LLM Aprendizado e Aplicação: Um Guia Prático do Básico ao Avançado

Grandes modelos de linguagem (LLM) estão rapidamente mudando a forma como interagimos com a tecnologia. Seja na geração de conteúdo, escrita de código ou análise de dados, os LLMs estão demonstrando um enorme potencial em vários campos. Este artigo, em conjunto com as discussões sobre LLMs no X/Twitter, fornecerá um guia prático para o aprendizado e aplicação de LLMs, desde recomendações de recursos para iniciantes até o compartilhamento de técnicas avançadas, ajudando você a dominar o conhecimento central e as habilidades de aplicação de LLMs.

I. Roteiro de Aprendizado de LLM: Construindo um Sistema de Conhecimento do Zero

De acordo com as discussões no X/Twitter, o aprendizado de LLMs pode começar com os seguintes aspectos:

• Teoria básica: Compreender os conceitos básicos de IA, ML e DL.
• Cursos principais: Aprender cursos clássicos de IA, como CS221, CS229 e CS230 da Universidade de Stanford.
• Operação prática: Através da prática de projetos, como usar LLMs para construir aplicações simples.

Recomendações específicas de recursos de aprendizado:

• Cursos da Universidade de Stanford (recursos gratuitos no YouTube):
  • CS221 - Inteligência Artificial
  • CS229 - Aprendizado de Máquina
  • CS230 - Aprendizado Profundo
  • CS234 - Aprendizado por Reforço
  • CS336 - LLM
• Vídeos introdutórios de LLM: Consulte o link compartilhado por @@BharukaShraddha (é necessário encontrar o tweet original).
• Visão geral da IA Agentic (Stanford): Consulte o link compartilhado por @@BharukaShraddha (é necessário encontrar o tweet original).
• Biblioteca de ferramentas de código aberto: Consulte o link do GitHub compartilhado por @@tom_doerr (é necessário encontrar o tweet original), que contém várias bibliotecas para construir sistemas LLM.
• Visão geral dos tipos de modelos de IA: Visite o link compartilhado por @@TheTuringPost (é necessário encontrar o tweet original) para entender diferentes tipos de modelos de IA, como LLM, SLM, VLM, etc.

Sugestões de etapas de aprendizado:

1. Base teórica: Comece com os conceitos básicos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, dominando algoritmos centrais como redes neurais e gradiente descendente.
2. Escolha de cursos: Escolha cursos ou tutoriais online adequados de acordo com sua própria situação, como os cursos da Universidade de Stanford.
3. Projetos práticos: Tente usar LLMs para construir aplicações simples, como resumo de texto, análise de sentimento, etc.
4. Leitura de artigos: Preste atenção aos mais recentes avanços na pesquisa de LLM, entendendo as inovações na arquitetura do modelo, métodos de treinamento, etc.
5. Participação na comunidade: Junte-se a comunidades relacionadas a LLM, troque experiências com outros desenvolvedores e aprenda e progrida juntos.

II. Técnicas de Aplicação de LLM: Melhorando a Eficiência e os Resultados

Depois de dominar o conhecimento básico de LLMs, você pode começar a tentar aplicá-los em cenários reais. Aqui estão algumas dicas práticas para ajudá-lo a melhorar a eficiência e os resultados da aplicação de LLMs:

• Prompt Engineering: Crie Prompts eficazes para orientar o LLM a gerar texto que atenda aos requisitos.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Combine LLMs com bases de conhecimento externas para melhorar a precisão e a relevância do texto gerado.
• Fine-tuning: Use dados de domínio específico para ajustar LLMs, melhorando seu desempenho nesse domínio.
• Treinamento adversarial: Melhore a robustez e a segurança dos LLMs por meio do treinamento adversarial.

Exemplos específicos de cenários de aplicação:

• Geração de conteúdo: Use LLMs para gerar automaticamente artigos, blogs, postagens de mídia social e outros conteúdos.

• Geração de código: Use LLMs para gerar código automaticamente, melhorando a eficiência do desenvolvimento.

• Análise de dados: Use LLMs para analisar dados de texto, extraindo informações e insights importantes.

• Sistemas de perguntas e respostas: Use LLMs para construir sistemas inteligentes de perguntas e respostas, respondendo às perguntas dos usuários.

• Robôs de atendimento ao cliente: Use LLMs para construir robôs inteligentes de atendimento ao cliente, fornecendo serviço online 24 horas por dia.Técnicas de Engenharia de Prompt:

• Instruções Claras: Declare claramente a tarefa que você deseja que o LLM execute.

• Forneça Contexto: Forneça informações contextuais suficientes para ajudar o LLM a entender sua intenção.

• Formato Limitado: Limite o formato do texto gerado pelo LLM, como número de palavras, estrutura do parágrafo, etc.

• Use Palavras-Chave: Use palavras-chave para guiar o LLM a gerar texto sobre um tópico específico.

• Otimização Iterativa: Experimente continuamente diferentes Prompts para encontrar a melhor solução de design de Prompt.

Exemplo de Código (Python):

# Use a API OpenAI para gerar texto
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Use a API OpenAI para gerar texto.

