LLM Навчання та застосування: Практичний посібник від початківця до просунутого

Великі мовні моделі (LLM) швидко змінюють спосіб нашої взаємодії з технологіями. Незалежно від того, чи це створення контенту, написання коду або аналіз даних, LLM демонструють величезний потенціал у різних областях. Ця стаття, поєднуючи обговорення про LLM у X/Twitter, надасть вам практичний посібник з навчання та застосування LLM, від рекомендацій щодо ресурсів для початківців до обміну передовими навичками, щоб допомогти вам опанувати основні знання та можливості застосування LLM.

I. Навчальний план LLM: Побудова системи знань з нуля

Згідно з обговореннями в X/Twitter, вивчення LLM можна почати з наступних аспектів:

Базова теорія: Розуміння основних концепцій AI, ML та DL.
Основні курси: Вивчення класичних курсів AI, таких як CS221, CS229 та CS230 від Стенфордського університету.
Практичні вправи: Практикуйтеся за допомогою проєктів, наприклад, створення простих програм за допомогою LLM.

Рекомендації щодо конкретних навчальних ресурсів:

Курси Стенфордського університету (безкоштовні ресурси YouTube):
- CS221 - Штучний інтелект
- CS229 - Машинне навчання
- CS230 - Глибоке навчання
- CS234 - Навчання з підкріпленням
- CS336 - LLM
Вступне відео про LLM: Дивіться посилання, надане @@BharukaShraddha (потрібно знайти оригінальний твіт).
Огляд Agentic AI (Стенфорд): Дивіться посилання, надане @@BharukaShraddha (потрібно знайти оригінальний твіт).
Інструментарій з відкритим кодом: Перегляньте посилання GitHub, надане @@tom_doerr (потрібно знайти оригінальний твіт), яке містить різні бібліотеки для створення систем LLM.
Огляд типів моделей AI: Відвідайте посилання, надане @@TheTuringPost (потрібно знайти оригінальний твіт), щоб дізнатися про різні типи моделей AI, такі як LLM, SLM, VLM тощо.

Рекомендації щодо кроків навчання:

Теоретична основа: Почніть з основних концепцій машинного та глибокого навчання, опануйте основні алгоритми, такі як нейронні мережі та градієнтний спуск.
Виберіть курс: Виберіть відповідні онлайн-курси або підручники відповідно до вашої ситуації, наприклад, курси Стенфордського університету.
Практичні проєкти: Спробуйте створити прості програми за допомогою LLM, наприклад, резюмування тексту, аналіз настроїв тощо.
Читайте статті: Слідкуйте за останніми дослідженнями LLM, щоб дізнатися про інновації в архітектурі моделі, методах навчання тощо.
Беріть участь у спільноті: Приєднуйтесь до спільнот, пов’язаних з LLM, обмінюйтеся досвідом з іншими розробниками та навчайтеся разом.

II. Навички застосування LLM: Підвищення ефективності та результативності

Опанувавши базові знання про LLM, ви можете почати застосовувати їх у реальних сценаріях. Ось кілька практичних порад, які допоможуть вам підвищити ефективність і результативність застосування LLM:

Prompt Engineering: Розробляйте ефективні Prompt, щоб направляти LLM для створення тексту, який відповідає вимогам.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Поєднуйте LLM із зовнішніми базами знань, щоб підвищити точність і релевантність згенерованого тексту.
Fine-tuning: Використовуйте дані з певної області для тонкого налаштування LLM, щоб покращити її продуктивність у цій області.
Змагальне навчання: Покращуйте надійність і безпеку LLM за допомогою змагального навчання.

Приклади конкретних сценаріїв застосування:

Створення контенту: Використовуйте LLM для автоматичного створення статей, блогів, публікацій у соціальних мережах тощо.
Створення коду: Використовуйте LLM для автоматичного створення коду, щоб підвищити ефективність розробки.
Аналіз даних: Використовуйте LLM для аналізу текстових даних, щоб отримати ключову інформацію та ідеї.
Система запитань і відповідей: Використовуйте LLM для створення інтелектуальної системи запитань і відповідей, щоб відповідати на запитання, поставлені користувачами.
Чат-боти обслуговування клієнтів: Використовуйте LLM для створення інтелектуальних чат-ботів обслуговування клієнтів, щоб забезпечити цілодобове онлайн-обслуговування.Техніки Prompt-інжинірингу:
Чіткі інструкції: Чітко вкажіть завдання, яке ви хочете, щоб LLM виконало.
Надання контексту: Надайте достатньо контекстної інформації, щоб допомогти LLM зрозуміти ваш намір.
Обмеження формату: Обмежте формат тексту, який генерує LLM, наприклад, кількість слів, структуру абзаців тощо.
Використання ключових слів: Використовуйте ключові слова, щоб спрямувати LLM на створення тексту на певну тему.
Ітеративна оптимізація: Постійно експериментуйте з різними Prompt, щоб знайти найкращий варіант дизайну Prompt.

