LLM Læring og Anvendelse: En Praktisk Guide fra Nybegynner til Avansert

Store språkmodeller (LLM) endrer raskt måten vi samhandler med teknologi på. Enten det er innholdsgenerering, kodeutvikling eller dataanalyse, viser LLM et enormt potensial på forskjellige felt. Denne artikkelen vil, i kombinasjon med diskusjoner om LLM på X/Twitter, gi deg en praktisk guide til LLM-læring og -anvendelse, fra anbefalinger av nybegynnerressurser til deling av avanserte teknikker, for å hjelpe deg med å mestre kjerne kunnskap og applikasjonsevner for LLM.

I. LLM Læringsvei: Bygg et Kunnskapssystem fra Grunnen av

I henhold til diskusjoner på X/Twitter, kan læring av LLM starte fra følgende aspekter:

• Grunnleggende teori: Forstå de grunnleggende konseptene AI, ML og DL.
• Kjernekurs: Lær klassiske AI-kurs, som Stanford Universitys CS221, CS229 og CS230.
• Praktisk drift: Gjennom prosjektpraksis, for eksempel å bruke LLM til å bygge enkle applikasjoner.

Spesifikke anbefalinger for læringsressurser:

• Stanford University-kurs (gratis YouTube-ressurser):
  • CS221 - Kunstig intelligens
  • CS229 - Maskinlæring
  • CS230 - Dyp læring
  • CS234 - Forsterkningslæring
  • CS336 - LLM
• LLM Introduksjonsvideo: Se @@BharukaShraddhas delingslenke (må finne den originale tweeten).
• Agentic AI Oversikt (Stanford): Se @@BharukaShraddhas delingslenke (må finne den originale tweeten).
• Åpen kildekode verktøykasse: Sjekk @@tom_doerrs delte GitHub-lenke (må finne den originale tweeten), som inneholder forskjellige biblioteker for å bygge LLM-systemer.
• Oversikt over AI-modelltyper: Besøk @@TheTuringPosts delte lenke (må finne den originale tweeten) for å lære om forskjellige AI-modelltyper som LLM, SLM, VLM, etc.

Forslag til læringstrinn:

1. Teoretisk grunnlag: Start med de grunnleggende konseptene maskinlæring og dyp læring, og mestre kjernealgoritmer som nevrale nettverk og gradientnedstigning.
2. Velg kurs: Velg passende online kurs eller veiledninger i henhold til din egen situasjon, for eksempel Stanford University-kurs.
3. Praktiske prosjekter: Prøv å bruke LLM til å bygge enkle applikasjoner, for eksempel tekstsammendrag, sentimentanalyse, etc.
4. Les artikler: Følg med på de siste LLM-forskningsfremskrittene og lær om innovasjoner innen modellarkitektur, treningsmetoder osv.
5. Delta i fellesskapet: Bli med i LLM-relaterte fellesskap, utveksle erfaringer med andre utviklere og lær og utvikle deg sammen.

II. LLM Applikasjonsteknikker: Forbedre Effektivitet og Effekt

Etter å ha mestret den grunnleggende kunnskapen om LLM, kan du begynne å prøve å bruke den i praktiske scenarier. Her er noen praktiske tips for å hjelpe deg med å forbedre effektiviteten og effekten av LLM-applikasjoner:

• Prompt Engineering: Design effektive prompter for å veilede LLM til å generere tekst som oppfyller kravene.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kombiner LLM med eksterne kunnskapsbaser for å forbedre nøyaktigheten og relevansen til generert tekst.
• Finjustering: Bruk domenespesifikke data til å finjustere LLM for å forbedre ytelsen i det domenet.
• Adversarial Training: Forbedre robustheten og sikkerheten til LLM gjennom adversarial training.

Eksempler på spesifikke applikasjonsscenarier:

• Innholdsgenerering: Bruk LLM til automatisk å generere innhold som artikler, blogger, innlegg på sosiale medier osv.

• Kode generering: Bruk LLM til automatisk å generere kode, og forbedre utviklingseffektiviteten.

• Dataanalyse: Bruk LLM til å analysere tekstdata, trekke ut nøkkelinformasjon og innsikt.

• Spørsmål og svar-system: Bruk LLM til å bygge intelligente spørsmål og svar-systemer for å svare på spørsmål fra brukere.

• Kundeservice robot: Bruk LLM til å bygge intelligente kundeservice roboter for å tilby 24-timers online service. Prompt Engineering-teknikker:

• Klare instruksjoner: Forklar tydelig oppgaven du ønsker at LLM skal utføre.

• Gi kontekst: Gi tilstrekkelig kontekstinformasjon for å hjelpe LLM med å forstå intensjonen din.

• Begrens formatet: Begrens formatet på teksten som LLM genererer, for eksempel antall ord, avsnittsstruktur osv.

• Bruk nøkkelord: Bruk nøkkelord for å veilede LLM til å generere tekst om et spesifikt tema.

• Iterativ optimalisering: Prøv kontinuerlig forskjellige prompter for å finne den beste promptdesignløsningen.

