LLM Lärande och Tillämpning: En Praktisk Guide från Nybörjare till Avancerad

Stora språkmodeller (LLM) förändrar snabbt vårt sätt att interagera med teknik. Oavsett om det gäller innehållsgenerering, kodskrivning eller dataanalys, visar LLM enorm potential inom olika områden. Den här artikeln kommer, i kombination med diskussioner om LLM på X/Twitter, att ge dig en praktisk guide till LLM-lärande och tillämpning, från rekommendationer av nybörjarresurser till delning av avancerade tips, för att hjälpa dig att bemästra kärnkunskaperna och tillämpningsförmågan hos LLM.

I. LLM-inlärningsväg: Bygg ett kunskapssystem från grunden

Enligt diskussioner på X/Twitter kan LLM-inlärning starta från följande aspekter:

Grundläggande teori: Förstå de grundläggande begreppen AI, ML och DL.
Kärnkurser: Studera klassiska AI-kurser, som Stanford Universitys CS221, CS229 och CS230.
Praktisk övning: Genomför projekt, till exempel att bygga enkla applikationer med LLM.

Rekommenderade specifika inlärningsresurser:

Stanford University-kurser (gratis YouTube-resurser):
- CS221 - Artificiell intelligens
- CS229 - Maskininlärning
- CS230 - Djupinlärning
- CS234 - Förstärkningsinlärning
- CS336 - LLM
Introduktionsvideo till LLM: Se @@BharukaShraddhas delningslänk (måste hitta den ursprungliga tweeten).
Översikt över Agentic AI (Stanford): Se @@BharukaShraddhas delningslänk (måste hitta den ursprungliga tweeten).
Öppen källkodsverktygsbibliotek: Se @@tom_doerrs delade GitHub-länk (måste hitta den ursprungliga tweeten), som innehåller olika bibliotek för att bygga LLM-system.
Översikt över AI-modelltyper: Besök @@TheTuringPosts delade länk (måste hitta den ursprungliga tweeten) för att lära dig mer om olika AI-modelltyper som LLM, SLM, VLM, etc.

Föreslagna inlärningssteg:

Teoretisk grund: Börja med de grundläggande begreppen maskininlärning och djupinlärning, och bemästra kärnalgoritmer som neurala nätverk och gradientnedstigning.
Välj kurs: Välj lämpliga onlinekurser eller handledning baserat på din egen situation, till exempel Stanford Universitys kurser.
Praktiska projekt: Försök att bygga enkla applikationer med LLM, som textsammanfattning, sentimentanalys, etc.
Läs artiklar: Följ de senaste forskningsframstegen inom LLM, och lär dig mer om innovationer inom modellarkitektur, träningsmetoder, etc.
Delta i communityn: Gå med i LLM-relaterade communities, utbyt erfarenheter med andra utvecklare och lär er tillsammans.

II. LLM-applikationstekniker: Förbättra effektivitet och effekt

Efter att ha bemästrat grundläggande kunskaper om LLM kan du börja försöka tillämpa dem i praktiska scenarier. Här är några praktiska tips som hjälper dig att förbättra effektiviteten och effekten av LLM-applikationer:

Prompt Engineering: Designa effektiva Prompts för att guida LLM att generera text som uppfyller kraven.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kombinera LLM med externa kunskapsbaser för att förbättra noggrannheten och relevansen i den genererade texten.
Finjustering: Använd domänspecifika data för att finjustera LLM för att förbättra dess prestanda inom det området.
Adversarial Training: Förbättra LLM:s robusthet och säkerhet genom adversarial training.

Exempel på specifika applikationsscenarier:

Innehållsgenerering: Använd LLM för att automatiskt generera innehåll som artiklar, bloggar, inlägg på sociala medier, etc.
Kodgenerering: Använd LLM för att automatiskt generera kod, vilket förbättrar utvecklingseffektiviteten.
Dataanalys: Använd LLM för att analysera textdata och extrahera nyckelinformation och insikter.
Frågesystem: Använd LLM för att bygga intelligenta frågesystem som svarar på frågor från användare.
Kundtjänstrobot: Använd LLM för att bygga intelligenta kundtjänstrobotar som tillhandahåller 24-timmars onlinetjänst. Prompt Engineering-tekniker:
Tydliga instruktioner: Ange tydligt vilken uppgift du vill att LLM ska utföra.
Ge kontext: Ge tillräckligt med kontextuell information för att hjälpa LLM att förstå din avsikt.
Begränsa formatet: Begränsa formatet på texten som LLM genererar, till exempel antal ord, styckesstruktur etc.
Använd nyckelord: Använd nyckelord för att guida LLM att generera text om ett specifikt ämne.
Iterativ optimering: Försök ständigt med olika Prompts för att hitta den bästa Prompt-designlösningen.

