LLM Læring og Anvendelse: En Praktisk Guide fra Begynder til Avanceret

Store sprogmodeller (LLM) ændrer hurtigt den måde, vi interagerer med teknologi på. Uanset om det er indholdsgenerering, kodning eller dataanalyse, viser LLM et enormt potentiale inden for forskellige områder. Denne artikel vil, i kombination med diskussioner om LLM på X/Twitter, give dig en praktisk guide til LLM-læring og -anvendelse, fra anbefalinger af begynderressourcer til deling af avancerede teknikker, der hjælper dig med at mestre LLM's kerneviden og anvendelsesevner.

I. LLM Læringsforløb: Opbygning af et Videnssystem fra Bunden

Ifølge diskussioner på X/Twitter kan læring af LLM startes fra følgende aspekter:

• Grundlæggende teori: Forstå de grundlæggende begreber inden for AI, ML og DL.
• Kernekurser: Lær klassiske AI-kurser, såsom Stanfords CS221, CS229 og CS230.
• Praktisk øvelse: Gennem projekter, f.eks. ved at bruge LLM til at bygge simple applikationer.

Anbefalinger af specifikke læringsressourcer:

• Stanford University kurser (gratis YouTube ressourcer):
  • CS221 - Kunstig intelligens
  • CS229 - Maskinlæring
  • CS230 - Dyb læring
  • CS234 - Forstærkende læring
  • CS336 - LLM
• LLM introduktionsvideo: Se @@BharukaShraddhas delingslink (skal finde det originale tweet).
• Agentic AI oversigt (Stanford): Se @@BharukaShraddhas delingslink (skal finde det originale tweet).
• Open source værktøjsbibliotek: Se @@tom_doerrs delte GitHub-link (skal finde det originale tweet), som indeholder forskellige biblioteker til opbygning af LLM-systemer.
• Oversigt over AI-modeltyper: Besøg @@TheTuringPosts delte link (skal finde det originale tweet) for at lære om forskellige AI-modeltyper såsom LLM, SLM, VLM osv.

Forslag til læringstrin:

1. Teoretisk grundlag: Start med de grundlæggende begreber inden for maskinlæring og dyb læring, og mestr kernealgoritmer som neurale netværk og gradient descent.
2. Vælg kurser: Vælg passende onlinekurser eller tutorials i henhold til din egen situation, såsom Stanford Universitys kurser.
3. Praktiske projekter: Prøv at bruge LLM til at bygge simple applikationer, såsom tekstsammenfatning, følelsesanalyse osv.
4. Læs artikler: Følg de seneste LLM-forskningsfremskridt og lær om innovationer inden for modelarkitektur, træningsmetoder osv.
5. Deltag i fællesskabet: Deltag i LLM-relaterede fællesskaber, udveksle erfaringer med andre udviklere og lær og fremskridt sammen.

II. LLM Anvendelsesteknikker: Forbedring af Effektivitet og Effekt

Efter at have mestret den grundlæggende viden om LLM, kan du begynde at prøve at anvende den i praktiske scenarier. Her er nogle praktiske tips til at hjælpe dig med at forbedre effektiviteten og effekten af LLM-applikationer:

• Prompt Engineering: Design effektive Prompts til at guide LLM til at generere tekst, der opfylder kravene.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kombiner LLM med eksterne vidensbaser for at forbedre nøjagtigheden og relevansen af genereret tekst.
• Fine-tuning: Brug specifikke domænedata til at finjustere LLM for at forbedre dens ydeevne i det pågældende domæne.
• Adversarial Training: Forbedre LLM's robusthed og sikkerhed gennem adversarial training.

Eksempler på specifikke applikationsscenarier:

• Indholdsgenerering: Brug LLM til automatisk at generere artikler, blogs, indlæg på sociale medier og andet indhold.

• Kodegenerering: Brug LLM til automatisk at generere kode, hvilket forbedrer udviklingseffektiviteten.

• Dataanalyse: Brug LLM til at analysere tekstdata og udtrække nøgleinformation og indsigt.

• Spørgsmål-og-svar-system: Brug LLM til at bygge intelligente spørgsmål-og-svar-systemer til at besvare spørgsmål fra brugere.

• Kundeservice robot: Brug LLM til at bygge intelligente kundeservice robotter til at yde 24-timers onlineservice. Prompt Engineering Teknikker:

• Klare instruktioner: Angiv tydeligt den opgave, du ønsker, at LLM skal udføre.

• Giv kontekst: Giv tilstrækkelig kontekstinformation for at hjælpe LLM med at forstå din hensigt.

• Definer format: Definer formatet for den tekst, LLM skal generere, f.eks. antal ord, afsnitsstruktur osv.

• Brug nøgleord: Brug nøgleord til at guide LLM til at generere tekst om et specifikt emne.

• Iterativ optimering: Prøv løbende forskellige Prompts for at finde den bedste Prompt-designløsning.

Kodeeksempel (Python):

# Brug OpenAI API til at generere tekst
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Brug OpenAI API til at generere tekst.

  Args:
    prompt: Prompt-tekst.

