LLM Nám og Notkun: Hagnýt Leiðarvísir frá Byrjanda til Lengra Komins

Stór tungumálalíkön (LLM) eru hratt að breyta því hvernig við höfum samskipti við tækni. Hvort sem það er efnisgerð, kóðaskrif eða gagnagreining, þá sýna LLM gríðarlega möguleika á ýmsum sviðum. Þessi grein mun, í samvinnu við umræður um LLM á X/Twitter, veita þér hagnýtan leiðarvísi um LLM nám og notkun, frá ráðleggingum um byrjendaupplýsingar til deilingar á háþróaðri tækni, til að hjálpa þér að ná tökum á kjarnaþekkingu og notkunarhæfni LLM.

I. LLM Námsleið: Byggja Þekkingarkerfi frá Grunni

Samkvæmt umræðum á X/Twitter er hægt að nálgast LLM nám frá eftirfarandi hliðum:

Grunnfræði: Skilja grunnhugtök AI, ML og DL.
Kjarnanámskeið: Læra klassísk AI námskeið, eins og CS221, CS229 og CS230 frá Stanford háskólanum.
Hagnýt framkvæmd: Framkvæma verkefni, eins og að nota LLM til að byggja einföld forrit.

Ráðleggingar um sérstakar námsupplýsingar:

Stanford háskólanámskeið (ókeypis YouTube efni):
- CS221 - Gervigreind
- CS229 - Vélanám
- CS230 - Djúpnám
- CS234 - Styrkingarnám
- CS336 - LLM
LLM Inngangsmyndband: Sjá deilingartengil @@BharukaShraddha (þarf að finna upprunalega tístið).
Yfirlit yfir Agentic AI (Stanford): Sjá deilingartengil @@BharukaShraddha (þarf að finna upprunalega tístið).
Opinn verkfærakista: Skoðaðu GitHub tengilinn sem @@tom_doerr deildi (þarf að finna upprunalega tístið), sem inniheldur ýmis bókasöfn til að byggja LLM kerfi.
Yfirlit yfir AI líkana tegundir: Farðu á tengilinn sem @@TheTuringPost deildi (þarf að finna upprunalega tístið) til að læra um mismunandi AI líkana tegundir eins og LLM, SLM, VLM o.s.frv.

Tillögur um námsleið:

Fræðilegur grunnur: Byrjaðu á grunnhugtökum vélanáms og djúpnáms og náðu tökum á kjarna reikniritum eins og tauganetum og hallastig niður.
Veldu námskeið: Veldu viðeigandi netnámskeið eða kennsluefni í samræmi við þínar eigin aðstæður, eins og námskeið Stanford háskólans.
Hagnýt verkefni: Reyndu að nota LLM til að byggja einföld forrit, eins og textaútdrátt, tilfinningagreiningu o.s.frv.
Lestu ritgerðir: Fylgstu með nýjustu framförum í LLM rannsóknum og lærðu um nýjungar í líkanagerð, þjálfunaraðferðum o.s.frv.
Taktu þátt í samfélaginu: Vertu með í LLM tengdum samfélögum, skiptu á reynslu með öðrum forriturum og lærðu og þróaðu saman.

II. LLM Notkunartækni: Auka skilvirkni og áhrif

Eftir að hafa náð tökum á grunnatriðum LLM geturðu byrjað að reyna að nota það í raunverulegum aðstæðum. Hér eru nokkur hagnýt ráð til að hjálpa þér að auka skilvirkni og áhrif LLM notkunar þinnar:

Prompt Verkfræði: Hannaðu áhrifaríkar Prompt til að leiðbeina LLM til að búa til texta sem uppfyllir kröfur.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Sameinaðu LLM við ytri þekkingargrunna til að bæta nákvæmni og mikilvægi textans sem búinn er til.
Fine-tuning: Notaðu gögn frá ákveðnu sviði til að fínstilla LLM til að bæta frammistöðu þess á því sviði.
Andstæðingur þjálfun: Bættu þrautseigju og öryggi LLM með andstæðingsþjálfun.

Dæmi um sérstakar notkunarsviðsmyndir:

Efnisgerð: Notaðu LLM til að búa sjálfkrafa til efni eins og greinar, blogg, samfélagsmiðlafærslur o.s.frv.
Kóðagerð: Notaðu LLM til að búa sjálfkrafa til kóða til að bæta þróunarskilvirkni.
Gagnagreining: Notaðu LLM til að greina textagögn, draga út lykilupplýsingar og innsýn.
Spurningakerfi: Notaðu LLM til að byggja snjall spurningakerfi til að svara spurningum sem notendur spyrja.
Þjónustubot: Notaðu LLM til að byggja snjalla þjónustubota til að veita þjónustu á netinu allan sólarhringinn.Prompt verkfræðitækni:
Skýr fyrirmæli: Útskýrðu greinilega hvaða verkefni þú vilt að LLM (stórt tungumálalíkan) leysi af hendi.
Gefðu samhengi: Gefðu nægilegar samhengisupplýsingar til að hjálpa LLM að skilja ásetning þinn.
Takmarkaðu snið: Takmarkaðu sniðið á textanum sem LLM býr til, svo sem orðafjölda, málsgreinaskipan o.s.frv.
Notaðu leitarorð: Notaðu leitarorð til að leiðbeina LLM um að búa til texta um ákveðið efni.
Endurbættu ítrekað: Prófaðu stöðugt mismunandi Prompt til að finna bestu Prompt hönnunarlausnina.