  Args:
    prompt: Texto do Prompt.

  Returns:
    O texto gerado.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Pode escolher diferentes modelos
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Número máximo de tokens gerados
      n=1,                       # Número de textos gerados
      stop=None,                  # Sinalizador para parar a geração
      temperature=0.7,           # Controla a aleatoriedade do texto gerado (entre 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Exemplo de Prompt
prompt = "Escreva um artigo sobre aplicações de LLM, com foco em técnicas de engenharia de Prompt."

# Gere texto
generated_text = generate_text(prompt)

# Imprima o texto gerado
print(generated_text)

III. Limitações e Desafios do LLM: Uma Visão Racional do Desenvolvimento Tecnológico

Embora os LLMs tenham capacidades poderosas, eles também têm algumas limitações e desafios:

• Alucinação (Hallucination): LLMs podem gerar informações falsas ou imprecisas. Veja o link compartilhado por @@hackernoon (é necessário encontrar o tweet original), que discute as razões para a alucinação do LLM e como lidar com ela. Além disso, @@HEI também compartilhou um artigo sobre a visualização e o benchmark de tendências de alucinações factuais do LLM.
• Viés (Bias): LLMs podem conter viés dos dados de treinamento.
• Capacidade de Raciocínio (Reasoning): LLMs têm um desempenho ruim em tarefas de raciocínio complexas. @@ChrisLaubAI mencionou um artigo do MIT que explica as razões para o gargalo da capacidade de raciocínio do LLM e como superá-lo. Além disso, @@godofprompt também compartilhou um artigo sobre as razões para a falha de raciocínio do LLM.
• Problemas de Segurança (Security): LLMs podem ser usados para fins maliciosos, como gerar informações falsas ou realizar ataques cibernéticos.

Medidas de resposta:

• Validação de Dados: Valide o texto gerado pelo LLM para garantir a veracidade e precisão das informações.
• Eliminação de Viés: Tome medidas para eliminar o viés no LLM, como usar dados de treinamento mais equilibrados.
• Aprimoramento do Raciocínio: Combine LLMs com outros mecanismos de raciocínio para melhorar sua capacidade de raciocínio.
• Reforço da Segurança: Reforce a segurança do LLM para evitar que ele seja usado para fins maliciosos.

Questões Éticas:* Privacidade de Dados: Ao usar LLMs para processar dados do usuário, é necessário proteger a privacidade do usuário. @@Angry_Staffer lembra de não enviar registros médicos para LLMs.

• Propriedade Intelectual: Ao usar LLMs para gerar conteúdo, é necessário respeitar a propriedade intelectual.
• Impacto no Emprego: O desenvolvimento de LLMs pode ter um impacto no mercado de trabalho, e é necessário responder proativamente.

Quatro, Ferramentas e Plataformas LLM: Simplificando o Processo de Desenvolvimento

A seguir estão algumas ferramentas e plataformas LLM comumente usadas que podem ajudá-lo a simplificar o processo de desenvolvimento:

• OpenAI API: Fornece vários modelos LLM que podem ser usados para geração de texto, geração de código e outras tarefas.
• Hugging Face Transformers: Fornece vários modelos LLM pré-treinados que podem ser usados para Fine-tuning e inferência.
• LangChain: Fornece vários componentes de aplicativos LLM que podem ser usados para construir sistemas de perguntas e respostas, robôs de atendimento ao cliente, etc.

Recomendação de Ferramentas:

• HERETIC: Uma ferramenta mencionada por @@chiefofautism para remover a censura do LLM.

Escolhendo a Ferramenta LLM Apropriada: @@Python_Dv compartilhou um artigo sobre como escolher o LLM certo para um Agente de IA.

Cinco, Tendências de Desenvolvimento do LLM: Preste Atenção às Últimas Dinâmicas Tecnológicas

A tecnologia LLM está em constante evolução, e as seguintes são algumas tendências que merecem atenção:

• Modelos Maiores: Com o aumento do poder de computação, a escala dos LLMs continuará a aumentar e o desempenho também será aprimorado.
• Capacidade de Raciocínio Mais Forte: Os pesquisadores estão explorando vários métodos para melhorar a capacidade de raciocínio dos LLMs.
• Aplicações Mais Amplas: Os LLMs serão aplicados a mais áreas, como medicina, finanças, educação, etc.
• LLM Multimodal: Os LLMs poderão processar vários tipos de dados, como texto, imagens, áudio, etc.

Aprendizagem Contínua:

• Preste atenção aos artigos de pesquisa mais recentes: Entenda os últimos avanços na área de LLM.
• Participe de discussões da comunidade: Troque experiências com outros desenvolvedores e aprendam e progridam juntos.
• Experimente novas ferramentas e plataformas: Explore as ferramentas e plataformas mais recentes na área de LLM.Em suma, LLM é uma tecnologia com grande potencial e dominar o conhecimento e a capacidade de aplicação de LLM trará grandes vantagens para você. Espero que este artigo possa ajudá-lo a começar com LLM e ter sucesso em aplicações práticas.