LLM Učenie a aplikácie: Praktický sprievodca od začiatočníkov po pokročilých

Veľké jazykové modely (LLM) rýchlo menia spôsob, akým interagujeme s technológiami. Či už ide o generovanie obsahu, písanie kódu alebo analýzu dát, LLM preukazujú obrovský potenciál v rôznych oblastiach. Tento článok v kombinácii s diskusiami o LLM na X/Twitteri vám poskytne praktického sprievodcu učením a aplikáciami LLM, od odporúčaní pre začiatočníkov až po zdieľanie pokročilých techník, ktoré vám pomôžu zvládnuť základné znalosti a aplikačné schopnosti LLM.

I. Učebná osnova LLM: Budovanie vedomostného systému od nuly

Podľa diskusií na X/Twitteri sa učenie LLM môže začať z nasledujúcich aspektov:

Základná teória: Pochopenie základných konceptov AI, ML a DL.
Základné kurzy: Učenie sa klasických kurzov AI, ako sú CS221, CS229 a CS230 na Stanfordskej univerzite.
Praktické operácie: Prostredníctvom projektovej praxe, ako je napríklad použitie LLM na vytvorenie jednoduchých aplikácií.

Odporúčané konkrétne zdroje na učenie:

Kurzy Stanfordskej univerzity (bezplatné zdroje na YouTube):
- CS221 - Umelá inteligencia
- CS229 - Strojové učenie
- CS230 - Hlboké učenie
- CS234 - Posilňovacie učenie
- CS336 - LLM
Úvodné video o LLM: Pozrite si odkaz na zdieľanie od @@BharukaShraddha (je potrebné vyhľadať pôvodný tweet).
Prehľad Agentic AI (Stanford): Pozrite si odkaz na zdieľanie od @@BharukaShraddha (je potrebné vyhľadať pôvodný tweet).
Knižnica nástrojov s otvoreným zdrojovým kódom: Pozrite si odkaz na GitHub zdieľaný používateľom @@tom_doerr (je potrebné vyhľadať pôvodný tweet), ktorý obsahuje rôzne knižnice na vytváranie systémov LLM.
Prehľad typov modelov AI: Navštívte odkaz zdieľaný používateľom @@TheTuringPost (je potrebné vyhľadať pôvodný tweet), aby ste sa dozvedeli o rôznych typoch modelov AI, ako sú LLM, SLM, VLM atď.

Návrhy krokov učenia:

Teoretický základ: Začnite so základnými konceptmi strojového učenia a hlbokého učenia a osvojte si základné algoritmy, ako sú neurónové siete a gradientný zostup.
Výber kurzu: Vyberte si vhodný online kurz alebo tutoriál podľa vlastnej situácie, napríklad kurzy Stanfordskej univerzity.
Praktický projekt: Pokúste sa použiť LLM na vytvorenie jednoduchých aplikácií, ako je sumarizácia textu, analýza sentimentu atď.
Čítanie článkov: Venujte pozornosť najnovšiemu vývoju výskumu LLM a dozviete sa o inováciách v architektúre modelu, metódach trénovania atď.
Účasť v komunite: Pripojte sa ku komunitám súvisiacim s LLM, vymieňajte si skúsenosti s ostatnými vývojármi a spoločne sa učte a napredujte.

II. Aplikačné techniky LLM: Zvýšenie efektivity a účinnosti

Po zvládnutí základných znalostí LLM môžete začať skúšať aplikovať ich do reálnych scenárov. Tu je niekoľko praktických tipov, ktoré vám pomôžu zvýšiť efektivitu a účinnosť aplikácií LLM:

Prompt Engineering: Navrhnite efektívne prompty, ktoré povedú LLM k generovaniu textu, ktorý spĺňa požiadavky.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kombinujte LLM s externými znalostnými bázami, aby ste zlepšili presnosť a relevantnosť generovaného textu.
Fine-tuning: Použite údaje špecifické pre danú oblasť na jemné doladenie LLM, aby ste zlepšili jeho výkon v danej oblasti.
Adversarial training: Zlepšite robustnosť a bezpečnosť LLM prostredníctvom adversarial training.

Príklady konkrétnych aplikačných scenárov:

Generovanie obsahu: Použite LLM na automatické generovanie článkov, blogov, príspevkov na sociálnych sieťach a iného obsahu.
Generovanie kódu: Použite LLM na automatické generovanie kódu, aby ste zlepšili efektivitu vývoja.
Analýza dát: Použite LLM na analýzu textových dát, extrahovanie kľúčových informácií a postrehov.
Systém otázok a odpovedí: Použite LLM na vytvorenie inteligentného systému otázok a odpovedí, ktorý odpovedá na otázky používateľov.
Zákaznícky servisný robot: Použite LLM na vytvorenie inteligentného zákazníckeho servisného robota, ktorý poskytuje online služby 24 hodín denne.Techniky Prompt Engineeringu:
Jasné inštrukcie: Jasne uveďte úlohu, ktorú má LLM vykonať. (Clear instructions: Clearly state the task you want the LLM to perform.)
Poskytnutie kontextu: Poskytnite dostatok kontextových informácií, ktoré pomôžu LLM pochopiť váš zámer. (Provide context: Provide enough context to help the LLM understand your intention.)
Obmedzenie formátu: Obmedzte formát textu generovaného LLM, napríklad počet slov, štruktúru odsekov atď. (Limit format: Limit the format of the text generated by the LLM, such as word count, paragraph structure, etc.)
Použitie kľúčových slov: Použite kľúčové slová na usmernenie LLM pri generovaní textu na konkrétnu tému. (Use keywords: Use keywords to guide the LLM to generate text on a specific topic.)
Iteratívna optimalizácia: Neustále skúšajte rôzne výzvy (Prompty) a nájdite najlepší návrh výzvy. (Iterative optimization: Continuously try different Prompts to find the best Prompt design.)

