka, izdvajanje ključnih informacija i uvida.
Sistem pitanja i odgovora: Koristite LLM za izgradnju inteligentnog sistema pitanja i odgovora, odgovaranje na pitanja koja postavljaju korisnici.
Chatbot za korisničku podršku: Koristite LLM za izgradnju inteligentnog chatbota za korisničku podršku, pružanje online usluga 24 sata dnevno.Prompt 工程技巧：
Jasne instrukcije: Jasno navedite zadatak koji želite da LLM obavi.
Obezbijedite kontekst: Obezbijedite dovoljno kontekstualnih informacija kako biste pomogli LLM-u da razumije vašu namjeru.
Ograničite format: Ograničite format teksta koji LLM generiše, na primjer, broj riječi, strukturu pasusa itd.
Koristite ključne riječi: Koristite ključne riječi da usmjerite LLM da generiše tekst o određenoj temi.
Iterativna optimizacija: Kontinuirano isprobavajte različite Prompt-ove kako biste pronašli najbolje rješenje za dizajn Prompt-a.

Primjer koda (Python):

# Koristite OpenAI API za generisanje teksta
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Koristite OpenAI API za generisanje teksta.

  Args:
    prompt: Prompt tekst.

  Returns:
    Generisani tekst.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # 可选择不同的模型
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # 最大生成 token 数量
      n=1,                       # 生成文本的数量
      stop=None,                  # 停止生成的标志
      temperature=0.7,           # 控制生成文本的随机性 (0-1 之间)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Primjer Prompt-a
prompt = "Napišite članak o primjeni LLM-a, fokusirajući se na tehnike Prompt inženjeringa."

# Generisanje teksta
generated_text = generate_text(prompt)

# Ispis generisanog teksta
print(generated_text)

III. Ograničenja i izazovi LLM-a: Realan pogled na tehnološki razvoj

Iako LLM ima moćne sposobnosti, postoje i neka ograničenja i izazovi:

Halucinacije (Hallucination): LLM može generisati netačne ili neistinite informacije. Pogledajte link koji je podijelio @@hackernoon (potrebno je pronaći originalni tvit), članak istražuje uzroke i rješenja za LLM halucinacije. Pored toga, @@HEI je također podijelio vizualizaciju i benchmark test papir o trendovima LLM činjeničnih halucinacija.
Predrasude (Bias): LLM može imati predrasude iz podataka za obuku.
Sposobnost zaključivanja (Reasoning): LLM se ne snalazi dobro u složenim zadacima zaključivanja. @@ChrisLaubAI je spomenuo rad MIT-a koji objašnjava razloge uskog grla sposobnosti zaključivanja LLM-a i kako ga prevazići. Pored toga, @@godofprompt je također podijelio rad o razlozima neuspjeha zaključivanja LLM-a.
Sigurnosni problemi (Security): LLM se može koristiti u zlonamjerne svrhe, kao što je generisanje lažnih informacija ili izvođenje cyber napada.

Mjere za rješavanje problema:

Validacija podataka: Validirajte tekst koji generiše LLM kako biste osigurali istinitost i tačnost informacija.
Uklanjanje predrasuda: Poduzmite mjere za uklanjanje predrasuda u LLM-u, kao što je korištenje uravnoteženijih podataka za obuku.
Poboljšanje zaključivanja: Kombinujte LLM sa drugim mehanizmima za zaključivanje kako biste poboljšali njegovu sposobnost zaključivanja.
Jačanje sigurnosti: Ojačajte sigurnost LLM-a kako biste spriječili njegovu upotrebu u zlonamjerne svrhe.

Etička pitanja: * Privatnost podataka: Prilikom korištenja LLM-ova za obradu korisničkih podataka, potrebno je zaštititi privatnost korisnika. @@Angry_Staffer podsjeća da se medicinski kartoni ne učitavaju u LLM.

Intelektualno vlasništvo: Prilikom korištenja LLM-ova za generiranje sadržaja, potrebno je poštovati intelektualno vlasništvo.
Utjecaj na zapošljavanje: Razvoj LLM-ova može imati utjecaj na tržište rada, te je potrebno aktivno odgovoriti na to.

Četiri, LLM alati i platforme: Pojednostavljenje procesa razvoja

Slijede neki često korišteni LLM alati i platforme koji vam mogu pomoći da pojednostavite proces razvoja:

OpenAI API: Pruža razne LLM modele koji se mogu koristiti za generiranje teksta, generiranje koda i druge zadatke.
Hugging Face Transformers: Pruža razne unaprijed obučene LLM modele koji se mogu koristiti za Fine-tuning i zaključivanje.
LangChain: Pruža razne komponente za LLM aplikacije koje se mogu koristiti za izgradnju sistema za pitanja i odgovore, chatbotove za korisničku podršku itd.

Preporuka alata:

HERETIC: Alat za uklanjanje LLM cenzure koji je spomenuo @@chiefofautism.

Odabir odgovarajućeg LLM alata: @@Python_Dv je podijelio članak o tome kako odabrati odgovarajući LLM za AI Agenta.

Pet, Trendovi razvoja LLM-ova: Pratite najnovija tehnička kretanja

LLM tehnologija se neprestano razvija, a ovo su neki trendovi koje vrijedi pratiti:

Veći modeli: S povećanjem računalne snage, veličina LLM-ova će se nastaviti povećavati, a performanse će se također poboljšati.
Jača sposobnost zaključivanja: Istraživači istražuju razne metode za poboljšanje sposobnosti zaključivanja LLM-ova.
Šira primjena: LLM-ovi će se primjenjivati u više područja, kao što su medicina, financije, obrazovanje itd.
Multimodalni LLM-ovi: LLM-ovi će moći obrađivati više vrsta podataka, kao što su tekst, slike, audio itd.

Kontinuirano učenje:

Pratite najnovije istraživačke radove: Saznajte više o najnovijim dostignućima u području LLM-ova.
Sudjelujte u raspravama u zajednici: Razmijenite iskustva s drugim programerima i zajedno učite i napredujte.
Isprobajte nove alate i platforme: Istražite najnovije alate i platforme u području LLM-ova.Ukratko, LLM je tehnologija puna potencijala, a ovladavanje znanjem i sposobnošću primjene LLM-a donijet će vam ogromne prednosti. Nadam se da će vam ovaj članak pomoći da započnete s LLM-om i postignete uspjeh u praktičnim primjenama.