  Returns:
    Den genererede tekst.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Forskellige modeller kan vælges
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maksimalt antal genererede tokens
      n=1,                       # Antallet af genererede tekster
      stop=None,                  # Flag for at stoppe genereringen
      temperature=0.7,           # Styrer tilfældigheden af den genererede tekst (mellem 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Eksempel Prompt
prompt = "Skriv en artikel om LLM-applikationer med fokus på Prompt Engineering-teknikker."

# Generer tekst
generated_text = generate_text(prompt)

# Udskriv den genererede tekst
print(generated_text)

III. LLM Begrænsninger og Udfordringer: Et Rationelt Syn på Teknologisk Udvikling

Selvom LLM'er har stærke evner, er der også nogle begrænsninger og udfordringer:

• Hallucination: LLM'er kan generere usande eller unøjagtige oplysninger. Se @@hackernoon's delte link (skal finde det originale tweet), som diskuterer årsagerne til og løsninger på LLM-hallucinationer. Derudover delte @@HEI en visualisering og benchmark-papir om tendenser inden for LLM-faktuelle hallucinationer.
• Bias: LLM'er kan indeholde bias fra træningsdataene.
• Ræsonnementsevne: LLM'er klarer sig dårligt i komplekse ræsonnementopgaver. @@ChrisLaubAI nævnte en MIT-artikel, der forklarer årsagerne til flaskehalse i LLM-ræsonnementsevne, og hvordan man bryder igennem dem. Derudover delte @@godofprompt også en artikel om årsagerne til LLM-ræsonnementfejl.
• Sikkerhedsproblemer: LLM'er kan bruges til ondsindede formål, såsom at generere falske oplysninger eller udføre cyberangreb.

Modforanstaltninger:

• Datavalidering: Valider den tekst, der er genereret af LLM'er, for at sikre, at oplysningerne er sande og nøjagtige.
• Bias-eliminering: Tag skridt til at eliminere bias i LLM'er, f.eks. ved at bruge mere afbalancerede træningsdata.
• Ræsonnementsforbedring: Kombiner LLM'er med andre ræsonnementsmotorer for at forbedre deres ræsonnementsevne.
• Sikkerhedshærdning: Hærd LLM'er for at forhindre, at de bruges til ondsindede formål.

Etiske spørgsmål:* Dataprivatliv: Når du bruger LLM til at behandle brugerdata, er det nødvendigt at beskytte brugernes privatliv. @@Angry_Staffer minder om ikke at uploade medicinske journaler til LLM.

• Intellektuel ejendomsret: Når du bruger LLM til at generere indhold, er det nødvendigt at respektere intellektuel ejendomsret.
• Indvirkning på beskæftigelsen: Udviklingen af LLM kan have en indvirkning på arbejdsmarkedet, og det er nødvendigt at reagere proaktivt.

Fire, LLM-værktøjer og -platforme: Forenkling af udviklingsprocessen

Her er nogle almindeligt anvendte LLM-værktøjer og -platforme, der kan hjælpe dig med at forenkle udviklingsprocessen:

• OpenAI API: Tilbyder forskellige LLM-modeller, der kan bruges til tekstgenerering, kodegenerering og andre opgaver.
• Hugging Face Transformers: Tilbyder forskellige forudtrænede LLM-modeller, der kan bruges til finjustering og inferens.
• LangChain: Tilbyder forskellige komponenter til LLM-applikationer, der kan bruges til at bygge spørgsmål-og-svar-systemer, kundeservice-robotter osv.

Værktøjsanbefalinger:

• HERETIC: Et værktøj nævnt af @@chiefofautism til at fjerne LLM-censur.

Valg af det rigtige LLM-værktøj: @@Python_Dv delte en artikel om, hvordan man vælger den rigtige LLM til en AI-agent.

Fem, LLM-udviklingstendenser: Hold øje med de seneste teknologiske fremskridt

LLM-teknologien er i konstant udvikling, og her er nogle tendenser, der er værd at holde øje med:

• Større modeller: I takt med at computerkraften stiger, vil LLM'ernes størrelse fortsætte med at vokse, og ydeevnen vil også blive forbedret.
• Stærkere ræsonnementsevne: Forskere undersøger forskellige metoder til at forbedre LLM'ernes ræsonnementsevne.
• Bredere anvendelse: LLM vil blive anvendt på flere områder, såsom sundhed, finans, uddannelse osv.
• Multimodale LLM'er: LLM'er vil være i stand til at behandle flere typer data, såsom tekst, billeder, lyd osv.

Kontinuerlig læring:

• Hold øje med de seneste forskningsartikler: Få mere at vide om de seneste fremskridt inden for LLM-området.
• Deltag i community-diskussioner: Udveksle erfaringer med andre udviklere, og lær og fremskridt sammen.
• Prøv nye værktøjer og platforme: Udforsk de nyeste værktøjer og platforme inden for LLM-området.Alt i alt er LLM en teknologi med stort potentiale, og beherskelse af LLM-viden og -applikationsevner vil give dig store fordele. Håber denne artikel kan hjælpe dig med at komme i gang med LLM og opnå succes i praktiske applikationer.