Príklad kódu (Python):

# Použitie OpenAI API na generovanie textu
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Použitie OpenAI API na generovanie textu.

  Args:
    prompt: Prompt text.

  Returns:
    Generovaný text.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Možnosť výberu rôznych modelov (Different models can be selected)
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maximálny počet generovaných tokenov (Maximum number of tokens generated)
      n=1,                       # Počet generovaných textov (Number of texts generated)
      stop=None,                  # Znak zastavenia generovania (Stop generation flag)
      temperature=0.7,           # Kontrola náhodnosti generovaného textu (medzi 0-1) (Controls the randomness of the generated text (between 0-1))
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Príklad Promptu
prompt = "Napíšte článok o aplikáciách LLM so zameraním na techniky Prompt Engineeringu."

# Generovanie textu
generated_text = generate_text(prompt)

# Vytlačenie generovaného textu
print(generated_text)

III. Obmedzenia a výzvy LLM: Racionálny pohľad na vývoj technológie

Napriek tomu, že LLM majú silné schopnosti, existujú aj určité obmedzenia a výzvy:

Halucinácie (Hallucination): LLM môžu generovať nepravdivé alebo nepresné informácie. Pozrite si odkaz zdieľaný @@hackernoon (je potrebné vyhľadať pôvodný tweet), ktorý skúma príčiny halucinácií LLM a spôsoby, ako sa s nimi vysporiadať. Okrem toho @@HEI zdieľal článok o vizualizácii a benchmarkoch trendov faktických halucinácií LLM.
Predpojatosť (Bias): LLM môžu niesť predsudky z tréningových dát.
Schopnosť usudzovania (Reasoning): LLM sa nedarí v zložitých úlohách usudzovania. @@ChrisLaubAI spomenul článok MIT, ktorý vysvetľuje dôvody prekážok v schopnosti usudzovania LLM a ako ich prekonať. Okrem toho @@godofprompt zdieľal článok o dôvodoch zlyhania usudzovania LLM.
Bezpečnostné problémy (Security): LLM môžu byť použité na škodlivé účely, ako je generovanie falošných informácií alebo vykonávanie kybernetických útokov.

Opatrenia:

Overenie údajov: Overte text generovaný LLM, aby ste zaistili pravdivosť a presnosť informácií.
Odstránenie predsudkov: Prijmite opatrenia na odstránenie predsudkov v LLM, napríklad použitím vyváženejších tréningových dát.
Vylepšenie usudzovania: Kombinujte LLM s inými nástrojmi na usudzovanie, aby ste zlepšili jeho schopnosť usudzovania.
Posilnenie bezpečnosti: Posilnite bezpečnosť LLM, aby ste zabránili jeho použitiu na škodlivé účely.

Etické otázky:* Ochrana osobných údajov: Pri používaní LLM na spracovanie údajov používateľov je potrebné chrániť súkromie používateľov. @@Angry_Staffer pripomína, aby ste nenahrávali zdravotné záznamy do LLM.

Duševné vlastníctvo: Pri používaní LLM na generovanie obsahu je potrebné rešpektovať práva duševného vlastníctva.
Vplyv na zamestnanosť: Rozvoj LLM môže mať vplyv na trh práce, na ktorý je potrebné aktívne reagovať.

IV. Nástroje a platformy LLM: Zjednodušenie procesu vývoja

Nasledujú niektoré bežne používané nástroje a platformy LLM, ktoré vám môžu pomôcť zjednodušiť proces vývoja:

OpenAI API: Poskytuje rôzne modely LLM, ktoré možno použiť na generovanie textu, generovanie kódu a iné úlohy.
Hugging Face Transformers: Poskytuje rôzne predtrénované modely LLM, ktoré možno použiť na Fine-tuning a inferenciu.
LangChain: Poskytuje rôzne komponenty aplikácií LLM, ktoré možno použiť na vytváranie systémov otázok a odpovedí, zákazníckych servisných robotov atď.

Odporúčané nástroje:

HERETIC: Nástroj na odstránenie cenzúry LLM, ktorý spomenul @@chiefofautism.

Výber vhodného nástroja LLM: @@Python_Dv zdieľal článok o tom, ako vybrať vhodný LLM pre AI Agenta.

V. Trendy vývoja LLM: Sledujte najnovšie technické trendy

Technológia LLM sa neustále vyvíja, tu sú niektoré trendy, ktorým by ste mali venovať pozornosť:

Väčšie modely: S rastúcim výpočtovým výkonom sa bude veľkosť LLM naďalej zväčšovať a zlepší sa aj výkon.
Silnejšia schopnosť usudzovania: Výskumníci skúmajú rôzne spôsoby, ako zlepšiť schopnosť usudzovania LLM.
Širšie aplikácie: LLM sa budú aplikovať vo viacerých oblastiach, ako je zdravotníctvo, financie, vzdelávanie atď.
Multimodálne LLM: LLM budú schopné spracovávať rôzne typy údajov, ako je text, obrázky, zvuk atď.

Neustále vzdelávanie:

Sledujte najnovšie výskumné články: Získajte informácie o najnovšom pokroku v oblasti LLM.
Zúčastnite sa komunitných diskusií: Vymieňajte si skúsenosti s ostatnými vývojármi a spoločne sa učte a napredujte.
Vyskúšajte nové nástroje a platformy: Preskúmajte najnovšie nástroje a platformy v oblasti LLM.Stručne povedané, LLM je technológia s obrovským potenciálom a zvládnutie znalostí a aplikačných schopností LLM vám prinesie obrovské výhody. Dúfam, že vám tento článok pomôže začať s LLM a dosiahnuť úspech v praktických aplikáciách.