LLM Učenje in uporaba: Praktični vodnik od začetnika do naprednega uporabnika

Veliki jezikovni modeli (LLM) hitro spreminjajo način, kako komuniciramo s tehnologijo. Ne glede na to, ali gre za ustvarjanje vsebine, pisanje kode ali analizo podatkov, LLM kažejo ogromen potencial na različnih področjih. Ta članek bo v kombinaciji z razpravami o LLM na X/Twitterju ponudil praktičen vodnik za učenje in uporabo LLM, od priporočil za začetne vire do deljenja naprednih tehnik, da vam pomaga obvladati osnovno znanje in sposobnosti uporabe LLM.

I. Pot učenja LLM: Zgradite sistem znanja iz nič

Glede na razprave na X/Twitterju se lahko učenje LLM začne z naslednjimi vidiki:

Osnovna teorija: Razumevanje osnovnih konceptov AI, ML in DL.
Osrednji tečaji: Učenje klasičnih tečajev AI, kot so CS221, CS229 in CS230 na Univerzi Stanford.
Praktično delo: Skozi projektno prakso, kot je uporaba LLM za izgradnjo preprostih aplikacij.

Priporočila za posebne učne vire:

Tečaji Univerze Stanford (brezplačni viri na YouTubu):
- CS221 - Umetna inteligenca
- CS229 - Strojno učenje
- CS230 - Globoko učenje
- CS234 - Učenje z ojačitvijo
- CS336 - LLM
Uvodni video posnetki o LLM: Glejte povezavo za deljenje @@BharukaShraddha (potrebno je poiskati originalni tvit).
Pregled Agentic AI (Stanford): Glejte povezavo za deljenje @@BharukaShraddha (potrebno je poiskati originalni tvit).
Odprtokodne knjižnice orodij: Oglejte si povezavo GitHub, ki jo je delil @@tom_doerr (potrebno je poiskati originalni tvit), ki vključuje različne knjižnice za izgradnjo sistemov LLM.
Pregled vrst modelov AI: Obiščite povezavo, ki jo je delil @@TheTuringPost (potrebno je poiskati originalni tvit), da se seznanite z različnimi vrstami modelov AI, kot so LLM, SLM, VLM itd.

Predlogi za učne korake:

Teoretična osnova: Začnite z osnovnimi koncepti strojnega učenja in globokega učenja ter obvladajte osrednje algoritme, kot so nevronske mreže, gradientni spust itd.
Izbira tečaja: Izberite ustrezen spletni tečaj ali vadnico glede na svoje razmere, na primer tečaje Univerze Stanford.
Praktični projekti: Poskusite uporabiti LLM za izgradnjo preprostih aplikacij, kot so povzemanje besedil, analiza sentimenta itd.
Branje člankov: Bodite pozorni na najnovejši napredek raziskav LLM in se seznanite z inovacijami v arhitekturi modelov, metodah usposabljanja itd.
Sodelovanje v skupnosti: Pridružite se skupnostim, povezanim z LLM, izmenjujte izkušnje z drugimi razvijalci in skupaj napredujte.

II. Nasveti za uporabo LLM: Izboljšajte učinkovitost in učinek

Ko obvladate osnovno znanje o LLM, lahko začnete poskušati uporabiti LLM v praktičnih scenarijih. Sledi nekaj praktičnih nasvetov, ki vam bodo pomagali izboljšati učinkovitost in učinek uporabe LLM:

Prompt Engineering: Oblikujte učinkovite pozive (Prompt), da usmerjate LLM pri ustvarjanju besedila, ki ustreza zahtevam.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Združite LLM z zunanjo bazo znanja, da izboljšate natančnost in ustreznost ustvarjenega besedila.
Fine-tuning: Uporabite podatke iz določenega področja za natančno nastavitev LLM, da izboljšate njegovo delovanje na tem področju.
Adversarial training: Izboljšajte robustnost in varnost LLM z adversarial training.

Primeri posebnih scenarijev uporabe:

Ustvarjanje vsebine: Uporabite LLM za samodejno ustvarjanje člankov, blogov, objav na družbenih medijih itd.
Ustvarjanje kode: Uporabite LLM za samodejno ustvarjanje kode, da izboljšate učinkovitost razvoja.
Analiza podatkov: Uporabite LLM za analizo besedilnih podatkov, da izvlečete ključne informacije in vpoglede.
Sistem za odgovarjanje na vprašanja: Uporabite LLM za izgradnjo inteligentnega sistema za odgovarjanje na vprašanja, ki odgovarja na vprašanja uporabnikov.
Klepetalni roboti za pomoč strankam: Uporabite LLM za izgradnjo inteligentnih klepetalnih robotov za pomoč strankam, ki zagotavljajo 24-urno spletno storitev. Tehnike Prompt Inženiringa:
Jasna navodila: Jasno navedite nalogo, ki jo želite, da LLM opravi.
Zagotovite kontekst: Zagotovite dovolj kontekstnih informacij, da LLM razume vaš namen.
Omejite format: Omejite format besedila, ki ga LLM ustvari, na primer število besed, strukturo odstavkov itd.
Uporabite ključne besede: Uporabite ključne besede za usmerjanje LLM pri ustvarjanju besedila o določeni temi.
Iterativna optimizacija: Nenehno preizkušajte različne Prompte, da najdete najboljšo zasnovo Prompta.

Primer kode (Python):

# Uporaba OpenAI API za ustvarjanje besedila
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Uporaba OpenAI API za ustvarjanje besedila.

