LLM கற்றல் மற்றும் பயன்பாடு: ஆரம்பநிலை முதல் மேம்பட்ட நிலைக்கான நடைமுறை வழிகாட்டி

# LLM கற்றல் மற்றும் பயன்பாடு: ஆரம்பநிலை முதல் மேம்பட்ட நிலைக்கான நடைமுறை வழிகாட்டி

பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM) நாம் தொழில்நுட்பத்துடன் தொடர்பு கொள்ளும் விதத்தை வேகமாக மாற்றி வருகின்றன. உள்ளடக்கம் உருவாக்குதல், குறியீடு எழுதுதல் அல்லது தரவு பகுப்பாய்வு என எதுவாக இருந்தாலும், LLM ஒவ்வொரு துறையிலும் மகத்தான திறனைக் காட்டுகிறது. இந்த கட்டுரை X/Twitter இல் LLM பற்றிய விவாதத்துடன் இணைந்து, LLM கற்றல் மற்றும் பயன்பாட்டிற்கான ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டியை உங்களுக்கு வழங்குகிறது, ஆரம்பநிலை ஆதார பரிந்துரைகள் முதல் மேம்பட்ட திறன் பகிர்வு வரை, LLM இன் முக்கிய அறிவு மற்றும் பயன்பாட்டு திறன்களை நீங்கள் தேர்ச்சி பெற உதவுகிறது.

## ஒன்று, LLM கற்றல் பாதை: ஆரம்பத்திலிருந்து அறிவு அமைப்பை உருவாக்குதல்

X/Twitter இல் உள்ள விவாதத்தின்படி, LLM ஐக் கற்றுக்கொள்வதற்கு பின்வரும் அம்சங்களிலிருந்து தொடங்கலாம்:

*   **அடிப்படை கோட்பாடு:** AI, ML மற்றும் DL இன் அடிப்படைக் கருத்துகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
*   **முக்கிய படிப்புகள்:** ஸ்டான்போர்ட் பல்கலைக்கழகத்தின் CS221, CS229 மற்றும் CS230 போன்ற கிளாசிக் AI படிப்புகளைப் படியுங்கள்.
*   **நடைமுறை செயல்பாடு:** LLM ஐப் பயன்படுத்தி எளிய பயன்பாடுகளை உருவாக்குவது போன்ற திட்ட நடைமுறை மூலம்.

**குறிப்பிட்ட கற்றல் ஆதார பரிந்துரைகள்:**

*   **ஸ்டான்போர்ட் பல்கலைக்கழக படிப்புகள் (இலவச YouTube ஆதாரங்கள்):**
    *   CS221 - செயற்கை நுண்ணறிவு
    *   CS229 - இயந்திர கற்றல்
    *   CS230 - ஆழமான கற்றல்
    *   CS234 - வலுவூட்டல் கற்றல்
    *   CS336 - LLM
*   **LLM அறிமுக வீடியோ:** @@BharukaShraddha இன் பகிர்வு இணைப்பைப் பார்க்கவும் (அசல் ட்வீட்டைத் தேட வேண்டும்).
*   **Agentic AI கண்ணோட்டம் (ஸ்டான்போர்ட்):** @@BharukaShraddha இன் பகிர்வு இணைப்பைப் பார்க்கவும் (அசல் ட்வீட்டைத் தேட வேண்டும்).
*   **திறந்த மூல கருவி நூலகம்:** @@tom_doerr பகிர்ந்த GitHub இணைப்பைப் பார்க்கவும் (அசல் ட்வீட்டைத் தேட வேண்டும்), இதில் LLM அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கான பல்வேறு நூலகங்கள் உள்ளன.
*   **AI மாதிரி வகை கண்ணோட்டம்:** @@TheTuringPost பகிர்ந்த இணைப்பைப் பார்வையிடவும் (அசல் ட்வீட்டைத் தேட வேண்டும்), LLM, SLM, VLM மற்றும் பிற வெவ்வேறு AI மாதிரி வகைகளைப் புரிந்து கொள்ளவும்.

