LLM Mokymasis ir taikymas: praktinis vadovas nuo pradedančiojo iki pažengusiojo

Dideli kalbos modeliai (LLM) sparčiai keičia mūsų sąveikos su technologijomis būdą. Nesvarbu, ar tai būtų turinio generavimas, kodo rašymas ar duomenų analizė, LLM demonstruoja didžiulį potencialą įvairiose srityse. Šiame straipsnyje, remiantis X/Twitter diskusijomis apie LLM, pateikiamas praktinis LLM mokymosi ir taikymo vadovas, nuo pradinių išteklių rekomendacijų iki pažangių įgūdžių dalijimosi, padedantis jums įsisavinti pagrindines LLM žinias ir taikymo galimybes.

I. LLM mokymosi kelias: žinių sistemos kūrimas nuo nulio

Remiantis X/Twitter diskusijomis, mokantis LLM, galima pradėti nuo šių aspektų:

Pagrindinė teorija: Suprasti pagrindines AI, ML ir DL sąvokas.
Pagrindiniai kursai: Mokytis klasikinių AI kursų, tokių kaip Stanfordo universiteto CS221, CS229 ir CS230.
Praktinis darbas: Per projektų praktiką, pavyzdžiui, kuriant paprastas programas naudojant LLM.

Konkrečios mokymosi išteklių rekomendacijos:

Stanfordo universiteto kursai (nemokami YouTube ištekliai):
- CS221 - Dirbtinis intelektas
- CS229 - Mašininis mokymasis
- CS230 - Gilusis mokymasis
- CS234 - Sustiprinamasis mokymasis
- CS336 - LLM
LLM įvadiniai vaizdo įrašai: Žr. @@BharukaShraddha bendrinamą nuorodą (reikia rasti originalų tvitą).
Agentic AI apžvalga (Stanfordas): Žr. @@BharukaShraddha bendrinamą nuorodą (reikia rasti originalų tvitą).
Atvirojo kodo įrankių biblioteka: Peržiūrėkite @@tom_doerr bendrinamą GitHub nuorodą (reikia rasti originalų tvitą), kurioje yra įvairių bibliotekų, skirtų LLM sistemoms kurti.
AI modelių tipų apžvalga: Apsilankykite @@TheTuringPost bendrinamoje nuorodoje (reikia rasti originalų tvitą), kad sužinotumėte apie skirtingus AI modelių tipus, tokius kaip LLM, SLM, VLM ir kt.

Mokymosi žingsnių pasiūlymai:

Teorinis pagrindas: Pradėkite nuo pagrindinių mašininio mokymosi ir giliojo mokymosi sąvokų, įsisavinkite pagrindinius algoritmus, tokius kaip neuroniniai tinklai, gradientinis nusileidimas ir kt.
Kursų pasirinkimas: Pasirinkite tinkamus internetinius kursus ar mokymo programas pagal savo situaciją, pavyzdžiui, Stanfordo universiteto kursus.
Praktiniai projektai: Pabandykite sukurti paprastas programas naudodami LLM, pavyzdžiui, teksto santrauką, nuotaikų analizę ir kt.
Straipsnių skaitymas: Sekite naujausią LLM tyrimų pažangą, sužinokite apie modelio architektūrą, mokymo metodus ir kitas naujoves.
Dalyvavimas bendruomenėje: Prisijunkite prie su LLM susijusių bendruomenių, dalinkitės patirtimi su kitais kūrėjais ir kartu mokykitės bei tobulėkite.

II. LLM taikymo įgūdžiai: efektyvumo ir rezultatų gerinimas

Įsisavinę pagrindines LLM žinias, galite pradėti bandyti jas pritaikyti realiose situacijose. Štai keletas praktinių patarimų, padėsiančių jums pagerinti LLM taikymo efektyvumą ir rezultatus:

Prompt inžinerija: Sukurkite veiksmingus Prompt, kad LLM generuotų tekstą, atitinkantį reikalavimus.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Sujunkite LLM su išorinėmis žinių bazėmis, kad pagerintumėte generuojamo teksto tikslumą ir aktualumą.
Fine-tuning: Naudokite konkrečios srities duomenis, kad tiksliai sureguliuotumėte LLM, kad pagerintumėte jo veikimą toje srityje.
Priešiškas mokymas: Pagerinkite LLM atsparumą ir saugumą per priešišką mokymą.

