LLM Leren en Toepassen: Een Praktische Gids van Beginner tot Gevorderd

Grote taalmodellen (LLM's) veranderen snel de manier waarop we met technologie omgaan. Of het nu gaat om het genereren van content, het schrijven van code of data-analyse, LLM's tonen een enorm potentieel in verschillende domeinen. Dit artikel combineert discussies over LLM's op X/Twitter en biedt je een praktische gids voor het leren en toepassen van LLM's, van aanbevolen bronnen voor beginners tot het delen van geavanceerde technieken, om je te helpen de kernkennis en toepassingsvaardigheden van LLM's te beheersen.

I. LLM Leerroute: Vanaf Nul een Kennisbasis Opbouwen

Volgens discussies op X/Twitter kan het leren van LLM's vanuit de volgende aspecten worden benaderd:

• Basistheorie: Begrijp de basisconcepten van AI, ML en DL.
• Kerncursussen: Leer klassieke AI-cursussen, zoals CS221, CS229 en CS230 van Stanford University.
• Praktische oefening: Bouw door middel van projecten, bijvoorbeeld door met LLM's eenvoudige applicaties te bouwen.

Aanbevolen specifieke leerbronnen:

• Stanford University-cursussen (gratis YouTube-bronnen):
  • CS221 - Artificial Intelligence
  • CS229 - Machine Learning
  • CS230 - Deep Learning
  • CS234 - Reinforcement Learning
  • CS336 - LLM
• LLM Introductievideo: Zie de gedeelde link van @@BharukaShraddha (moet de originele tweet opzoeken).
• Agentic AI Overzicht (Stanford): Zie de gedeelde link van @@BharukaShraddha (moet de originele tweet opzoeken).
• Open source toolbibliotheek: Bekijk de GitHub-link die @@tom_doerr deelde (moet de originele tweet opzoeken), die verschillende bibliotheken bevat voor het bouwen van LLM-systemen.
• Overzicht van AI-modeltypen: Bezoek de link die @@TheTuringPost deelde (moet de originele tweet opzoeken) voor meer informatie over verschillende AI-modeltypen zoals LLM, SLM, VLM.

Aanbevolen leerstappen:

1. Theoretische basis: Begin met de basisconcepten van machine learning en deep learning en beheers kernalgoritmen zoals neurale netwerken en gradient descent.
2. Cursus selecteren: Kies een geschikte online cursus of tutorial op basis van je eigen situatie, zoals de cursussen van Stanford University.
3. Praktijkprojecten: Probeer eenvoudige applicaties te bouwen met behulp van LLM's, zoals tekstsamenvatting, sentimentanalyse, enz.
4. Papers lezen: Volg de nieuwste LLM-onderzoeksontwikkelingen en leer over innovaties in modelarchitectuur, trainingsmethoden, enz.
5. Deelnemen aan de community: Word lid van LLM-gerelateerde communities, wissel ervaringen uit met andere ontwikkelaars en leer en verbeter samen.

II. LLM Toepassingstechnieken: Verbeter de Efficiëntie en het Effect

Nadat je de basiskennis van LLM's hebt beheerst, kun je proberen deze toe te passen in praktische scenario's. Hier zijn enkele praktische tips om je te helpen de efficiëntie en het effect van LLM-toepassingen te verbeteren:

• Prompt Engineering: Ontwerp effectieve prompts om LLM's te begeleiden bij het genereren van de vereiste tekst.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Combineer LLM's met externe kennisbanken om de nauwkeurigheid en relevantie van de gegenereerde tekst te verbeteren.
• Fine-tuning: Gebruik domeinspecifieke gegevens om LLM's te finetunen en hun prestaties in dat domein te verbeteren.
• Adversarial training: Verbeter de robuustheid en veiligheid van LLM's door middel van adversarial training.

Voorbeelden van specifieke toepassingsscenario's:

• Contentgeneratie: Gebruik LLM's om automatisch artikelen, blogs, berichten op sociale media en andere content te genereren.

• Codegeneratie: Gebruik LLM's om automatisch code te genereren en de ontwikkelingsefficiëntie te verbeteren.

• Data-analyse: Gebruik LLM's om tekstgegevens te analyseren en belangrijke informatie en inzichten te extraheren.

• Vraag- en antwoordsystemen: Gebruik LLM's om intelligente vraag- en antwoordsystemen te bouwen om vragen van gebruikers te beantwoorden.

• Klantenservicebots: Gebruik LLM's om intelligente klantenservicebots te bouwen die 24 uur per dag online service bieden. Prompt Engineering Technieken:

• Duidelijke instructies: Geef duidelijk aan welke taak je wilt dat de LLM uitvoert.

• Context bieden: Geef voldoende contextuele informatie om de LLM te helpen je intentie te begrijpen.

• Formaat beperken: Beperk het formaat van de tekst die de LLM genereert, bijvoorbeeld het aantal woorden, de paragraafstructuur, enz.

• Sleutelwoorden gebruiken: Gebruik sleutelwoorden om de LLM te begeleiden bij het genereren van tekst over een specifiek onderwerp.

• Iteratieve optimalisatie: Probeer voortdurend verschillende prompts om de beste prompt-ontwerpstrategie te vinden.

Codevoorbeeld (Python):

# Gebruik de OpenAI API om tekst te genereren
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Gebruik de OpenAI API om tekst te genereren.

  Args:
    prompt: Prompt tekst.

