LLM-i õppimine ja rakendamine: praktiline juhend algajatele ja edasijõudnutele

Suured keelemudelid (LLM) muudavad kiiresti seda, kuidas me tehnoloogiaga suhtleme. Olenemata sellest, kas tegemist on sisu genereerimise, koodi kirjutamise või andmete analüüsiga, näitavad LLM-id suurt potentsiaali erinevates valdkondades. See artikkel, mis on koostatud X/Twitteri LLM-i teemaliste arutelude põhjal, pakub teile praktilise juhendi LLM-i õppimiseks ja rakendamiseks, alates algajatele mõeldud ressursside soovitustest kuni edasijõudnutele mõeldud näpunäideteni, et aidata teil omandada LLM-i põhilised teadmised ja rakendusoskused.

I. LLM-i õppekava: teadmiste süsteemi loomine nullist

X/Twitteri arutelude kohaselt saab LLM-i õppimist alustada järgmistest aspektidest:

Põhiteooria: AI, ML ja DL põhimõistete mõistmine.
Põhikursused: Klassikaliste AI kursuste õppimine, näiteks Stanfordi ülikooli CS221, CS229 ja CS230.
Praktiline tegevus: Projektide kaudu praktiseerimine, näiteks LLM-i abil lihtsate rakenduste loomine.

Konkreetsed õpperessursside soovitused:

Stanfordi ülikooli kursused (tasuta YouTube'i ressursid):
- CS221 - Tehisintellekt
- CS229 - Masinõpe
- CS230 - Süvaõpe
- CS234 - Tugevdusõpe
- CS336 - LLM
LLM-i sissejuhatavad videod: Vaadake @@BharukaShraddha jagatud linki (vajalik on algse säutsu leidmine).
Agentic AI ülevaade (Stanford): Vaadake @@BharukaShraddha jagatud linki (vajalik on algse säutsu leidmine).
Avatud lähtekoodiga tööriistakogum: Vaadake @@tom_doerr jagatud GitHubi linki (vajalik on algse säutsu leidmine), mis sisaldab erinevaid LLM-i süsteemide ehitamiseks vajalikke teeke.
AI mudelite tüüpide ülevaade: Külastage @@TheTuringPost jagatud linki (vajalik on algse säutsu leidmine), et saada teavet erinevate AI mudelite tüüpide kohta, nagu LLM, SLM, VLM jne.

Õppimisetappide soovitused:

Teoreetiline alus: Alustage masinõppe ja süvaõppe põhimõistetest, omandage põhilised algoritmid, nagu närvivõrgud ja gradientlaskumine.
Kursuse valik: Valige vastavalt oma olukorrale sobivad veebikursused või õpetused, näiteks Stanfordi ülikooli kursused.
Praktilised projektid: Proovige LLM-i abil luua lihtsaid rakendusi, nagu teksti kokkuvõte, meeleolu analüüs jne.
Artiklite lugemine: Jälgige LLM-i uusimaid uurimistulemusi, et saada teavet mudeli arhitektuuri, treeningmeetodite ja muude uuenduste kohta.
Kogukonnas osalemine: Liituge LLM-iga seotud kogukondadega, vahetage teiste arendajatega kogemusi ja õppige koos edasi.

II. LLM-i rakendamise tehnikad: tõhususe ja tulemuslikkuse suurendamine

Pärast LLM-i põhiliste teadmiste omandamist saate hakata proovima selle rakendamist reaalses elus. Siin on mõned praktilised näpunäited, mis aitavad teil suurendada LLM-i rakendamise tõhusust ja tulemuslikkust:

Prompt Engineering: Kujundage tõhusad Promptid, et suunata LLM-i genereerima nõuetele vastavat teksti.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Ühendage LLM väliste teadmistebaasidega, et parandada genereeritud teksti täpsust ja asjakohasust.
Fine-tuning: Kasutage LLM-i peenhäälestamiseks konkreetse valdkonna andmeid, et parandada selle toimivust selles valdkonnas.
Vastandlik treening: Parandage vastandliku treeningu abil LLM-i vastupidavust ja turvalisust.

Konkreetsed rakendusstsenaariumide näited:

Sisu genereerimine: Kasutage LLM-i artiklite, blogide, sotsiaalmeedia postituste jms automaatseks genereerimiseks.
Koodi genereerimine: Kasutage LLM-i koodi automaatseks genereerimiseks, et parandada arenduse efektiivsust.
Andmete analüüs: Kasutage LLM-i tekstiliste andmete analüüsimiseks, et eraldada olulist teavet ja arusaamu.
Küsimuste ja vastuste süsteem: Kasutage LLM-i intelligentse küsimuste ja vastuste süsteemi loomiseks, et vastata kasutajate esitatud küsimustele.
Klienditeeninduse robot: Kasutage LLM-i intelligentse klienditeeninduse roboti loomiseks, et pakkuda ööpäevaringset veebiteenust.Prompt Engineering'u tehnikad:
Selged juhised: Selgita selgelt, millist ülesannet sa soovid, et LLM täidaks.
Paku konteksti: Paku piisavalt konteksti, et aidata LLM-il mõista sinu kavatsust.
Piira vormingut: Piira LLM-i genereeritud teksti vormingut, näiteks sõnade arvu, lõigu struktuuri jne.
Kasuta märksõnu: Kasuta märksõnu, et suunata LLM-i genereerima konkreetse teemaga teksti.
Iteratiivne optimeerimine: Proovi pidevalt erinevaid Prompte, et leida parim Prompt'i disainilahendus.

Koodinäide (Python):

# Kasuta OpenAI API-t teksti genereerimiseks
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Kasuta OpenAI API-t teksti genereerimiseks.

