LLM-ді оқыту және қолдану: бастаудан жетілдіруге арналған практикалық нұсқаулық

Үлкен тілдік модельдер (LLM) біздің технологиямен өзара әрекеттесу тәсілімізді тез өзгертуде. Мазмұн жасау, код жазу немесе деректерді талдау болсын, LLM әр түрлі салада үлкен әлеуетті көрсетеді. Бұл мақала LLM туралы X/Twitter-дегі талқылауларды біріктіре отырып, LLM-ді оқыту және қолдану бойынша практикалық нұсқаулықты ұсынады, бастапқы ресурстарды ұсынудан бастап жетілдіру әдістерін бөлісуге дейін, LLM-нің негізгі білімі мен қолдану мүмкіндіктерін меңгеруге көмектеседі.

Бірінші, LLM-ді оқыту жолы: нөлден бастап білім жүйесін құру

X/Twitter-дегі талқылауға сәйкес, LLM-ді оқытуды келесі аспектілерден бастауға болады:

Негізгі теория: AI, ML және DL негізгі ұғымдарын түсіну.
Негізгі курстар: Стэнфорд университетінің CS221, CS229 және CS230 сияқты классикалық AI курстарын оқыту.
Тәжірибелік операциялар: LLM-ді пайдаланып қарапайым қосымшалар құру сияқты жобалық тәжірибе арқылы.

Нақты оқу ресурстарына ұсыныстар:

Стэнфорд университетінің курстары (ақысыз YouTube ресурсы):
- CS221 - Жасанды интеллект
- CS229 - Машиналық оқыту
- CS230 - Терең оқыту
- CS234 - Күшейту арқылы оқыту
- CS336 - LLM
LLM кіріспе бейнесі: @@BharukaShraddha бөліскен сілтемеге қараңыз (түпнұсқа твитті табу керек).
Agentic AI шолуы (Стэнфорд): @@BharukaShraddha бөліскен сілтемеге қараңыз (түпнұсқа твитті табу керек).
Ашық бастапқы кодты құралдар кітапханасы: @@tom_doerr бөліскен GitHub сілтемесін қараңыз (түпнұсқа твитті табу керек), онда LLM жүйесін құруға арналған әртүрлі кітапханалар бар.
AI модельдерінің түрлеріне шолу: LLM, SLM, VLM және т.б. әртүрлі AI модельдерінің түрлері туралы білу үшін @@TheTuringPost бөліскен сілтемеге кіріңіз (түпнұсқа твитті табу керек).

Оқу қадамдарына ұсыныстар:

Теориялық негіз: Машиналық оқыту және терең оқытудың негізгі ұғымдарынан бастаңыз, нейрондық желілер, градиенттік түсу сияқты негізгі алгоритмдерді меңгеріңіз.
Курсты таңдау: Өз жағдайыңызға сәйкес онлайн курстарды немесе оқулықтарды таңдаңыз, мысалы, Стэнфорд университетінің курстары.
Тәжірибелік жоба: LLM-ді пайдаланып қарапайым қосымшаларды құруға тырысыңыз, мысалы, мәтіндік резюме, сезімді талдау және т.б.
Мақалаларды оқу: LLM зерттеулеріндегі соңғы жетістіктерге назар аударыңыз, модель архитектурасы, оқыту әдістері және т.б. салалардағы жаңалықтарды біліңіз.
Қауымдастыққа қатысу: LLM-ге қатысты қауымдастыққа қосылыңыз, басқа әзірлеушілермен тәжірибе алмасыңыз және бірге оқып, жетіліңіз.

Екінші, LLM қолдану әдістері: тиімділікті және нәтижені арттыру

LLM-нің негізгі білімін меңгергеннен кейін, оны нақты жағдайларда қолдануға тырысуға болады. Төменде LLM қолдану тиімділігі мен нәтижесін арттыруға көмектесетін бірнеше практикалық әдістер берілген:

Prompt инженериясы: LLM-ді талаптарға сай мәтін жасауға бағыттау үшін тиімді Prompt жасаңыз.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): LLM-ді сыртқы білім базасымен біріктіріп, жасалған мәтіннің дәлдігі мен қатыстылығын арттырыңыз.
Fine-tuning: LLM-ді белгілі бір саланың деректерін пайдаланып реттеңіз, оның осы саладағы өнімділігін арттырыңыз.
Қарсыластық оқыту: Қарсыластық оқыту арқылы LLM-нің беріктігі мен қауіпсіздігін арттырыңыз.