Konkretūs taikymo scenarijų pavyzdžiai:

Turinio generavimas: Naudokite LLM automatiškai generuoti straipsnius, tinklaraščius, socialinės žiniasklaidos įrašus ir kitą turinį.
Kodo generavimas: Naudokite LLM automatiškai generuoti kodą, kad pagerintumėte kūrimo efektyvumą.
Duomenų analizė: Naudokite LLM teksto duomenims analizuoti, kad išgautumėte pagrindinę informaciją ir įžvalgas.
Klausimų ir atsakymų sistemos: Naudokite LLM kurti intelektualias klausimų ir atsakymų sistemas, kad atsakytumėte į vartotojų klausimus.
Klientų aptarnavimo robotai: Naudokite LLM kurti intelektualius klientų aptarnavimo robotus, teikiančius 24 valandų internetinę paslaugą.Prompt Inžinerijos Technikos:
Aiški instrukcija: Aiškiai nurodykite, kokią užduotį norite, kad LLM atliktų.
Pateikite kontekstą: Pateikite pakankamai konteksto informacijos, kad padėtumėte LLM suprasti jūsų ketinimus.
Apribokite formatą: Apribokite LLM generuojamo teksto formatą, pvz., žodžių skaičių, pastraipų struktūrą ir kt.
Naudokite raktinius žodžius: Naudokite raktinius žodžius, kad nukreiptumėte LLM generuoti tekstą konkrečia tema.
Iteracinis optimizavimas: Nuolat bandykite skirtingus Prompt, kad rastumėte geriausią Prompt dizaino sprendimą.

Kodo pavyzdys (Python):

# Naudokite OpenAI API tekstui generuoti
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Naudokite OpenAI API tekstui generuoti.

  Args:
    prompt: Prompt tekstas.

  Returns:
    Sugeneruotas tekstas.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Galima pasirinkti skirtingus modelius
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Didžiausias generuojamų token'ų skaičius
      n=1,                       # Generuojamo teksto kiekis
      stop=None,                  # Ženklas, sustabdantis generavimą
      temperature=0.7,           # Kontroliuoja generuojamo teksto atsitiktinumą (nuo 0 iki 1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Pavyzdinis Prompt
prompt = "Parašykite straipsnį apie LLM taikymą, daugiausia dėmesio skiriant Prompt inžinerijos technikoms."

# Generuoti tekstą
generated_text = generate_text(prompt)

# Spausdinti sugeneruotą tekstą
print(generated_text)

III. LLM apribojimai ir iššūkiai: racionalus požiūris į technologijų plėtrą

Nors LLM turi didelių galimybių, tačiau yra ir tam tikrų apribojimų bei iššūkių:

Haliucinacijos (Hallucination): LLM gali generuoti netikrą arba netikslią informaciją. Žr. @@hackernoon bendrinamą nuorodą (reikia rasti originalų tweet'ą), kuriame aptariamos LLM haliucinacijų priežastys ir atsako metodai. Be to, @@HEI taip pat pasidalijo straipsniu apie LLM faktinių haliucinacijų tendencijų vizualizavimą ir lyginamąjį testavimą.
Šališkumas (Bias): LLM gali turėti mokymo duomenyse esančių šališkumų.
Samprotavimo gebėjimai (Reasoning): LLM prastai atlieka sudėtingas samprotavimo užduotis. @@ChrisLaubAI paminėjo MIT straipsnį, kuriame paaiškinamos LLM samprotavimo gebėjimų kliūtys ir kaip jas įveikti. Be to, @@godofprompt taip pat pasidalijo straipsniu apie LLM samprotavimo nesėkmių priežastis.
Saugumo problemos (Security): LLM gali būti naudojamas piktavališkiems tikslams, pvz., generuoti melagingą informaciją arba vykdyti kibernetines atakas.