Kodeeksempel (Python):

# Bruk OpenAI API for å generere tekst
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Bruk OpenAI API for å generere tekst.

  Args:
    prompt: Prompt-teksten.

  Returns:
    Den genererte teksten.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Ulike modeller kan velges
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maksimalt antall genererte tokens
      n=1,                       # Antall tekster som skal genereres
      stop=None,                  # Stoppflagget for generering
      temperature=0.7,           # Kontrollerer tilfeldigheten til den genererte teksten (mellom 0 og 1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Eksempelprompt
prompt = "Skriv en artikkel om LLM-applikasjoner, med fokus på Prompt Engineering-teknikker."

# Generer tekst
generated_text = generate_text(prompt)

# Skriv ut den genererte teksten
print(generated_text)

III. LLM-begrensninger og utfordringer: Et rasjonelt syn på teknologisk utvikling

Selv om LLM har kraftige evner, er det også noen begrensninger og utfordringer:

• Hallusinasjon: LLM kan generere usann eller unøyaktig informasjon. Se @@hackernoon sin delte lenke (må finne den originale tweeten), som diskuterer årsakene til og løsningene for LLM-hallusinasjoner. I tillegg delte @@HEI en visualisering og benchmark-artikkel om trender innen LLM-faktiske hallusinasjoner.
• Bias: LLM kan ha bias fra treningsdataene.
• Resonneringsevne: LLM presterer dårlig i komplekse resonneringsoppgaver. @@ChrisLaubAI nevnte en MIT-artikkel som forklarer årsakene til flaskehalsen i LLM-resonneringsevne og hvordan man kan bryte gjennom den. I tillegg delte @@godofprompt en artikkel om årsakene til LLM-resonneringsfeil.
• Sikkerhetsproblemer: LLM kan brukes til ondsinnede formål, for eksempel å generere falsk informasjon eller utføre nettangrep.

Tiltak:

• Dataverifisering: Verifiser teksten som genereres av LLM for å sikre at informasjonen er sann og nøyaktig.
• Bias-eliminering: Ta grep for å eliminere bias i LLM, for eksempel ved å bruke mer balanserte treningsdata.
• Resonneringsforbedring: Kombiner LLM med andre resonneringsmotorer for å forbedre resonneringsevnen.
• Sikkerhetsforsterkning: Forsterk sikkerheten til LLM for å forhindre at den brukes til ondsinnede formål.

Etiske spørsmål:* Datavern: Når du bruker LLM til å behandle brukerdata, er det nødvendig å beskytte brukernes personvern. @@Angry_Staffer minner om å ikke laste opp medisinske journaler til LLM.

• Åndsverk: Når du bruker LLM til å generere innhold, er det nødvendig å respektere åndsverk.
• Sysselsettingseffekter: Utviklingen av LLM kan ha innvirkning på arbeidsmarkedet, og det er nødvendig å håndtere dette aktivt.

IV. LLM-verktøy og -plattformer: Forenkle utviklingsprosessen

Her er noen vanlige LLM-verktøy og -plattformer som kan hjelpe deg med å forenkle utviklingsprosessen:

• OpenAI API: Tilbyr forskjellige LLM-modeller som kan brukes til tekstgenerering, kodegenerering og andre oppgaver.
• Hugging Face Transformers: Tilbyr forskjellige forhåndstrente LLM-modeller som kan brukes til finjustering og inferens.
• LangChain: Tilbyr forskjellige komponenter for LLM-applikasjoner som kan brukes til å bygge spørsmål-og-svar-systemer, kundeservice-roboter osv.

Verktøyanbefalinger:

• HERETIC: Et verktøy nevnt av @@chiefofautism for å fjerne LLM-sensur.

Velg riktig LLM-verktøy: @@Python_Dv delte en artikkel om hvordan du velger riktig LLM for en AI-agent.

V. LLM-utviklingstrender: Følg med på de nyeste tekniske utviklingene

LLM-teknologien er i stadig utvikling, og her er noen trender det er verdt å følge med på:

• Større modeller: Med forbedret datakraft vil størrelsen på LLM fortsette å øke, og ytelsen vil også forbedres.
• Sterkere resonneringsevne: Forskere utforsker forskjellige metoder for å forbedre LLMs resonneringsevne.
• Bredere bruksområder: LLM vil bli brukt i flere felt, som helsevesen, finans, utdanning osv.
• Multimodale LLM: LLM vil kunne behandle flere typer data, som tekst, bilder, lyd osv.

Kontinuerlig læring:

• Følg med på de nyeste forskningsartiklene: Hold deg oppdatert på de nyeste fremskrittene innen LLM-feltet.
• Delta i samfunnsdiskusjoner: Utveksle erfaringer med andre utviklere og lær og utvikle deg sammen.
• Prøv nye verktøy og plattformer: Utforsk de nyeste verktøyene og plattformene innen LLM-feltet.Alt i alt er LLM en teknologi med stort potensial, og det å mestre kunnskapen om og evnen til å bruke LLM vil gi deg en enorm fordel. Håper denne artikkelen kan hjelpe deg i gang med LLM og lykkes i praktiske applikasjoner.