Aprenentatge i aplicació de LLM: una guia pràctica des de principiant fins a avançat

Els models de llenguatge grans (LLM) estan canviant ràpidament la manera com interactuem amb la tecnologia. Ja sigui generació de contingut, escriptura de codi o anàlisi de dades, els LLM estan mostrant un gran potencial en diversos camps. Aquest article, combinat amb discussions sobre LLM a X/Twitter, us proporcionarà una guia pràctica per a l'aprenentatge i l'aplicació de LLM, des de la recomanació de recursos per a principiants fins a la compartició de tècniques avançades, per ajudar-vos a dominar el coneixement bàsic i les habilitats d'aplicació de LLM.

I. Ruta d'aprenentatge de LLM: construcció d'un sistema de coneixement des de zero

Segons les discussions a X/Twitter, l'aprenentatge de LLM pot començar pels aspectes següents:

• Teoria bàsica: Comprendre els conceptes bàsics d'AI, ML i DL.
• Cursos bàsics: Aprendre cursos clàssics d'AI, com ara CS221, CS229 i CS230 de la Universitat de Stanford.
• Operació pràctica: A través de la pràctica de projectes, com ara l'ús de LLM per construir aplicacions senzilles.

Recomanació de recursos d'aprenentatge específics:

• Cursos de la Universitat de Stanford (recursos gratuïts de YouTube):
  • CS221 - Intel·ligència Artificial
  • CS229 - Aprenentatge automàtic
  • CS230 - Aprenentatge profund
  • CS234 - Aprenentatge per reforç
  • CS336 - LLM
• Vídeos introductoris de LLM: Consulteu l'enllaç compartit per @@BharukaShraddha (cal trobar el tuit original).
• Visió general d'Agentic AI (Stanford): Consulteu l'enllaç compartit per @@BharukaShraddha (cal trobar el tuit original).
• Biblioteca d'eines de codi obert: Consulteu l'enllaç de GitHub compartit per @@tom_doerr (cal trobar el tuit original), que conté diverses biblioteques per construir sistemes LLM.
• Visió general dels tipus de models d'AI: Visiteu l'enllaç compartit per @@TheTuringPost (cal trobar el tuit original) per obtenir informació sobre diferents tipus de models d'AI com LLM, SLM, VLM, etc.

Suggeriments per als passos d'aprenentatge:

1. Bases teòriques: Comenceu amb els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund, i domineu els algorismes bàsics com les xarxes neuronals i el descens de gradient.
2. Seleccioneu cursos: Trieu cursos o tutorials en línia adequats segons la vostra situació, com ara els cursos de la Universitat de Stanford.
3. Projectes pràctics: Intenteu utilitzar LLM per construir aplicacions senzilles, com ara el resum de text, l'anàlisi de sentiments, etc.
4. Llegiu articles: Presteu atenció als últims avenços en la investigació de LLM i entengueu les innovacions en l'arquitectura del model, els mètodes d'entrenament, etc.
5. Participeu a la comunitat: Uniu-vos a comunitats relacionades amb LLM, intercanvieu experiències amb altres desenvolupadors i aprengueu i avanceu junts.

II. Tècniques d'aplicació de LLM: millorar l'eficiència i l'eficàcia

Després de dominar el coneixement bàsic de LLM, podeu començar a intentar aplicar-lo a escenaris reals. A continuació, es mostren algunes tècniques pràctiques per ajudar-vos a millorar l'eficiència i l'eficàcia de l'aplicació de LLM:

• Enginyeria Prompt: Dissenyeu prompts efectius per guiar LLM per generar text que compleixi els requisits.
• RAG (Generació augmentada per recuperació): Combineu LLM amb bases de coneixement externes per millorar la precisió i la rellevància del text generat.
• Ajust fi: Utilitzeu dades d'un domini específic per ajustar LLM, millorant-ne el rendiment en aquest domini.
• Entrenament adversarial: Milloreu la robustesa i la seguretat de LLM mitjançant l'entrenament adversarial.

Exemples específics d'escenaris d'aplicació:

• Generació de contingut: Utilitzeu LLM per generar automàticament articles, blocs, publicacions a les xarxes socials i altres continguts.

• Generació de codi: Utilitzeu LLM per generar codi automàticament, millorant l'eficiència del desenvolupament.

• Anàlisi de dades: Utilitzeu LLM per analitzar dades de text, extreure informació clau i coneixements.

• Sistema de preguntes i respostes: Utilitzeu LLM per construir un sistema intel·ligent de preguntes i respostes per respondre a les preguntes plantejades pels usuaris.

• Robot d'atenció al client: Utilitzeu LLM per construir un robot intel·ligent d'atenció al client per proporcionar servei en línia les 24 hores del dia.Tècniques d'Enginyeria de Prompts:

• Instruccions clares: Indica clarament la tasca que vols que faci el LLM.

• Proporciona context: Proporciona prou informació de context per ajudar el LLM a entendre la teva intenció.

• Limita el format: Limita el format del text generat pel LLM, com ara el nombre de paraules, l'estructura del paràgraf, etc.

• Utilitza paraules clau: Utilitza paraules clau per guiar el LLM a generar text sobre un tema específic.

• Optimitza iterativament: Prova contínuament diferents prompts per trobar la millor solució de disseny de prompt.

