Pembelajaran dan Aplikasi LLM: Panduan Praktikal dari Asas hingga Lanjutan

Model Bahasa Besar (LLM) sedang pesat mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. Sama ada penjanaan kandungan, penulisan kod atau analisis data, LLM menunjukkan potensi yang besar dalam pelbagai bidang. Artikel ini akan menggabungkan perbincangan mengenai LLM di X/Twitter untuk memberikan anda panduan praktikal tentang pembelajaran dan aplikasi LLM, daripada cadangan sumber permulaan hingga perkongsian kemahiran lanjutan, untuk membantu anda menguasai pengetahuan teras dan keupayaan aplikasi LLM.

I. Laluan Pembelajaran LLM: Membina Sistem Pengetahuan dari Awal

Berdasarkan perbincangan di X/Twitter, pembelajaran LLM boleh dimulakan dari aspek berikut:

Teori Asas: Memahami konsep asas AI, ML dan DL.
Kursus Teras: Mempelajari kursus AI klasik, seperti CS221, CS229 dan CS230 Universiti Stanford.
Operasi Praktikal: Melalui amalan projek, seperti menggunakan LLM untuk membina aplikasi mudah.

Cadangan Sumber Pembelajaran Khusus:

Kursus Universiti Stanford (Sumber YouTube percuma):
- CS221 - Kecerdasan Buatan
- CS229 - Pembelajaran Mesin
- CS230 - Pembelajaran Mendalam
- CS234 - Pembelajaran Pengukuhan
- CS336 - LLM
Video Pengenalan LLM: Rujuk pautan perkongsian @@BharukaShraddha (perlu mencari tweet asal).
Gambaran Keseluruhan Agentic AI (Stanford): Rujuk pautan perkongsian @@BharukaShraddha (perlu mencari tweet asal).
Pustaka Alat Sumber Terbuka: Lihat pautan GitHub yang dikongsi oleh @@tom_doerr (perlu mencari tweet asal), yang mengandungi pelbagai pustaka untuk membina sistem LLM.
Gambaran Keseluruhan Jenis Model AI: Lawati pautan yang dikongsi oleh @@TheTuringPost (perlu mencari tweet asal), untuk memahami pelbagai jenis model AI seperti LLM, SLM, VLM.

Cadangan Langkah Pembelajaran:

Asas Teori: Mulakan dengan konsep asas pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dan kuasai algoritma teras seperti rangkaian saraf dan penurunan kecerunan.
Pilih Kursus: Pilih kursus atau tutorial dalam talian yang sesuai mengikut keadaan anda sendiri, seperti kursus Universiti Stanford.
Projek Praktikal: Cuba gunakan LLM untuk membina aplikasi mudah, seperti ringkasan teks, analisis sentimen, dsb.
Baca Kertas Kerja: Beri perhatian kepada kemajuan penyelidikan LLM terkini, dan fahami inovasi dalam aspek seperti seni bina model dan kaedah latihan.
Sertai Komuniti: Sertai komuniti berkaitan LLM, bertukar pengalaman dengan pembangun lain, dan belajar bersama untuk maju.

II. Kemahiran Aplikasi LLM: Meningkatkan Kecekapan dan Kesan

Selepas menguasai pengetahuan asas LLM, anda boleh mula mencuba mengaplikasikannya pada senario sebenar. Berikut ialah beberapa kemahiran praktikal untuk membantu anda meningkatkan kecekapan dan kesan aplikasi LLM anda:

Kejuruteraan Prompt: Reka bentuk Prompt yang berkesan untuk membimbing LLM menjana teks yang memenuhi keperluan.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Gabungkan LLM dengan pangkalan pengetahuan luaran untuk meningkatkan ketepatan dan perkaitan teks yang dijana.
Fine-tuning: Gunakan data domain khusus untuk memperhalusi LLM, meningkatkan prestasinya dalam domain tersebut.
Latihan Adversarial: Tingkatkan keteguhan dan keselamatan LLM melalui latihan adversarial.

Contoh Senario Aplikasi Khusus:

Penjanaan Kandungan: Gunakan LLM untuk menjana artikel, blog, catatan media sosial dan kandungan lain secara automatik.
Penjanaan Kod: Gunakan LLM untuk menjana kod secara automatik, meningkatkan kecekapan pembangunan.
Analisis Data: Gunakan LLM untuk menganalisis data teks, mengekstrak maklumat dan cerapan utama.
Sistem Soal Jawab: Gunakan LLM untuk membina sistem soal jawab pintar untuk menjawab soalan yang diajukan oleh pengguna.
Bot Khidmat Pelanggan: Gunakan LLM untuk membina bot khidmat pelanggan pintar untuk menyediakan perkhidmatan dalam talian 24 jam.Teknik Kejuruteraan Prompt:
Arahan yang Jelas: Nyatakan dengan jelas tugas yang anda mahu LLM (Large Language Model) lakukan.
Berikan Konteks: Berikan maklumat konteks yang mencukupi untuk membantu LLM memahami niat anda.
Hadkan Format: Hadkan format teks yang dihasilkan oleh LLM, contohnya bilangan perkataan, struktur perenggan, dsb.
Gunakan Kata Kunci: Gunakan kata kunci untuk membimbing LLM menghasilkan teks dengan tema tertentu.
Pengoptimuman Berulang: Sentiasa cuba Prompt yang berbeza untuk mencari reka bentuk Prompt yang terbaik.

Contoh Kod (Python):

# Menggunakan OpenAI API untuk menjana teks
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Menggunakan OpenAI API untuk menjana teks.