  Returns:
    De gegenereerde tekst.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Verschillende modellen kunnen worden geselecteerd
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maximaal aantal te genereren tokens
      n=1,                       # Aantal te genereren teksten
      stop=None,                  # Markering om het genereren te stoppen
      temperature=0.7,           # Regelt de willekeurigheid van de gegenereerde tekst (tussen 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Voorbeeld Prompt
prompt = "Schrijf een artikel over LLM-toepassingen, met de nadruk op Prompt Engineering technieken."

# Genereer tekst
generated_text = generate_text(prompt)

# Print de gegenereerde tekst
print(generated_text)

III. LLM Beperkingen en Uitdagingen: Een Realistische Kijk op de Technologische Ontwikkeling

Hoewel LLM's krachtige mogelijkheden hebben, zijn er ook enkele beperkingen en uitdagingen:

• Hallucinatie (Hallucination): LLM's kunnen onware of onnauwkeurige informatie genereren. Zie de link gedeeld door @@hackernoon (vereist het vinden van de originele tweet), dat artikel onderzoekt de oorzaken van LLM-hallucinaties en hoe hiermee om te gaan. Daarnaast deelde @@HEI een visualisatie- en benchmarkpaper over de trend van feitelijke hallucinaties in LLM's.
• Bias (Bias): LLM's kunnen vertekeningen bevatten uit de trainingsgegevens.
• Redeneervermogen (Reasoning): LLM's presteren slecht in complexe redeneertaken. @@ChrisLaubAI noemde een paper van MIT dat de oorzaken van de knelpunten in het redeneervermogen van LLM's uitlegt en hoe deze te doorbreken. Daarnaast deelde @@godofprompt een paper over de redenen voor het falen van LLM-redeneringen.
• Veiligheidsproblemen (Security): LLM's kunnen worden gebruikt voor kwaadaardige doeleinden, zoals het genereren van valse informatie of het uitvoeren van cyberaanvallen.

Maatregelen:

• Data validatie: Valideer de tekst die door LLM's wordt gegenereerd om de waarheid en nauwkeurigheid van de informatie te waarborgen.
• Bias eliminatie: Neem maatregelen om vertekeningen in LLM's te elimineren, bijvoorbeeld door meer evenwichtige trainingsgegevens te gebruiken.
• Redeneerverbetering: Combineer LLM's met andere redeneerengines om hun redeneervermogen te verbeteren.
• Beveiligingsversterking: Versterk de beveiliging van LLM's om te voorkomen dat ze voor kwaadaardige doeleinden worden gebruikt.

Ethische kwesties:* Data privacy: Bij het gebruik van LLM's om gebruikersdata te verwerken, is het noodzakelijk om de privacy van de gebruikers te beschermen. @@Angry_Staffer waarschuwt om geen medische dossiers te uploaden naar LLM's.

• Intellectueel eigendom: Bij het genereren van content met LLM's, is het noodzakelijk om intellectueel eigendom te respecteren.
• Impact op de werkgelegenheid: De ontwikkeling van LLM's kan een impact hebben op de arbeidsmarkt, en het is noodzakelijk om hier proactief op in te spelen.

IV. LLM Tools en Platformen: Vereenvoudig het Ontwikkelingsproces

Hieronder staan enkele veelgebruikte LLM tools en platformen die je kunnen helpen het ontwikkelingsproces te vereenvoudigen:

• OpenAI API: Biedt verschillende LLM modellen, die gebruikt kunnen worden voor tekstgeneratie, codegeneratie, etc.
• Hugging Face Transformers: Biedt verschillende voorgeprogrammeerde LLM modellen, die gebruikt kunnen worden voor Fine-tuning en inferentie.
• LangChain: Biedt verschillende componenten voor LLM applicaties, die gebruikt kunnen worden om vraag-antwoord systemen, klantenservice robots, etc. te bouwen.

Aanbevolen tools:

• HERETIC: Een tool genoemd door @@chiefofautism om LLM censuur te verwijderen.

De juiste LLM tool kiezen: @@Python_Dv deelde een artikel over hoe je de juiste LLM voor een AI Agent kiest.

V. LLM Ontwikkelingstrends: Volg de Nieuwste Technische Ontwikkelingen

LLM technologie is constant in ontwikkeling, hieronder staan enkele trends die de moeite waard zijn om te volgen:

• Grotere modellen: Met de toename van de rekenkracht, zal de schaal van LLM's blijven toenemen, en de prestaties zullen ook verbeteren.
• Sterkere redeneervermogen: Onderzoekers onderzoeken verschillende manieren om het redeneervermogen van LLM's te verbeteren.
• Wijdverspreidere toepassingen: LLM's zullen worden toegepast in meer gebieden, zoals de gezondheidszorg, financiën, onderwijs, etc.
• Multimodale LLM's: LLM's zullen in staat zijn om verschillende soorten data te verwerken, zoals tekst, afbeeldingen, audio, etc.

Blijf leren:

• Volg de nieuwste onderzoekspapers: Leer over de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van LLM.
• Neem deel aan community discussies: Wissel ervaringen uit met andere ontwikkelaars, leer samen en maak vooruitgang.
• Probeer nieuwe tools en platformen: Verken de nieuwste tools en platformen op het gebied van LLM.Kortom, LLM is een technologie met enorm veel potentieel, en het beheersen van de kennis en toepassingsvaardigheden van LLM zal je grote voordelen opleveren. Ik hoop dat dit artikel je kan helpen om aan de slag te gaan met LLM en succes te behalen in praktische toepassingen.