LLM Aprendizagem e Aplicação: Um Guia Prático do Iniciante ao Avançado

Os modelos de linguagem grandes (LLM) estão a mudar rapidamente a forma como interagimos com a tecnologia. Seja na geração de conteúdo, escrita de código ou análise de dados, os LLM estão a demonstrar um enorme potencial em vários campos. Este artigo, em conjunto com as discussões sobre LLM no X/Twitter, fornece um guia prático para a aprendizagem e aplicação de LLM, desde recomendações de recursos para iniciantes até partilha de dicas avançadas, para o ajudar a dominar o conhecimento central e as capacidades de aplicação de LLM.

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

De acordo com as discussões no X/Twitter, a aprendizagem de LLM pode começar pelos seguintes aspetos:

• Teoria Básica: Compreender os conceitos básicos de IA, ML e DL.
• Cursos Essenciais: Aprender cursos clássicos de IA, como CS221, CS229 e CS230 da Universidade de Stanford.
• Operação Prática: Através da prática de projetos, como a utilização de LLM para construir aplicações simples.

Recomendações Específicas de Recursos de Aprendizagem:

• Cursos da Universidade de Stanford (Recursos Gratuitos no YouTube):
  • CS221 - Inteligência Artificial
  • CS229 - Aprendizagem Automática
  • CS230 - Aprendizagem Profunda
  • CS234 - Aprendizagem por Reforço
  • CS336 - LLM
• Vídeo de Introdução ao LLM: Consulte o link partilhado por @@BharukaShraddha (é necessário encontrar o tweet original).
• Visão Geral da IA Agentic (Stanford): Consulte o link partilhado por @@BharukaShraddha (é necessário encontrar o tweet original).
• Biblioteca de Ferramentas de Código Aberto: Consulte o link do GitHub partilhado 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 partilhado por @@TheTuringPost (é necessário encontrar o tweet original) para compreender os diferentes tipos de modelos de IA, como LLM, SLM, VLM, etc.

Sugestões de Passos de Aprendizagem:

1. Base Teórica: Comece com os conceitos básicos de aprendizagem automática e aprendizagem profunda, dominando algoritmos centrais como redes neurais e descida de gradiente.
2. Escolha de Cursos: Escolha cursos ou tutoriais online adequados de acordo com a sua própria situação, como os cursos da Universidade de Stanford.
3. Projetos Práticos: Tente utilizar LLM para construir aplicações simples, como resumo de texto, análise de sentimentos, etc.
4. Leitura de Artigos: Preste atenção aos mais recentes avanços na investigação de LLM, compreendendo as inovações na arquitetura de modelos, métodos de treino, etc.
5. Participação na Comunidade: Junte-se a comunidades relacionadas com LLM, troque experiências com outros desenvolvedores e aprenda e progrida em conjunto.

II. Dicas de Aplicação de LLM: Melhorar a Eficiência e o Efeito

Depois de dominar o conhecimento básico de LLM, pode começar a tentar aplicá-lo a cenários reais. Aqui estão algumas dicas práticas para o ajudar a melhorar a eficiência e o efeito da aplicação de LLM:

• Engenharia de Prompt: Desenhe prompts eficazes para orientar o LLM a gerar texto que cumpra os requisitos.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Combine LLM com bases de conhecimento externas para melhorar a precisão e a relevância do texto gerado.
• Fine-tuning: Utilize dados de um domínio específico para ajustar o LLM, melhorando o seu desempenho nesse domínio.
• Treino Adversarial: Melhore a robustez e a segurança do LLM através do treino adversarial.

Exemplos Específicos de Cenários de Aplicação:

• Geração de Conteúdo: Utilize LLM para gerar automaticamente artigos, blogs, publicações nas redes sociais e outros conteúdos.

• Geração de Código: Utilize LLM para gerar automaticamente código, melhorando a eficiência do desenvolvimento.

• Análise de Dados: Utilize LLM para analisar dados de texto, extraindo informações e insights importantes.

• Sistema de Perguntas e Respostas: Utilize LLM para construir um sistema inteligente de perguntas e respostas para responder às perguntas dos utilizadores.

• Robô de Atendimento ao Cliente: Utilize LLM para construir um robô inteligente de atendimento ao cliente para fornecer 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 de contexto suficientes para ajudar o LLM a entender sua intenção.

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

• Use Palavras-chave: Use palavras-chave para orientar 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):

# Usando a API OpenAI para gerar texto
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

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

  Args:
    prompt: Texto do Prompt.

  Returns:
    O texto gerado.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Diferentes modelos podem ser selecionados
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Número máximo de tokens gerados
      n=1,                       # Número de textos gerados
      stop=None,                  # Sinal 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."

# Gerar texto
generated_text = generate_text(prompt)

# Imprimir o texto gerado
print(generated_text)

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

Embora o LLM tenha capacidades poderosas, também existem algumas limitações e desafios:

• Alucinação (Hallucination): O LLM pode gerar informações falsas ou imprecisas. Veja o link compartilhado por @@hackernoon (é necessário encontrar o tweet original), que explora 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): O LLM pode conter viés dos dados de treinamento.
• Capacidade de Raciocínio (Reasoning): O LLM tem um desempenho ruim em tarefas de raciocínio complexas. @@ChrisLaubAI mencionou um artigo do MIT que explica as razões para os gargalos na capacidade de raciocínio do LLM e como superá-los. Além disso, @@godofprompt também compartilhou um artigo sobre as razões para a falha no raciocínio do LLM.
• Problemas de Segurança (Security): O LLM pode ser usado 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 o LLM 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 e Morais:* 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 ativamente.

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.
• LLMs Multimodais: 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 resumo, LLM é uma tecnologia com grande potencial e dominar o conhecimento e as habilidades 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.