**கற்றல் படிநிலைகள் பரிந்துரை:**

1.  **கோட்பாட்டு அடிப்படை:** இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றலின் அடிப்படைக் கருத்துகளிலிருந்து தொடங்கி, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், சாய்வு இறக்கம் போன்ற முக்கிய வழிமுறைகளை தேர்ச்சி பெறுங்கள்.
2.  **பாடத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்:** உங்கள் சொந்த சூழ்நிலைக்கு ஏற்ப பொருத்தமான ஆன்லைன் படிப்புகள் அல்லது பயிற்சிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக ஸ்டான்போர்ட் பல்கலைக்கழகத்தின் படிப்புகள்.
3.  **நடைமுறை திட்டம்:** LLM ஐப் பயன்படுத்தி எளிய பயன்பாடுகளை உருவாக்க முயற்சிக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக உரை சுருக்கம், உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு போன்றவை.
4.  **கட்டுரைகளைப் படியுங்கள்:** சமீபத்திய LLM ஆராய்ச்சி முன்னேற்றங்களில் கவனம் செலுத்துங்கள், மாதிரி கட்டமைப்பு, பயிற்சி முறைகள் போன்ற புதுமைகளைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
5.  **சமூகத்தில் பங்கேற்கவும்:** LLM தொடர்பான சமூகத்தில் சேர்ந்து, மற்ற டெவலப்பர்களுடன் அனுபவங்களைப் பரிமாறிக்கொள்ளுங்கள், ஒன்றாகக் கற்று முன்னேறுங்கள்.

## இரண்டு, LLM பயன்பாட்டு திறன்கள்: செயல்திறன் மற்றும் விளைவுகளை மேம்படுத்துதல்

LLM இன் அடிப்படைக் அறிவை நீங்கள் தேர்ச்சி பெற்ற பிறகு, அதை உண்மையான காட்சிகளில் பயன்படுத்த முயற்சிக்கத் தொடங்கலாம். LLM இன் பயன்பாட்டு செயல்திறன் மற்றும் விளைவுகளை மேம்படுத்த உதவும் சில நடைமுறை திறன்கள் இங்கே:

*   **Prompt பொறியியல்:** பயனுள்ள Prompt ஐ வடிவமைத்து, தேவையான உரையை உருவாக்க LLM ஐ வழிநடத்துங்கள்.
*   **RAG (Retrieval-Augmented Generation):** LLM ஐ வெளிப்புற அறிவுத் தளத்துடன் இணைத்து, உருவாக்கப்பட்ட உரையின் துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை மேம்படுத்துங்கள்.
*   **Fine-tuning:** ஒரு குறிப்பிட்ட துறையில் LLM ஐ நன்றாகச் சரிசெய்ய குறிப்பிட்ட களத் தரவைப் பயன்படுத்தவும், அந்த துறையில் அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும்.
*   **எதிர்கால பயிற்சி:** LLM இன் வலிமை மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்த எதிர்கால பயிற்சியின் மூலம்.

**குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு காட்சி எடுத்துக்காட்டுகள்:**

*   **உள்ளடக்கம் உருவாக்குதல்:** கட்டுரைகள், வலைப்பதிவுகள், சமூக ஊடக இடுகைகள் போன்ற உள்ளடக்கத்தை தானாக உருவாக்க LLM ஐப் பயன்படுத்தவும்.
*   **குறியீடு உருவாக்குதல்:** குறியீட்டை தானாக உருவாக்க LLM ஐப் பயன்படுத்தவும், மேம்பாட்டு செயல்திறனை மேம்படுத்தவும்.
*   **தரவு பகுப்பாய்வு:** முக்கிய தகவல்களையும் நுண்ணறிவுகளையும் பிரித்தெடுக்க உரை தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய LLM ஐப் பயன்படுத்தவும்.
*   **கேள்வி பதில் அமைப்பு:** பயனர்கள் எழுப்பும் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க ஒரு அறிவார்ந்த கேள்வி பதில் அமைப்பை உருவாக்க LLM ஐப் பயன்படுத்தவும்.
*   **வாடிக்கையாளர் சேவை ரோபோ:** 24 மணி நேர ஆன்லைன் சேவையை வழங்க ஒரு அறிவார்ந்த வாடிக்கையாளர் சேவை ரோபோவை உருவாக்க LLM ஐப் பயன்படுத்தவும்.
```**Prompt பொறியியல் நுட்பங்கள்:**

*   **தெளிவான கட்டளைகள்:** LLM செய்ய வேண்டிய பணியை தெளிவாகக் குறிப்பிடவும்.
*   **சூழலை வழங்கவும்:** உங்கள் நோக்கத்தைப் புரிந்துகொள்ள LLM-க்கு உதவ போதுமான சூழல் தகவலை வழங்கவும்.
*   **வடிவத்தை வரையறுக்கவும்:** LLM உருவாக்கும் உரையின் வடிவமைப்பை வரையறுக்கவும், எ.கா. வார்த்தை எண்ணிக்கை, பத்தி அமைப்பு போன்றவை.
*   **முக்கிய வார்த்தைகளைப் பயன்படுத்தவும்:** குறிப்பிட்ட தலைப்பில் உரையை உருவாக்க LLM-ஐ வழிநடத்த முக்கிய வார்த்தைகளைப் பயன்படுத்தவும்.
*   **மீண்டும் மீண்டும் மேம்படுத்தவும்:** சிறந்த Prompt வடிவமைப்பு தீர்வை கண்டுபிடிக்க வெவ்வேறு Prompts-களை தொடர்ந்து முயற்சிக்கவும்.

**குறியீடு எடுத்துக்காட்டு (Python):**

```python
# OpenAI API ஐப் பயன்படுத்தி உரையை உருவாக்கவும்
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  OpenAI API ஐப் பயன்படுத்தி உரையை உருவாக்கவும்.

