LLM Učení a aplikace: Praktický průvodce od začátečníků po pokročilé

Velké jazykové modely (LLM) rychle mění způsob, jakým interagujeme s technologiemi. Ať už jde o generování obsahu, psaní kódu nebo analýzu dat, LLM ukazují obrovský potenciál v různých oblastech. Tento článek, kombinující diskuse o LLM na X/Twitteru, vám poskytne praktického průvodce učením a aplikací LLM, od doporučení zdrojů pro začátečníky až po sdílení pokročilých technik, které vám pomohou zvládnout základní znalosti a aplikační schopnosti LLM.

I. Cesta učení LLM: Budování znalostního systému od nuly

Podle diskusí na X/Twitteru lze učení LLM zahájit z následujících aspektů:

Základní teorie: Pochopení základních konceptů AI, ML a DL.
Základní kurzy: Studium klasických kurzů AI, jako jsou CS221, CS229 a CS230 na Stanfordově univerzitě.
Praktické operace: Prostřednictvím projektové praxe, jako je použití LLM k vytvoření jednoduchých aplikací.

Konkrétní doporučení zdrojů pro učení:

Kurzy Stanfordovy univerzity (bezplatné zdroje na YouTube):
- CS221 - Umělá inteligence
- CS229 - Strojové učení
- CS230 - Hluboké učení
- CS234 - Zesílené učení
- CS336 - LLM
Úvodní video k LLM: Viz odkaz na sdílení od @@BharukaShraddha (je třeba vyhledat původní tweet).
Přehled Agentic AI (Stanford): Viz odkaz na sdílení od @@BharukaShraddha (je třeba vyhledat původní tweet).
Knihovna nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem: Prohlédněte si odkaz GitHub sdílený @@tom_doerr (je třeba vyhledat původní tweet), který obsahuje různé knihovny pro vytváření systémů LLM.
Přehled typů modelů AI: Navštivte odkaz sdílený @@TheTuringPost (je třeba vyhledat původní tweet), abyste se dozvěděli o různých typech modelů AI, jako jsou LLM, SLM, VLM atd.

Doporučení kroků učení:

Teoretické základy: Začněte se základními koncepty strojového učení a hlubokého učení a osvojte si základní algoritmy, jako jsou neuronové sítě a gradientní sestup.
Výběr kurzu: Vyberte si vhodný online kurz nebo tutoriál podle své vlastní situace, například kurzy Stanfordovy univerzity.
Praktické projekty: Zkuste použít LLM k vytvoření jednoduchých aplikací, jako je shrnutí textu, analýza sentimentu atd.
Čtení článků: Věnujte pozornost nejnovějšímu pokroku ve výzkumu LLM a seznamte se s inovacemi v architektuře modelu, trénovacích metodách atd.
Účast v komunitě: Připojte se ke komunitám souvisejícím s LLM, vyměňujte si zkušenosti s ostatními vývojáři a společně se učte a zlepšujte.

II. Aplikační techniky LLM: Zvýšení efektivity a účinnosti

Po zvládnutí základních znalostí LLM můžete začít zkoušet aplikovat je do reálných scénářů. Níže jsou uvedeny některé praktické tipy, které vám pomohou zvýšit efektivitu a účinnost aplikace LLM:

Prompt Engineering: Navrhněte efektivní Prompty, které povedou LLM ke generování textu, který splňuje požadavky.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kombinujte LLM s externí znalostní bází, abyste zlepšili přesnost a relevanci generovaného textu.
Fine-tuning: Použijte data specifická pro danou doménu k doladění LLM, abyste zlepšili jeho výkon v dané doméně.
Adversarial training: Zlepšete robustnost a bezpečnost LLM prostřednictvím adversarial training.

Příklady konkrétních aplikačních scénářů:

Generování obsahu: Použijte LLM k automatickému generování článků, blogů, příspěvků na sociálních sítích a dalšího obsahu.
Generování kódu: Použijte LLM k automatickému generování kódu, abyste zlepšili efektivitu vývoje.
Analýza dat: Použijte LLM k analýze textových dat, extrahování klíčových informací a poznatků.
Systém otázek a odpovědí: Použijte LLM k vytvoření inteligentního systému otázek a odpovědí, který odpovídá na otázky uživatelů.
Zákaznický servisní robot: Použijte LLM k vytvoření inteligentního zákaznického servisního robota, který poskytuje online služby 24 hodin denně.Techniky Prompt Engineering:
Jasné instrukce: Jasně uveďte, jaký úkol má LLM splnit.
Poskytnutí kontextu: Poskytněte dostatek kontextových informací, které pomohou LLM pochopit váš záměr.
Omezení formátu: Omezte formát generovaného textu LLM, například počet slov, strukturu odstavců atd.
Použití klíčových slov: Použijte klíčová slova k nasměrování LLM ke generování textu na konkrétní téma.
Iterativní optimalizace: Neustále zkoušejte různé Prompty a najděte nejlepší návrh Promptu.