Atsako priemonės:

Duomenų patvirtinimas: Patikrinkite LLM generuojamą tekstą, kad užtikrintumėte informacijos tikrumą ir tikslumą.
Šališkumo pašalinimas: Imkitės priemonių, kad pašalintumėte LLM šališkumą, pvz., naudokite labiau subalansuotus mokymo duomenis.
Samprotavimo stiprinimas: Sujunkite LLM su kitais samprotavimo varikliais, kad pagerintumėte jo samprotavimo gebėjimus.
Saugumo stiprinimas: Sustiprinkite LLM saugumą, kad jis nebūtų naudojamas piktavališkiems tikslams.

Etiniai klausimai:* Duomenų privatumas: Naudojant LLM vartotojų duomenims apdoroti, būtina apsaugoti vartotojų privatumą. @@Angry_Staffer primena neįkelti medicininių įrašų į LLM.

Intelektinė nuosavybė: Naudojant LLM turiniui generuoti, būtina gerbti intelektinę nuosavybę.
Poveikis užimtumui: LLM plėtra gali turėti įtakos darbo rinkai, todėl reikia aktyviai reaguoti.

IV. LLM įrankiai ir platformos: supaprastinkite kūrimo procesą

Štai keletas dažniausiai naudojamų LLM įrankių ir platformų, kurios gali padėti supaprastinti kūrimo procesą:

OpenAI API: Pateikia įvairius LLM modelius, kuriuos galima naudoti teksto generavimui, kodo generavimui ir kitoms užduotims.
Hugging Face Transformers: Pateikia įvairius iš anksto apmokytus LLM modelius, kuriuos galima naudoti Fine-tuning ir išvadoms daryti.
LangChain: Pateikia įvairius LLM programų komponentus, kuriuos galima naudoti kuriant klausimų ir atsakymų sistemas, klientų aptarnavimo robotus ir kt.

Įrankių rekomendacijos:

HERETIC: @@chiefofautism paminėtas įrankis, skirtas pašalinti LLM cenzūrą.

Tinkamo LLM įrankio pasirinkimas: @@Python_Dv pasidalijo straipsniu apie tai, kaip pasirinkti tinkamą LLM AI agentui.

V. LLM plėtros tendencijos: sekite naujausias technologijų naujienas

LLM technologija nuolat tobulėja, štai keletas tendencijų, į kurias verta atkreipti dėmesį:

Didesni modeliai: Didėjant skaičiavimo galiai, LLM mastas ir toliau didės, o našumas taip pat pagerės.
Stipresnis samprotavimo pajėgumas: Tyrėjai ieško įvairių būdų, kaip pagerinti LLM samprotavimo pajėgumą.
Platesnis pritaikymas: LLM bus pritaikytas daugiau sričių, tokių kaip medicina, finansai, švietimas ir kt.
Multimodalinis LLM: LLM galės apdoroti įvairių tipų duomenis, tokius kaip tekstas, vaizdai, garsas ir kt.

Nuolatinis mokymasis:

Sekite naujausius mokslinius straipsnius: Sužinokite apie naujausius LLM srities pasiekimus.
Dalyvaukite bendruomenės diskusijose: Pasidalinkite patirtimi su kitais kūrėjais, mokykitės ir tobulėkite kartu.
Išbandykite naujus įrankius ir platformas: Išbandykite naujausius LLM srities įrankius ir platformas.Trumpai tariant, LLM yra technologija, turinti didelį potencialą, o LLM žinių ir taikymo įgūdžių įvaldymas suteiks jums didžiulį pranašumą. Tikiuosi, kad šis straipsnis padės jums pradėti dirbti su LLM ir pasiekti sėkmės praktiniame taikyme.