  Args:
    prompt: Prompt உரை.

  Returns:
    உருவாக்கப்பட்ட உரை.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # வெவ்வேறு மாதிரிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கலாம்
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # அதிகபட்ச டோக்கன் எண்ணிக்கை
      n=1,                       # உருவாக்க வேண்டிய உரையின் எண்ணிக்கை
      stop=None,                  # உருவாக்கத்தை நிறுத்த அடையாளம்
      temperature=0.7,           # உருவாக்கப்பட்ட உரையின் சீரற்ற தன்மையைக் கட்டுப்படுத்தவும் (0-1 இடையே)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# எடுத்துக்காட்டு Prompt
prompt = "LLM பயன்பாடுகளைப் பற்றிய ஒரு கட்டுரையை எழுதுங்கள், Prompt பொறியியல் நுட்பங்களை முன்னிலைப்படுத்துங்கள்."

# உரையை உருவாக்கவும்
generated_text = generate_text(prompt)

# உருவாக்கப்பட்ட உரையை அச்சிடவும்
print(generated_text)

III. LLM வரம்புகள் மற்றும் சவால்கள்: தொழில்நுட்ப வளர்ச்சியில் ஒரு பகுத்தறிவு பார்வை

LLM சக்திவாய்ந்த திறன்களைக் கொண்டிருந்தாலும், சில வரம்புகள் மற்றும் சவால்களும் உள்ளன:

• மாயத்தோற்றம் (Hallucination): LLM உண்மையான அல்லது துல்லியமற்ற தகவலை உருவாக்கலாம். @@hackernoon பகிர்ந்த இணைப்பைப் பார்க்கவும் (அசல் ட்வீட்டை கண்டுபிடிக்க வேண்டும்), இந்த கட்டுரை LLM மாயத்தோற்றத்திற்கான காரணங்கள் மற்றும் அதை எவ்வாறு கையாள்வது என்பதை ஆராய்கிறது. மேலும், @@HEI LLM உண்மை மாயத்தோற்ற போக்குகளின் காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் தரப்படுத்தல் பற்றிய ஒரு கட்டுரையைப் பகிர்ந்துள்ளார்.
• பாகுபாடு (Bias): LLM பயிற்சி தரவுகளில் இருந்து பாகுபாடுகளைக் கொண்டிருக்கலாம்.
• காரணமறியும் திறன் (Reasoning): LLM சிக்கலான காரணமறியும் பணிகளில் மோசமாக செயல்படுகிறது. @@ChrisLaubAI MIT-யின் ஒரு கட்டுரையைக் குறிப்பிடுகிறார், இது LLM காரணமறியும் திறன் தடைகளுக்கான காரணங்களையும் அதை எவ்வாறு உடைப்பது என்பதையும் விளக்குகிறது. மேலும், @@godofprompt LLM காரணமறியும் தோல்விக்கான காரணங்கள் பற்றிய ஒரு கட்டுரையைப் பகிர்ந்துள்ளார்.
• பாதுகாப்பு சிக்கல்கள் (Security): LLM தீங்கிழைக்கும் நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தப்படலாம், எ.கா. தவறான தகவலை உருவாக்குதல் அல்லது இணைய தாக்குதல்களை நடத்துதல்.

சமாளிக்கும் நடவடிக்கைகள்:

• தரவு சரிபார்ப்பு: LLM உருவாக்கும் உரையைச் சரிபார்த்து, தகவலின் உண்மை மற்றும் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்தவும்.
• பாகுபாடு நீக்கம்: LLM-ல் உள்ள பாகுபாடுகளை நீக்க நடவடிக்கை எடுக்கவும், எ.கா. மிகவும் சீரான பயிற்சி தரவைப் பயன்படுத்துதல்.
• காரணமறியும் மேம்பாடு: LLM-ன் காரணமறியும் திறனை மேம்படுத்த மற்ற காரணமறியும் இயந்திரங்களுடன் இணைக்கவும்.
• பாதுகாப்பு வலுவூட்டல்: LLM-ஐப் பாதுகாப்பாக வலுவூட்டவும், அது தீங்கிழைக்கும் நோக்கங்களுக்காகப் பயன்படுத்தப்படுவதைத் தடுக்கவும்.