Kodexempel (Python):

# Använd OpenAI API för att generera text
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Använd OpenAI API för att generera text.

  Args:
    prompt: Prompt-texten.

  Returns:
    Den genererade texten.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Du kan välja olika modeller
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Maximalt antal genererade tokens
      n=1,                       # Antal genererade texter
      stop=None,                  # Flagga för att stoppa genereringen
      temperature=0.7,           # Kontrollera slumpmässigheten i den genererade texten (mellan 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Exempel Prompt
prompt = "Skriv en artikel om LLM-applikationer, med fokus på Prompt Engineering-tekniker."

# Generera text
generated_text = generate_text(prompt)

# Skriv ut den genererade texten
print(generated_text)

3. LLM-begränsningar och utmaningar: Betrakta teknisk utveckling rationellt

Trots att LLM har kraftfulla förmågor finns det också vissa begränsningar och utmaningar:

Hallucination: LLM kan generera falsk eller felaktig information. Se @@hackernoon delade länk (måste hitta den ursprungliga tweeten), artikeln utforskar orsakerna till och lösningarna på LLM-hallucinationer. Dessutom delade @@HEI en visualisering och benchmark-papper om LLM-faktiska hallucinationstrender.
Bias: LLM kan ha fördomar från träningsdata.
Reasoning: LLM presterar dåligt i komplexa resonemangsuppgifter. @@ChrisLaubAI nämnde en MIT-uppsats som förklarar orsakerna till flaskhalsar i LLM-resonemangsförmåga och hur man bryter igenom dem. Dessutom delade @@godofprompt också en uppsats om orsakerna till LLM-resonemangsfel.
Säkerhetsproblem: LLM kan användas för skadliga ändamål, som att generera falsk information eller utföra cyberattacker.

Motåtgärder:

Datavalidering: Validera texten som genereras av LLM för att säkerställa att informationen är sann och korrekt.
Bias-eliminering: Vidta åtgärder för att eliminera bias i LLM, till exempel genom att använda mer balanserad träningsdata.
Resonemangsförbättring: Kombinera LLM med andra resonemangsmotorer för att förbättra dess resonemangsförmåga.
Säkerhetshärdning: Säkerhetshärda LLM för att förhindra att den används för skadliga ändamål.

Etiska frågor:* Dataintegritet: När du använder LLM för att bearbeta användardata måste du skydda användarnas integritet. @@Angry_Staffer påminner om att inte ladda upp medicinska journaler till LLM.

Immaterialrätt: När du använder LLM för att generera innehåll måste du respektera immaterialrätten.
Sysselsättningseffekter: Utvecklingen av LLM kan ha en inverkan på arbetsmarknaden, vilket kräver ett proaktivt förhållningssätt.

IV. LLM-verktyg och plattformar: Förenkla utvecklingsprocessen

Här är några vanliga LLM-verktyg och plattformar som kan hjälpa dig att förenkla utvecklingsprocessen:

OpenAI API: Tillhandahåller olika LLM-modeller som kan användas för textgenerering, kodgenerering och andra uppgifter.
Hugging Face Transformers: Tillhandahåller olika förtränade LLM-modeller som kan användas för finjustering och inferens.
LangChain: Tillhandahåller olika komponenter för LLM-applikationer som kan användas för att bygga frågesystem, kundtjänstrobotar etc.

Verktygsrekommendationer:

HERETIC: Ett verktyg som @@chiefofautism nämner för att ta bort LLM-censur.

Välja rätt LLM-verktyg: @@Python_Dv delade en artikel om hur man väljer rätt LLM för en AI-agent.

V. LLM-utvecklingstrender: Följ de senaste tekniska trenderna

LLM-tekniken utvecklas ständigt, och här är några trender som är värda att uppmärksamma:

Större modeller: I takt med att datorkraften ökar kommer LLM:s storlek att fortsätta att öka, och prestandan kommer också att förbättras.
Starkare resonemangsförmåga: Forskare utforskar olika metoder för att förbättra LLM:s resonemangsförmåga.
Bredare tillämpningar: LLM kommer att tillämpas på fler områden, såsom medicin, finans, utbildning etc.
Multimodala LLM: LLM kommer att kunna hantera flera typer av data, såsom text, bilder, ljud etc.

Kontinuerligt lärande:

Följ de senaste forskningsrapporterna: Lär dig mer om de senaste framstegen inom LLM-området.
Delta i communitydiskussioner: Utbyt erfarenheter med andra utvecklare och lär er och utvecklas tillsammans.
Prova nya verktyg och plattformar: Utforska de senaste verktygen och plattformarna inom LLM-området.Sammanfattningsvis är LLM en teknik full av potential, och att behärska kunskapen om och förmågan att tillämpa LLM kommer att ge dig enorma fördelar. Jag hoppas att den här artikeln kan hjälpa dig att komma igång med LLM och lyckas i praktiska tillämpningar.