Kóðadæmi (Python):

# Notaðu OpenAI API til að búa til texta
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Notaðu OpenAI API til að búa til texta.

  Args:
    prompt: Prompt texti.

  Returns:
    Textinn sem búinn var til.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Hægt að velja mismunandi líkön
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Hámarksfjöldi tákna sem hægt er að búa til
      n=1,                       # Fjöldi texta sem á að búa til
      stop=None,                  # Merki til að stöðva myndun
      temperature=0.7,           # Stjórnaðu handahófskennd textagerð (milli 0 og 1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Dæmi um Prompt
prompt = "Skrifaðu grein um LLM forrit, með áherslu á Prompt verkfræðitækni."

# Búðu til texta
generated_text = generate_text(prompt)

# Prentaðu textann sem búinn var til
print(generated_text)

III. Takmarkanir og áskoranir LLM: Skoðaðu tækniþróun af skynsemi

Þrátt fyrir að LLM hafi mikla getu, þá eru líka nokkrar takmarkanir og áskoranir:

Ofskynjanir (Hallucination): LLM gæti búið til ósannar eða ónákvæmar upplýsingar. Sjáðu hlekkinn sem @@hackernoon deildi (þarf að finna upprunalega tístið), greinin fjallar um ástæður og lausnir fyrir LLM ofskynjanir. Að auki deildi @@HEI einnig grein um sýnilega og viðmiðunarrannsókn á þróun LLM staðreyndaofskynjana.
Hlutdrægni (Bias): LLM gæti borið með sér hlutdrægni úr þjálfunargögnum.
Rökfærni (Reasoning): LLM stendur sig illa í flóknum rökfærsluverkefnum. @@ChrisLaubAI minntist á ritgerð frá MIT sem útskýrir ástæður fyrir flöskuhálsi LLM rökfærni og hvernig á að brjótast í gegnum það. Að auki deildi @@godofprompt einnig ritgerð um ástæður fyrir bilun LLM rökfærslu.
Öryggismál (Security): LLM gæti verið notað í illgjarnan tilgang, svo sem að búa til rangar upplýsingar eða framkvæma netárásir.

Úrræði:

Gagnasannprófun: Staðfestu textann sem LLM býr til til að tryggja áreiðanleika og nákvæmni upplýsinganna.
Útrýming hlutdrægni: Gríptu til aðgerða til að útrýma hlutdrægni í LLM, svo sem að nota jafnvægari þjálfunargögn.
Rökfærslubæting: Sameinaðu LLM við aðrar rökfærsluvélar til að bæta rökfærni þess.
Öryggisstyrking: Styrktu öryggi LLM til að koma í veg fyrir að það sé notað í illgjarnan tilgang.

Siðferðileg álitamál:* Gagnavernd: Þegar LLM er notað til að vinna úr gögnum notenda þarf að vernda friðhelgi notenda. @@Angry_Staffer minnir á að hlaða ekki upp sjúkraskrám í LLM.

Hugverkaréttindi: Þegar LLM er notað til að búa til efni þarf að virða hugverkaréttindi.
Áhrif á atvinnumarkað: Þróun LLM gæti haft áhrif á atvinnumarkaðinn og þörf er á að bregðast við því á virkan hátt.

IV. LLM verkfæri og pallar: Einfalda þróunarferlið

Hér eru nokkur algeng LLM verkfæri og pallar sem geta hjálpað þér að einfalda þróunarferlið:

OpenAI API: Býður upp á ýmsar LLM gerðir sem hægt er að nota fyrir textagerð, kóðagerð og fleiri verkefni.
Hugging Face Transformers: Býður upp á ýmsar forþjálfaðar LLM gerðir sem hægt er að nota fyrir Fine-tuning og ályktun.
LangChain: Býður upp á ýmsa íhluti fyrir LLM forrit, sem hægt er að nota til að byggja upp spurningakerfi, þjónustuvélmenni o.s.frv.

Verkfæraráðleggingar:

HERETIC: Verkfæri sem @@chiefofautism nefnir til að fjarlægja ritskoðun LLM.

Að velja rétt LLM verkfæri: @@Python_Dv deilir grein um hvernig á að velja rétt LLM fyrir AI Agent.

V. Þróunarþróun LLM: Fylgstu með nýjustu tækni

LLM tækni er í stöðugri þróun og hér eru nokkrar þróanir sem vert er að fylgjast með:

Stærri líkön: Eftir því sem reiknigetan eykst mun stærð LLM halda áfram að aukast og afköst munu einnig batna.
Sterkari ályktunargeta: Vísindamenn eru að kanna ýmsar aðferðir til að bæta ályktunargetu LLM.
Víðtækara notkunarsvið: LLM verður beitt á fleiri sviðum, svo sem heilbrigðisþjónustu, fjármálum, menntun o.s.frv.
Fjölbreytileg LLM: LLM mun geta unnið úr margvíslegum gagnategundum, svo sem texta, myndum, hljóði o.s.frv.

Stöðugt nám:

Fylgstu með nýjustu rannsóknargreinum: Fáðu upplýsingar um nýjustu framfarir á sviði LLM.
Taktu þátt í umræðum í samfélaginu: Skiptu á reynslu við aðra forritara og lærðu og þróaðu saman.
Prófaðu ný verkfæri og palla: Kannaðu nýjustu verkfæri og palla á sviði LLM.Í stuttu máli er LLM tækni með mikla möguleika og það mun veita þér mikla kosti að hafa þekkingu og getu til að beita LLM. Vona að þessi grein geti hjálpað þér að byrja með LLM og ná árangri í raunverulegum forritum.