Приклад коду (Python):

# Використання OpenAI API для генерації тексту
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Використовує OpenAI API для генерації тексту.

  Args:
    prompt: Текст Prompt.

  Returns:
    Згенерований текст.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Можна вибрати різні моделі
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Максимальна кількість згенерованих токенів
      n=1,                       # Кількість згенерованих текстів
      stop=None,                  # Ознака зупинки генерації
      temperature=0.7,           # Контролює випадковість згенерованого тексту (між 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Приклад Prompt
prompt = "Напишіть статтю про застосування LLM, зосереджуючись на техніках Prompt-інжинірингу."

# Генерація тексту
generated_text = generate_text(prompt)

# Друк згенерованого тексту
print(generated_text)

III. Обмеження та виклики LLM: Раціональний погляд на розвиток технологій

Незважаючи на потужні можливості LLM, існують певні обмеження та виклики:

Галюцинації (Hallucination): LLM може генерувати неправдиву або неточну інформацію. Див. посилання, яким поділився @@hackernoon (потрібно знайти оригінальний твіт), у статті досліджуються причини галюцинацій LLM та способи їх вирішення. Крім того, @@HEI також поділився статтею про візуалізацію та еталонне тестування тенденцій фактичних галюцинацій LLM.
Упередження (Bias): LLM може мати упередження, що містяться в навчальних даних.
Здатність до міркувань (Reasoning): LLM погано справляється зі складними завданнями міркування. @@ChrisLaubAI згадав статтю MIT, яка пояснює причини вузьких місць у здатності LLM до міркувань і способи їх подолання. Крім того, @@godofprompt також поділився статтею про причини невдач LLM у міркуваннях.
Проблеми безпеки (Security): LLM може використовуватися в зловмисних цілях, наприклад, для створення неправдивої інформації або здійснення кібератак.

Заходи реагування:

Перевірка даних: Перевіряйте текст, згенерований LLM, щоб переконатися в правдивості та точності інформації.
Усунення упереджень: Вживайте заходів для усунення упереджень в LLM, наприклад, використовуйте більш збалансовані навчальні дані.
Посилення міркувань: Об'єднайте LLM з іншими механізмами міркувань, щоб підвищити їх здатність до міркувань.
Посилення безпеки: Посильте безпеку LLM, щоб запобігти їх використанню в зловмисних цілях.

Етичні питання:* Конфіденційність даних: Під час використання LLM для обробки даних користувачів необхідно захищати їхню конфіденційність. @@Angry_Staffer нагадує не завантажувати медичні записи в LLM.

Інтелектуальна власність: Під час використання LLM для створення контенту необхідно поважати права інтелектуальної власності.
Вплив на зайнятість: Розвиток LLM може вплинути на ринок праці, і необхідно активно реагувати на це.

IV. Інструменти та платформи LLM: Спрощення процесу розробки

Нижче наведено кілька поширених інструментів і платформ LLM, які можуть допомогти вам спростити процес розробки:

OpenAI API: Надає різні моделі LLM, які можна використовувати для генерації тексту, генерації коду тощо.
Hugging Face Transformers: Надає різні попередньо навчені моделі LLM, які можна використовувати для Fine-tuning та висновування.
LangChain: Надає різні компоненти для додатків LLM, які можна використовувати для створення систем запитань і відповідей, чат-ботів підтримки клієнтів тощо.

Рекомендації щодо інструментів:

HERETIC: Інструмент для видалення цензури LLM, згаданий @@chiefofautism.

Вибір відповідного інструменту LLM: @@Python_Dv поділився статтею про те, як вибрати відповідний LLM для AI Agent.

V. Тенденції розвитку LLM: Слідкуйте за останніми технічними розробками

Технологія LLM постійно розвивається, і ось деякі тенденції, на які варто звернути увагу:

Більші моделі: Зі збільшенням обчислювальної потужності розмір LLM продовжуватиме збільшуватися, а продуктивність також покращиться.
Сильніші можливості міркування: Дослідники вивчають різні способи покращення можливостей міркування LLM.
Ширше застосування: LLM будуть застосовуватися в більшій кількості областей, таких як медицина, фінанси, освіта тощо.
Мультимодальні LLM: LLM зможуть обробляти різні типи даних, такі як текст, зображення, аудіо тощо.

Постійне навчання:

Слідкуйте за останніми науковими статтями: Дізнавайтеся про останні досягнення в галузі LLM.
Беріть участь в обговореннях спільноти: Обмінюйтеся досвідом з іншими розробниками, навчайтеся та розвивайтеся разом.
Спробуйте нові інструменти та платформи: Досліджуйте останні інструменти та платформи в галузі LLM.Загалом, LLM – це технологія з великим потенціалом, і оволодіння знаннями та навичками застосування LLM дасть вам величезну перевагу. Сподіваюся, ця стаття допоможе вам почати роботу з LLM і досягти успіху в практичному застосуванні.