  Args:
    prompt: Besedilo Prompta.

  Returns:
    Ustvarjeno besedilo.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Izbira različnih modelov
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Največje število ustvarjenih tokenov
      n=1,                       # Število ustvarjenih besedil
      stop=None,                  # Znak za ustavitev ustvarjanja
      temperature=0.7,           # Nadzor naključnosti ustvarjenega besedila (med 0 in 1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Primer Prompta
prompt = "Napišite članek o uporabi LLM, s poudarkom na tehnikah Prompt inženiringa."

# Ustvarjanje besedila
generated_text = generate_text(prompt)

# Izpis ustvarjenega besedila
print(generated_text)

III. Omejitve in izzivi LLM: Razumno gledanje na tehnološki razvoj

Čeprav imajo LLM zmogljive sposobnosti, imajo tudi nekatere omejitve in izzive:

Halucinacije (Hallucination): LLM lahko ustvarijo neresnične ali netočne informacije. Oglejte si povezavo, ki jo je delil @@hackernoon (potrebno je poiskati originalni tvit), članek obravnava vzroke in rešitve za halucinacije LLM. Poleg tega je @@HEI delil članek o vizualizaciji in primerjalnem testiranju trendov faktografskih halucinacij LLM.
Pristranskost (Bias): LLM lahko vsebujejo pristranskosti iz podatkov za usposabljanje.
Sposobnost sklepanja (Reasoning): LLM se slabo obnesejo pri kompleksnih nalogah sklepanja. @@ChrisLaubAI je omenil članek MIT, ki pojasnjuje vzroke za ozko grlo sposobnosti sklepanja LLM in kako ga preseči. Poleg tega je @@godofprompt delil članek o vzrokih za neuspeh sklepanja LLM.
Varnostni problemi (Security): LLM se lahko uporabljajo v zlonamerne namene, na primer za ustvarjanje lažnih informacij ali izvajanje kibernetskih napadov.

Ukrepi:

Preverjanje podatkov: Preverite besedilo, ki ga ustvari LLM, da zagotovite resničnost in točnost informacij.
Odprava pristranskosti: Sprejmite ukrepe za odpravo pristranskosti v LLM, na primer z uporabo bolj uravnoteženih podatkov za usposabljanje.
Izboljšanje sklepanja: Združite LLM z drugimi mehanizmi za sklepanje, da izboljšate njihovo sposobnost sklepanja.
Varnostna krepitev: Izvedite varnostno krepitev LLM, da preprečite njihovo uporabo v zlonamerne namene.

Etična vprašanja:* Podatkovna zasebnost: Pri uporabi LLM za obdelavo uporabniških podatkov je treba zaščititi zasebnost uporabnikov. @@Angry_Staffer opozarja, da ne smete nalagati zdravstvenih kartotek v LLM.

Intelektualna lastnina: Pri uporabi LLM za ustvarjanje vsebine je treba spoštovati intelektualno lastnino.
Vpliv na zaposlovanje: Razvoj LLM lahko vpliva na trg dela, zato se je treba nanj aktivno odzvati.

IV. Orodja in platforme LLM: Poenostavitev razvojnega procesa

Sledi nekaj pogosto uporabljenih orodij in platform LLM, ki vam lahko pomagajo poenostaviti razvojni proces:

OpenAI API: Ponuja različne modele LLM, ki jih je mogoče uporabiti za ustvarjanje besedila, ustvarjanje kode itd.
Hugging Face Transformers: Ponuja različne predhodno usposobljene modele LLM, ki jih je mogoče uporabiti za Fine-tuning in sklepanje.
LangChain: Ponuja različne komponente aplikacij LLM, ki jih je mogoče uporabiti za izgradnjo sistemov za odgovarjanje na vprašanja, robotov za pomoč strankam itd.

Priporočila za orodja:

HERETIC: Orodje za odstranjevanje cenzure LLM, ki ga omenja @@chiefofautism.

Izbira ustreznega orodja LLM: @@Python_Dv je delil članek o tem, kako izbrati ustrezen LLM za AI Agent.

V. Trendi razvoja LLM: Bodite pozorni na najnovejše tehnološke posodobitve

Tehnologija LLM se nenehno razvija, zato je treba biti pozoren na naslednje trende:

Večji modeli: Z izboljšanjem računalniške moči se bo velikost LLM še naprej povečevala, izboljšala pa se bo tudi zmogljivost.
Močnejša sposobnost sklepanja: Raziskovalci raziskujejo različne načine za izboljšanje sposobnosti sklepanja LLM.
Širša uporaba: LLM se bodo uporabljali na več področjih, kot so zdravstvo, finance, izobraževanje itd.
Multimodalni LLM: LLM bodo lahko obdelovali različne vrste podatkov, kot so besedilo, slike, zvok itd.

Nadaljnje učenje:

Bodite pozorni na najnovejše raziskovalne članke: Spoznajte najnovejši napredek na področju LLM.
Sodelujte v razpravah v skupnosti: Izmenjujte si izkušnje z drugimi razvijalci in se skupaj učite in napredujte.
Preizkusite nova orodja in platforme: Raziščite najnovejša orodja in platforme na področju LLM.Skratka, LLM je tehnologija s polnim potencialom, obvladovanje znanja in sposobnosti uporabe LLM vam bo prineslo ogromne prednosti. Upam, da vam bo ta članek pomagal pri uvodu v LLM in doseganju uspeha v praktičnih aplikacijah.