ஒழுக்க நெறிமுறை சிக்கல்கள்:* தரவு தனியுரிமை: LLM ஐப் பயன்படுத்தி பயனர் தரவைச் செயலாக்கும்போது, பயனர் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க வேண்டும். மருத்துவப் பதிவுகளை LLM க்கு பதிவேற்ற வேண்டாம் என்று @@Angry_Staffer எச்சரிக்கிறார்.

• அறிவுசார் சொத்துரிமை: LLM ஐப் பயன்படுத்தி உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கும்போது, அறிவுசார் சொத்துரிமையை மதிக்க வேண்டும்.
• வேலைவாய்ப்பு தாக்கம்: LLM இன் வளர்ச்சி வேலைவாய்ப்பு சந்தையில் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும், அதற்கு தீவிரமாக பதிலளிக்க வேண்டும்.

நான்கு, LLM கருவிகள் மற்றும் தளங்கள்: மேம்பாட்டு செயல்முறையை எளிதாக்குதல்

உங்கள் மேம்பாட்டு செயல்முறையை எளிதாக்க உதவும் சில பொதுவான LLM கருவிகள் மற்றும் தளங்கள் இங்கே:

• OpenAI API: உரை உருவாக்கம், குறியீடு உருவாக்கம் போன்ற பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல்வேறு LLM மாதிரிகளை வழங்குகிறது.
• Hugging Face Transformers: ஃபைன்-ட்யூனிங் மற்றும் அனுமானத்திற்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல்வேறு முன் பயிற்சி பெற்ற LLM மாதிரிகளை வழங்குகிறது.
• LangChain: கேள்வி பதில் அமைப்புகள், வாடிக்கையாளர் சேவை ரோபோக்கள் போன்றவற்றை உருவாக்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய பல்வேறு LLM பயன்பாடுகளின் கூறுகளை வழங்குகிறது.

கருவி பரிந்துரை:

• HERETIC: LLM தணிக்கையை நீக்க @@chiefofautism குறிப்பிட்ட ஒரு கருவி.

சரியான LLM கருவியைத் தேர்ந்தெடுப்பது: AI ஏஜெண்டுகளுக்கு சரியான LLM ஐ எவ்வாறு தேர்ந்தெடுப்பது என்பது குறித்து @@Python_Dv ஒரு கட்டுரையைப் பகிர்ந்துள்ளார்.

ஐந்து, LLM வளர்ச்சி போக்குகள்: சமீபத்திய தொழில்நுட்ப இயக்கவியலைக் கவனியுங்கள்

LLM தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது, கவனிக்க வேண்டிய சில போக்குகள் இங்கே:

• பெரிய மாதிரிகள்: கணினி சக்தி அதிகரிப்பதால், LLM இன் அளவு தொடர்ந்து அதிகரிக்கும், மேலும் செயல்திறனும் மேம்படும்.
• வலுவான அனுமான திறன்: LLM இன் அனுமான திறனை மேம்படுத்த ஆராய்ச்சியாளர்கள் பல்வேறு முறைகளை ஆராய்ந்து வருகின்றனர்.
• பரந்த பயன்பாடு: LLM மருத்துவம், நிதி, கல்வி போன்ற அதிகமான துறைகளில் பயன்படுத்தப்படும்.
• மல்டிமாடல் LLM: LLM உரை, படங்கள், ஆடியோ போன்ற பல வகையான தரவைச் செயலாக்க முடியும்.

தொடர்ச்சியான கற்றல்:

• சமீபத்திய ஆராய்ச்சி கட்டுரைகளில் கவனம் செலுத்துங்கள்: LLM துறையில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.
• சமூக விவாதங்களில் பங்கேற்கவும்: மற்ற டெவலப்பர்களுடன் அனுபவங்களைப் பரிமாறிக்கொள்ளுங்கள், ஒன்றாகக் கற்று முன்னேறுங்கள்.
• புதிய கருவிகள் மற்றும் தளங்களை முயற்சிக்கவும்: LLM துறையில் சமீபத்திய கருவிகள் மற்றும் தளங்களை ஆராயுங்கள்.சுருக்கமாக, LLM ஒரு ஆற்றல் வாய்ந்த தொழில்நுட்பமாகும், LLM பற்றிய அறிவு மற்றும் பயன்பாட்டு திறன்களைப் பெறுவது உங்களுக்கு மிகப்பெரிய நன்மைகளைத் தரும். இந்த கட்டுரை LLM ஐ தொடங்கவும், நடைமுறை பயன்பாடுகளில் வெற்றி பெறவும் உதவும் என்று நம்புகிறேன்.