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

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 će vam članak, u kombinaciji s raspravama o LLM-ovima na X/Twitteru, pružiti praktični vodič za učenje i primjenu LLM-ova, od preporuka za početne resurse do dijeljenja naprednih vještina, kako bi vam pomogao da ovladate ključnim znanjem i sposobnostima primjene LLM-ova.

I. Plan učenja LLM-a: Izgradnja sustava znanja od nule

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

Osnovna teorija: Razumijevanje osnovnih koncepata AI, ML i DL.
Temeljni tečajevi: Učenje klasičnih AI tečajeva, kao što su CS221, CS229 i CS230 sa Sveučilišta Stanford.
Praktični rad: Kroz praktične projekte, kao što je korištenje LLM-ova za izgradnju jednostavnih aplikacija.

Preporučeni konkretni izvori za učenje:

Tečajevi Sveučilišta Stanford (besplatni YouTube resursi):
- CS221 - Umjetna inteligencija
- CS229 - Strojno učenje
- CS230 - Duboko učenje
- CS234 - Učenje s potkrepljenjem
- CS336 - LLM
Uvodni videozapisi o LLM-ovima: Pogledajte vezu za dijeljenje @@BharukaShraddha (potrebno je pronaći izvorni tweet).
Pregled Agentic AI (Stanford): Pogledajte vezu za dijeljenje @@BharukaShraddha (potrebno je pronaći izvorni tweet).
Biblioteka alata otvorenog koda: Pogledajte GitHub vezu koju je podijelio @@tom_doerr (potrebno je pronaći izvorni tweet), koja uključuje razne biblioteke za izgradnju LLM sustava.
Pregled vrsta AI modela: Posjetite vezu koju je podijelio @@TheTuringPost (potrebno je pronaći izvorni tweet) kako biste saznali više o različitim vrstama AI modela kao što su LLM, SLM, VLM.

Prijedlozi koraka učenja:

Teorijska osnova: Započnite s osnovnim konceptima strojnog učenja i dubokog učenja, ovladajte neuronskim mrežama, algoritmima spuštanja gradijenta i drugim temeljnim algoritmima.
Odaberite tečaj: Odaberite odgovarajući online tečaj ili vodič prema vlastitoj situaciji, kao što su tečajevi Sveučilišta Stanford.
Praktični projekti: Pokušajte koristiti LLM-ove za izgradnju jednostavnih aplikacija, kao što su sažetak teksta, analiza osjećaja itd.
Čitanje radova: Obratite pozornost na najnoviji napredak u istraživanju LLM-ova, razumite inovacije u arhitekturi modela, metodama treniranja itd.
Sudjelovanje u zajednici: Pridružite se zajednicama povezanim s LLM-ovima, razmijenite iskustva s drugim programerima i zajedno učite i napredujte.

II. Savjeti za primjenu LLM-ova: Poboljšanje učinkovitosti i rezultata

Nakon što ovladate osnovnim znanjem o LLM-ovima, možete početi pokušavati primijeniti ih u stvarnim scenarijima. Slijede neki praktični savjeti koji će vam pomoći da poboljšate učinkovitost i rezultate primjene LLM-ova:

Prompt Engineering: Dizajnirajte učinkovite Promptove za usmjeravanje LLM-ova da generiraju tekst koji zadovoljava zahtjeve.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kombinirajte LLM-ove s vanjskim bazama znanja kako biste poboljšali točnost i relevantnost generiranog teksta.
Fine-tuning: Koristite podatke specifične za određeno područje za fino podešavanje LLM-ova kako biste poboljšali njihovu izvedbu u tom području.
Adversarial training: Poboljšajte robusnost i sigurnost LLM-ova kroz adversarial training.