Нақты қолдану сценарийлерінің мысалдары:

Мазмұн жасау: LLM-ді пайдаланып мақалаларды, блогтарды, әлеуметтік медиа жазбаларын және т.б. автоматты түрде жасаңыз.
Код жасау: LLM-ді пайдаланып кодты автоматты түрде жасаңыз, әзірлеу тиімділігін арттырыңыз.
Деректерді талдау: LLM-ді пайдаланып мәтіндік деректерді талдаңыз, негізгі ақпарат пен түсініктерді алыңыз.
Сұрақ-жауап жүйесі: LLM-ді пайдаланып интеллектуалды сұрақ-жауап жүйесін құрыңыз, пайдаланушылардың сұрақтарына жауап беріңіз.
Клиенттік қызмет көрсету роботы: LLM-ді пайдаланып интеллектуалды клиенттік қызмет көрсету роботын құрыңыз, 24 сағаттық онлайн қызмет көрсетіңіз.Prompt Инженериясының Тәсілдері:
Нақты Нұсқаулар: LLM-нен қандай тапсырманы орындауды қалайтыныңызды анық көрсетіңіз.
Контекст ұсыну: LLM-ге сіздің ниетіңізді түсінуге көмектесетін жеткілікті контекстік ақпарат беріңіз.
Форматты шектеу: LLM-нің мәтін шығару форматын шектеңіз, мысалы, сөз саны, абзац құрылымы және т.б.
Кілт сөздерді пайдалану: LLM-ді нақты тақырыптағы мәтінді шығаруға бағыттау үшін кілт сөздерді пайдаланыңыз.
Итерациялық оңтайландыру: Әртүрлі Prompt-тарды үнемі сынап көріңіз, Prompt дизайнының ең жақсы шешімін табыңыз.

Код үлгісі (Python):

# OpenAI API-ін пайдаланып мәтін жасау
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  OpenAI API-ін пайдаланып мәтін жасау.

  Args:
    prompt: Prompt мәтіні.

  Returns:
    Жасалған мәтін.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Әртүрлі модельдерді таңдауға болады
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Ең көп жасалатын token саны
      n=1,                       # Мәтін жасау саны
      stop=None,                  # Жасауды тоқтату белгісі
      temperature=0.7,           # Жасалатын мәтіннің кездейсоқтығын басқару (0-1 аралығында)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Мысал Prompt
prompt = "LLM қолдану туралы мақала жазыңыз, Prompt инженериясының тәсілдеріне баса назар аударыңыз."

# Мәтін жасау
generated_text = generate_text(prompt)

# Жасалған мәтінді басып шығару
print(generated_text)

III. LLM-нің Шектеулері мен Қиындықтары: Технологиялық Дамуға Саналы Қарау

LLM қуатты мүмкіндіктерге ие болғанымен, оның кейбір шектеулері мен қиындықтары бар:

Галлюцинация (Hallucination): LLM жалған немесе дәл емес ақпарат шығаруы мүмкін. @@hackernoon бөліскен сілтемеге қараңыз (түпнұсқа твитті табу керек), бұл мақалада LLM галлюцинациясының себептері мен онымен күресу жолдары қарастырылған. Сонымен қатар, @@HEI LLM фактілік галлюцинациясының тенденциялары туралы визуализация және эталондық тестілеу туралы мақаламен бөлісті.
Жақтылық (Bias): LLM жаттығу деректеріндегі жақтылықты қамтуы мүмкін.
Дәлелдеу қабілеті (Reasoning): LLM күрделі дәлелдеу тапсырмаларында нашар жұмыс істейді. @@ChrisLaubAI LLM дәлелдеу қабілетінің кедергілерінің себептерін және оны қалай бұзуға болатынын түсіндіретін MIT мақаласын атап өтті. Сонымен қатар, @@godofprompt LLM дәлелдеуінің сәтсіздігінің себептері туралы мақаламен бөлісті.
Қауіпсіздік мәселелері (Security): LLM зиянды мақсаттарда, мысалы, жалған ақпарат жасау немесе кибершабуылдар жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.