  Args:
    prompt: Teks Prompt.

  Returns:
    Teks yang dijana.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Boleh memilih model yang berbeza
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Bilangan token maksimum yang dijana
      n=1,                       # Bilangan teks yang dijana
      stop=None,                  # Tanda untuk menghentikan penjanaan
      temperature=0.7,           # Mengawal kebarangkalian teks yang dijana (antara 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Contoh Prompt
prompt = "Tulis sebuah artikel tentang aplikasi LLM, dengan fokus pada teknik kejuruteraan Prompt."

# Menjana teks
generated_text = generate_text(prompt)

# Mencetak teks yang dijana
print(generated_text)

III. Batasan dan Cabaran LLM: Memandang Perkembangan Teknologi Secara Rasional

Walaupun LLM mempunyai keupayaan yang hebat, ia juga mempunyai beberapa batasan dan cabaran:

Halusinasi (Hallucination): LLM mungkin menjana maklumat yang tidak benar atau tidak tepat. Rujuk pautan yang dikongsi oleh @@hackernoon (perlu mencari tweet asal), artikel ini membincangkan sebab dan cara menangani halusinasi LLM. Selain itu, @@HEI juga berkongsi kertas kerja tentang visualisasi dan penanda aras trend halusinasi faktual LLM.
Bias (Bias): LLM mungkin membawa bias daripada data latihan.
Keupayaan Penaakulan (Reasoning): LLM tidak berfungsi dengan baik dalam tugas penaakulan yang kompleks. @@ChrisLaubAI menyebut kertas kerja MIT yang menerangkan sebab-sebab kesukaran keupayaan penaakulan LLM dan cara untuk mengatasinya. Selain itu, @@godofprompt juga berkongsi kertas kerja tentang sebab-sebab kegagalan penaakulan LLM.
Isu Keselamatan (Security): LLM mungkin digunakan untuk tujuan jahat, seperti menjana maklumat palsu atau melakukan serangan siber.

Langkah-langkah Menangani:

Pengesahan Data: Sahkan teks yang dijana oleh LLM untuk memastikan maklumat itu benar dan tepat.
Penghapusan Bias: Ambil langkah-langkah untuk menghapuskan bias dalam LLM, seperti menggunakan data latihan yang lebih seimbang.
Peningkatan Penaakulan: Gabungkan LLM dengan enjin penaakulan lain untuk meningkatkan keupayaan penaakulannya.
Pengukuhan Keselamatan: Kukuhkan keselamatan LLM untuk mengelakkannya daripada digunakan untuk tujuan jahat.

Isu Etika Moral:* Privasi Data: Apabila menggunakan LLM untuk memproses data pengguna, privasi pengguna perlu dilindungi. @@Angry_Staffer mengingatkan untuk tidak memuat naik rekod perubatan ke LLM.

Harta Intelek: Apabila menggunakan LLM untuk menjana kandungan, harta intelek perlu dihormati.
Impak Pekerjaan: Perkembangan LLM mungkin memberi impak kepada pasaran pekerjaan, dan tindakan proaktif perlu diambil.

Empat, Alat dan Platform LLM: Memudahkan Proses Pembangunan

Berikut ialah beberapa alat dan platform LLM yang biasa digunakan yang boleh membantu anda memudahkan proses pembangunan:

OpenAI API: Menyediakan pelbagai model LLM yang boleh digunakan untuk penjanaan teks, penjanaan kod, dan lain-lain.
Hugging Face Transformers: Menyediakan pelbagai model LLM pra-latih yang boleh digunakan untuk Fine-tuning dan inferens.
LangChain: Menyediakan pelbagai komponen aplikasi LLM yang boleh digunakan untuk membina sistem soal jawab, robot khidmat pelanggan, dan lain-lain.

Cadangan Alat:

HERETIC: Alat yang disebut oleh @@chiefofautism untuk menghapuskan penapisan LLM.

Memilih Alat LLM yang Sesuai: @@Python_Dv berkongsi artikel tentang cara memilih LLM yang sesuai untuk Ejen AI.

Lima, Trend Pembangunan LLM: Beri Perhatian kepada Perkembangan Teknologi Terkini

Teknologi LLM sentiasa berkembang, berikut ialah beberapa trend yang patut diberi perhatian:

Model yang Lebih Besar: Dengan peningkatan kuasa pengkomputeran, saiz LLM akan terus meningkat, dan prestasi juga akan bertambah baik.
Keupayaan Penaakulan yang Lebih Kuat: Penyelidik sedang meneroka pelbagai cara untuk meningkatkan keupayaan penaakulan LLM.
Aplikasi yang Lebih Luas: LLM akan digunakan dalam lebih banyak bidang, seperti perubatan, kewangan, pendidikan, dan lain-lain.
LLM Multimodal: LLM akan dapat memproses pelbagai jenis data, seperti teks, imej, audio, dan lain-lain.

Pembelajaran Berterusan:

Beri perhatian kepada kertas penyelidikan terkini: Fahami perkembangan terkini dalam bidang LLM.
Sertai perbincangan komuniti: Bertukar pengalaman dengan pembangun lain, belajar bersama dan maju.
Cuba alat dan platform baharu: Terokai alat dan platform terkini dalam bidang LLM.Kesimpulannya, LLM ialah teknologi yang penuh dengan potensi, menguasai pengetahuan dan keupayaan aplikasi LLM akan membawa anda kelebihan yang besar. Semoga artikel ini dapat membantu anda memulakan LLM, dan mencapai kejayaan dalam aplikasi praktikal.