Primjeri konkretnih scenarija primjene:

Generiranje sadržaja: Koristite LLM-ove za automatsko generiranje članaka, blogova, objava na društvenim mrežama i drugog sadržaja.
Generiranje koda: Koristite LLM-ove za automatsko generiranje koda, poboljšavajući učinkovitost razvoja.
Analiza podataka: Koristite LLM-ove za analizu tekstualnih podataka, izdvajanje ključnih informacija i uvida.
Sustav pitanja i odgovora: Koristite LLM-ove za izgradnju inteligentnih sustava pitanja i odgovora, odgovarajući na pitanja koja postavljaju korisnici.
Chatbot za korisničku podršku: Koristite LLM-ove za izgradnju inteligentnih chatbota za korisničku podršku, pružajući online usluge 24 sata dnevno.Tehnike Prompt Inženjeringa:
Jasne upute: Jasno navedite zadatak koji želite da LLM obavi.
Pružanje konteksta: Pružite dovoljno kontekstualnih informacija kako biste pomogli LLM-u da razumije vašu namjeru.
Ograničavanje formata: Ograničite format teksta koji LLM generira, na primjer, broj riječi, strukturu odlomaka itd.
Korištenje ključnih riječi: Koristite ključne riječi za usmjeravanje LLM-a da generira tekst o određenoj temi.
Iterativna optimizacija: Kontinuirano isprobavajte različite Promptove kako biste pronašli najbolje rješenje za dizajn Promptova.

Primjer koda (Python):

# Korištenje OpenAI API-ja za generiranje teksta
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Korištenje OpenAI API-ja za generiranje teksta.

  Args:
    prompt: Prompt tekst.

  Returns:
    Generirani tekst.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Moguće je odabrati različite modele
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maksimalni broj tokena za generiranje
      n=1,                       # Broj generiranih tekstova
      stop=None,                  # Znak za zaustavljanje generiranja
      temperature=0.7,           # Kontrola slučajnosti generiranog teksta (između 0 i 1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Primjer Prompta
prompt = "Napiši članak o primjeni LLM-a, s naglaskom na tehnike Prompt inženjeringa."

# Generiranje teksta
generated_text = generate_text(prompt)

# Ispis generiranog teksta
print(generated_text)

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

Iako LLM-ovi imaju snažne sposobnosti, postoje i neka ograničenja i izazovi:

Halucinacije (Hallucination): LLM može generirati neistinite ili netočne informacije. Pogledajte poveznicu koju je podijelio @@hackernoon (potrebno je pronaći originalni tweet), članak istražuje uzroke i rješenja za LLM halucinacije. Osim toga, @@HEI je također podijelio rad o vizualizaciji i benchmarkingu trendova LLM činjeničnih halucinacija.
Pristranost (Bias): LLM može sadržavati pristranosti iz podataka za obuku.
Sposobnost zaključivanja (Reasoning): LLM-ovi se loše ponašaju u složenim zadacima zaključivanja. @@ChrisLaubAI spomenuo je rad s MIT-a koji objašnjava razloge uskih grla u sposobnosti zaključivanja LLM-a i kako ih prevladati. Osim toga, @@godofprompt je također podijelio rad o razlozima neuspjeha zaključivanja LLM-a.
Sigurnosni problemi (Security): LLM-ovi se mogu koristiti u zlonamjerne svrhe, kao što je generiranje lažnih informacija ili izvođenje kibernetičkih napada.

Mjere za rješavanje problema:

Validacija podataka: Provjerite tekst koji je generirao LLM kako biste osigurali istinitost i točnost informacija.
Uklanjanje pristranosti: Poduzmite mjere za uklanjanje pristranosti u LLM-u, na primjer, korištenjem uravnoteženijih podataka za obuku.
Poboljšanje zaključivanja: Kombinirajte LLM s drugim mehanizmima za zaključivanje kako biste poboljšali njegovu sposobnost zaključivanja.
Sigurnosno jačanje: Sigurnosno ojačajte LLM 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 medicinska dokumentacija ne smije učitavati u LLM.

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

IV. LLM alati i platforme: Pojednostavljenje procesa razvoja

Slijede neki od često korištenih LLM alata i platformi koji vam mogu pomoći pojednostaviti 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 prethodno 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 sustava za odgovaranje na pitanja, chatbotove za korisničku podršku i slično.

Preporuke alata:

HERETIC: Alat za uklanjanje LLM cenzure, spomenut od strane @@chiefofautism.

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

V. 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 napretcima 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 s velikim potencijalom, 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.