Exemple de codi (Python):

# Utilitza l'API d'OpenAI per generar text
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Utilitza l'API d'OpenAI per generar text.

  Args:
    prompt: Text del prompt.

  Returns:
    El text generat.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Es poden seleccionar diferents models
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Nombre màxim de tokens generats
      n=1,                       # Nombre de textos generats
      stop=None,                  # Indicador per aturar la generació
      temperature=0.7,           # Controla l'aleatorietat del text generat (entre 0 i 1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Exemple de Prompt
prompt = "Escriu un article sobre les aplicacions de LLM, centrant-se en les tècniques d'enginyeria de prompts."

# Genera text
generated_text = generate_text(prompt)

# Imprimeix el text generat
print(generated_text)

III. Limitacions i reptes dels LLM: Una visió racional del desenvolupament tecnològic

Tot i que els LLM tenen una gran capacitat, també tenen algunes limitacions i reptes:

• Al·lucinacions (Hallucination): Els LLM poden generar informació falsa o inexacta. Consulteu l'enllaç compartit per @@hackernoon (cal buscar el tuit original), que explora les causes i les solucions per a les al·lucinacions dels LLM. A més, @@HEI també va compartir un article sobre la visualització i la prova comparativa de les tendències d'al·lucinacions factuals dels LLM.
• Biaix (Bias): Els LLM poden tenir biaixos presents a les dades d'entrenament.
• Capacitat de raonament (Reasoning): Els LLM tenen un mal rendiment en tasques de raonament complexes. @@ChrisLaubAI va esmentar un article del MIT que explica les raons dels colls d'ampolla en la capacitat de raonament dels LLM i com superar-los. A més, @@godofprompt també va compartir un article sobre les raons del fracàs del raonament dels LLM.
• Problemes de seguretat (Security): Els LLM es poden utilitzar amb finalitats malicioses, com ara generar informació falsa o dur a terme atacs cibernètics.

Mesures correctores:

• Validació de dades: Valideu el text generat pel LLM per garantir la veracitat i l'exactitud de la informació.
• Eliminació de biaixos: Preneu mesures per eliminar els biaixos dels LLM, com ara utilitzar dades d'entrenament més equilibrades.
• Millora del raonament: Combineu els LLM amb altres motors de raonament per millorar la seva capacitat de raonament.
• Reforç de la seguretat: Reforceu la seguretat dels LLM per evitar que s'utilitzin amb finalitats malicioses.

Qüestions ètiques i morals:* Privadesa de dades: En utilitzar LLM per processar dades d'usuari, cal protegir la privadesa de l'usuari. @@Angry_Staffer recorda no pujar registres mèdics a LLM.

• Propietat intel·lectual: En utilitzar LLM per generar contingut, cal respectar la propietat intel·lectual.
• Impacte en l'ocupació: El desenvolupament de LLM pot tenir un impacte en el mercat laboral, i cal abordar-ho de manera proactiva.

IV. Eines i plataformes LLM: Simplificació del procés de desenvolupament

A continuació, es mostren algunes eines i plataformes LLM d'ús comú que us poden ajudar a simplificar el procés de desenvolupament:

• OpenAI API: Proporciona diversos models LLM que es poden utilitzar per a la generació de text, la generació de codi i altres tasques.
• Hugging Face Transformers: Proporciona diversos models LLM pre-entrenats que es poden utilitzar per a la posada a punt (Fine-tuning) i la inferència.
• LangChain: Proporciona diversos components d'aplicacions LLM que es poden utilitzar per construir sistemes de preguntes i respostes, robots d'atenció al client, etc.

Eines recomanades:

• HERETIC: Una eina per eliminar la censura de LLM esmentada per @@chiefofautism.

Selecció de l'eina LLM adequada: @@Python_Dv va compartir un article sobre com seleccionar l'LLM adequat per a un agent d'IA.

V. Tendències de desenvolupament de LLM: Estigueu atents a les últimes novetats tecnològiques

La tecnologia LLM està en constant evolució, i aquestes són algunes de les tendències que val la pena seguir:

• Models més grans: A mesura que augmenta la capacitat de càlcul, la mida de LLM continuarà augmentant i el rendiment també millorarà.
• Capacitat de raonament més forta: Els investigadors estan explorant diversos mètodes per millorar la capacitat de raonament de LLM.
• Aplicacions més àmplies: LLM s'aplicarà a més àmbits, com ara la medicina, les finances, l'educació, etc.
• LLM multimodal: LLM podrà processar diversos tipus de dades, com ara text, imatges, àudio, etc.

Aprenentatge continu:

• Estigueu atents als darrers articles de recerca: Informeu-vos sobre els darrers avenços en el camp de LLM.
• Participeu en debats de la comunitat: Intercanvieu experiències amb altres desenvolupadors i apreneu i avanceu junts.
• Proveu eines i plataformes noves: Exploreu les eines i plataformes més recents en el camp de LLM.En resum, els LLM són una tecnologia amb molt de potencial, i dominar el coneixement i la capacitat d'aplicació dels LLM us aportarà un gran avantatge. Espero que aquest article us ajudi a introduir-vos en els LLM i a tenir èxit en les aplicacions pràctiques.