  Args:
    prompt: Prompt'i tekst.

  Returns:
    Genereeritud tekst.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Saab valida erinevaid mudeleid
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maksimaalne genereeritavate token'ite arv
      n=1,                       # Genereeritava teksti hulk
      stop=None,                  # Genereerimise lõpetamise märk
      temperature=0.7,           # Kontrollib genereeritud teksti juhuslikkust (vahemikus 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Näidis Prompt
prompt = "Kirjuta artikkel LLM-i rakenduste kohta, keskendudes Prompt Engineering'u tehnikatele."

# Genereeri tekst
generated_text = generate_text(prompt)

# Prindi genereeritud tekst
print(generated_text)

III. LLM-i piirangud ja väljakutsed: Tehnoloogia arengu ratsionaalne vaatamine

Kuigi LLM-il on tugevad võimalused, on sellel ka mõningaid piiranguid ja väljakutseid:

Hallutsinatsioon (Hallucination): LLM võib genereerida ebatõelist või ebatäpset teavet. Vaata @@hackernoon'i jagatud linki (vaja leida algne säuts), see artikkel uurib LLM-i hallutsinatsioonide põhjuseid ja nendega toimetuleku meetodeid. Lisaks jagas @@HEI artiklit LLM-i faktiliste hallutsinatsioonide trendide visualiseerimise ja võrdlusuuringute kohta.
Eelarvamus (Bias): LLM võib sisaldada treeningandmetes esinevaid eelarvamusi.
Arutlusvõime (Reasoning): LLM ei suuda keerulistes arutlusülesannetes hästi hakkama saada. @@ChrisLaubAI mainis MIT-i artiklit, mis selgitab LLM-i arutlusvõime kitsaskohtade põhjuseid ja kuidas neid ületada. Lisaks jagas @@godofprompt artiklit LLM-i arutlusvõime ebaõnnestumise põhjuste kohta.
Turvalisuse probleemid (Security): LLM-i saab kasutada pahatahtlikel eesmärkidel, näiteks valeinformatsiooni genereerimiseks või küberrünnakute korraldamiseks.

Vastumeetmed:

Andmete valideerimine: Valideeri LLM-i genereeritud teksti, et tagada teabe tõesus ja täpsus.
Eelarvamuste kõrvaldamine: Võta meetmeid LLM-i eelarvamuste kõrvaldamiseks, näiteks kasutades tasakaalustatumaid treeningandmeid.
Arutlusvõime suurendamine: Kombineeri LLM teiste arutlusmootoritega, et parandada selle arutlusvõimet.
Turvalisuse tugevdamine: Tugevda LLM-i turvalisust, et vältida selle kasutamist pahatahtlikel eesmärkidel.

Eetilised küsimused:* Andmete privaatsus: Kasutajaandmete töötlemisel LLM-i abil on vaja kaitsta kasutaja privaatsust. @@Angry_Staffer tuletab meelde, et meditsiinilisi andmeid ei tohiks LLM-i üles laadida.

Intellektuaalomand: LLM-i abil sisu genereerimisel on vaja austada intellektuaalomandit.
Mõju tööhõivele: LLM-i areng võib mõjutada tööturgu, millega on vaja aktiivselt tegeleda.

IV. LLM-i tööriistad ja platvormid: arendusprotsessi lihtsustamine

Siin on mõned levinud LLM-i tööriistad ja platvormid, mis aitavad teil arendusprotsessi lihtsustada:

OpenAI API: Pakub erinevaid LLM-i mudeleid, mida saab kasutada teksti genereerimiseks, koodi genereerimiseks jne.
Hugging Face Transformers: Pakub erinevaid eelkoolitatud LLM-i mudeleid, mida saab kasutada peenhäälestamiseks (Fine-tuning) ja järelduste tegemiseks.
LangChain: Pakub erinevaid LLM-i rakenduste komponente, mida saab kasutada küsimuste ja vastuste süsteemide, klienditeenindusrobotite jne ehitamiseks.

Soovitatavad tööriistad:

HERETIC: @@chiefofautism mainitud tööriist LLM-i tsensuuri eemaldamiseks.

Sobiva LLM-i tööriista valimine: @@Python_Dv jagas artiklit selle kohta, kuidas valida AI Agent'ile sobiv LLM.

V. LLM-i arengusuunad: jälgige uusimaid tehnoloogilisi arenguid

LLM-i tehnoloogia areneb pidevalt, siin on mõned suundumused, mida tasub jälgida:

Suuremad mudelid: Arvutusvõimsuse suurenemisega suureneb LLM-i suurus jätkuvalt ja ka jõudlus paraneb.
Tugevam järeldusvõime: Teadlased uurivad erinevaid meetodeid LLM-i järeldusvõime parandamiseks.
Laiemad rakendused: LLM-i hakatakse rakendama rohkemates valdkondades, näiteks meditsiinis, rahanduses, hariduses jne.
Multimodaalsed LLM-id: LLM-id suudavad töödelda mitut tüüpi andmeid, näiteks teksti, pilte, heli jne.

Pidev õppimine:

Jälgige uusimaid uurimistöid: Saate teada LLM-i valdkonna uusimatest edusammudest.
Osalege kogukonna aruteludes: Vahetage kogemusi teiste arendajatega, õppige ja arenege koos.
Proovige uusi tööriistu ja platvorme: Avastage LLM-i valdkonna uusimaid tööriistu ja platvorme.Kokkuvõttes on LLM tehnoloogia, mis on täis potentsiaali, ning LLM-i teadmiste ja rakendusoskuste valdamine toob sulle tohutu eelise. Loodetavasti aitab see artikkel sul LLM-iga tutvuda ja praktilistes rakendustes edu saavutada.