Шаралар:

Деректерді тексеру: LLM жасаған мәтінді тексеріп, ақпараттың шынайылығы мен дәлдігін қамтамасыз етіңіз.
Жақтылықты жою: LLM-дегі жақтылықты жою үшін шаралар қабылдаңыз, мысалы, теңдестірілген жаттығу деректерін пайдаланыңыз.
Дәлелдеуді жақсарту: LLM-ді басқа дәлелдеу қозғалтқыштарымен біріктіріп, оның дәлелдеу қабілетін арттырыңыз.
Қауіпсіздікті күшейту: LLM-ді қауіпсіздікті күшейтіп, оның зиянды мақсаттарда пайдаланылуына жол бермеңіз.

Моральдық-этикалық мәселелер:* Деректердің құпиялылығы: LLM пайдаланушы деректерін өңдеу кезінде пайдаланушының құпиялылығын қорғау қажет. @@Angry_Staffer медициналық жазбаларды LLM-ге жүктемеуге кеңес береді.

Зияткерлік меншік: LLM арқылы мазмұн жасаған кезде зияткерлік меншікті құрметтеу қажет.
Жұмысқа әсері: LLM дамуы жұмыс нарығына әсер етуі мүмкін, оған белсенді түрде жауап беру қажет.

Төртінші, LLM құралдары мен платформалары: әзірлеу процесін жеңілдету

Төменде әзірлеу процесін жеңілдетуге көмектесетін жиі қолданылатын LLM құралдары мен платформалары берілген:

OpenAI API: Мәтін жасау, код жасау және т.б. тапсырмалар үшін пайдалануға болатын әртүрлі LLM модельдерін ұсынады.
Hugging Face Transformers: Fine-tuning және қорытындылау үшін пайдалануға болатын әртүрлі алдын ала үйретілген LLM модельдерін ұсынады.
LangChain: Сұрақ-жауап жүйелерін, тұтынушыларға қызмет көрсету роботтарын және т.б. құру үшін пайдалануға болатын әртүрлі LLM қосымшаларының компоненттерін ұсынады.

Құрал ұсыныстары:

HERETIC: @@chiefofautism атап өткен LLM цензурасын алып тастау құралы.

Тиісті LLM құралын таңдау: @@Python_Dv AI Agent үшін тиісті LLM-ді қалай таңдау керектігі туралы мақаламен бөлісті.

Бесінші, LLM даму тенденциялары: соңғы технологиялық динамикаға назар аударыңыз

LLM технологиясы үнемі дамып келеді, төменде назар аударуға тұрарлық кейбір тенденциялар берілген:

Үлкенірек модельдер: Есептеу қуатының артуымен LLM ауқымы арта береді, өнімділік те артады.
Күштірек қорытындылау мүмкіндігі: Зерттеушілер LLM қорытындылау мүмкіндігін арттырудың әртүрлі әдістерін зерттеуде.
Кеңірек қолдану: LLM медицина, қаржы, білім беру және т.б. сияқты көптеген салаларда қолданылады.
Көп модальды LLM: LLM мәтін, суреттер, аудио және т.б. сияқты деректердің әртүрлі түрлерін өңдей алады.

Үздіксіз оқу:

Соңғы зерттеу мақалаларына назар аударыңыз: LLM саласындағы соңғы жетістіктер туралы біліңіз.
Қоғамдық талқылауларға қатысыңыз: Басқа әзірлеушілермен тәжірибе алмасып, бірге үйреніңіз.
Жаңа құралдар мен платформаларды қолданып көріңіз: LLM саласындағы соңғы құралдар мен платформаларды зерттеңіз.Қорытындылай келе, LLM – зор әлеуетке ие технология, LLM білімі мен қолдану мүмкіндіктерін меңгеру сізге үлкен артықшылықтар әкеледі. Бұл мақала сізге LLM-ді бастауға және нақты қолдануда табысқа жетуге көмектеседі деп үміттенеміз.