Příklad kódu (Python):

# Použití OpenAI API pro generování textu
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Používá OpenAI API pro generování textu.

  Args:
    prompt: Prompt text.

  Returns:
    Generovaný text.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Lze vybrat různé modely
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maximální počet generovaných tokenů
      n=1,                       # Počet generovaných textů
      stop=None,                  # Značka pro zastavení generování
      temperature=0.7,           # Kontroluje náhodnost generovaného textu (mezi 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Ukázkový Prompt
prompt = "Napište článek o aplikacích LLM, se zaměřením na techniky Prompt Engineering."

# Generování textu
generated_text = generate_text(prompt)

# Tisk generovaného textu
print(generated_text)

III. Omezení a výzvy LLM: Realistický pohled na vývoj technologie

I přes své silné schopnosti má LLM některá omezení a výzvy:

Halucinace (Hallucination): LLM může generovat nepravdivé nebo nepřesné informace. Viz odkaz sdílený @@hackernoon (je třeba vyhledat původní tweet), který zkoumá příčiny a řešení halucinací LLM. Kromě toho @@HEI sdílel vizualizaci a benchmarkovou studii o trendech faktických halucinací LLM.
Předsudky (Bias): LLM může nést předsudky z trénovacích dat.
Schopnost usuzování (Reasoning): LLM si nevede dobře ve složitých úlohách usuzování. @@ChrisLaubAI zmínil článek MIT, který vysvětluje důvody omezení schopnosti usuzování LLM a jak je překonat. Kromě toho @@godofprompt sdílel článek o důvodech selhání usuzování LLM.
Bezpečnostní problémy (Security): LLM lze použít ke škodlivým účelům, jako je generování falešných informací nebo provádění kybernetických útoků.

Opatření:

Ověření dat: Ověřte text generovaný LLM, abyste zajistili pravdivost a přesnost informací.
Odstranění předsudků: Přijměte opatření k odstranění předsudků v LLM, například použitím vyváženějších trénovacích dat.
Vylepšení usuzování: Kombinujte LLM s jinými nástroji pro usuzování, abyste zlepšili jeho schopnost usuzování.
Zabezpečení: Zabezpečte LLM, abyste zabránili jeho použití ke škodlivým účelům.

Etické otázky:* Soukromí dat: Při používání LLM ke zpracování uživatelských dat je nutné chránit soukromí uživatelů. @@Angry_Staffer varuje před nahráváním lékařských záznamů do LLM.

Duševní vlastnictví: Při používání LLM ke generování obsahu je nutné respektovat duševní vlastnictví.
Dopad na zaměstnanost: Rozvoj LLM může mít dopad na trh práce, na který je třeba aktivně reagovat.

IV. Nástroje a platformy LLM: Zjednodušení vývojového procesu

Níže jsou uvedeny některé běžně používané nástroje a platformy LLM, které vám mohou pomoci zjednodušit vývojový proces:

OpenAI API: Poskytuje různé modely LLM, které lze použít pro generování textu, generování kódu a další úkoly.
Hugging Face Transformers: Poskytuje různé předtrénované modely LLM, které lze použít pro Fine-tuning a odvozování.
LangChain: Poskytuje různé komponenty pro aplikace LLM, které lze použít k vytváření systémů pro zodpovídání otázek, zákaznických robotů atd.

Doporučené nástroje:

HERETIC: Nástroj pro odstranění cenzury LLM, zmíněný @@chiefofautism.

Výběr vhodného nástroje LLM: @@Python_Dv sdílel článek o tom, jak vybrat vhodný LLM pro AI Agenta.

V. Trendy vývoje LLM: Sledujte nejnovější technické novinky

Technologie LLM se neustále vyvíjí, níže jsou uvedeny některé trendy, kterým stojí za to věnovat pozornost:

Větší modely: S rostoucím výpočetním výkonem se bude velikost LLM nadále zvětšovat a zlepší se i výkon.
Silnější schopnost usuzování: Výzkumníci zkoumají různé metody, jak zlepšit schopnost usuzování LLM.
Širší aplikace: LLM budou aplikovány do více oblastí, jako je zdravotnictví, finance, vzdělávání atd.
Multimodální LLM: LLM budou schopny zpracovávat různé typy dat, jako je text, obrázky, zvuk atd.

Neustálé učení:

Sledujte nejnovější výzkumné práce: Získejte informace o nejnovějším pokroku v oblasti LLM.
Zapojte se do komunitních diskusí: Vyměňujte si zkušenosti s ostatními vývojáři a společně se učte a zlepšujte.
Vyzkoušejte nové nástroje a platformy: Prozkoumejte nejnovější nástroje a platformy v oblasti LLM.Zkrátka, LLM je technologie s obrovským potenciálem a zvládnutí znalostí a aplikačních schopností LLM vám přinese obrovské výhody. Doufám, že vám tento článek pomůže proniknout do LLM a dosáhnout úspěchu v praktických aplikacích.