Что такое LLM, как работают ChatGPT и другие LLM?
Что такое LLM?¶
LLM расшифровывается как «Модель большого языка». Это передовые системы искусственного интеллекта, предназначенные для понимания и создания текста, похожего на человеческий, на основе вводимых данных.
Эти модели были обучены на огромных объемах текстовых данных и могут выполнять широкий спектр задач, связанных с языком, таких как ответы на вопросы, проведение бесед, обобщение текста, перевод языков и многое другое.
За последние несколько лет OpenAI внесла большой вклад в это пространство своими моделями и исследованиями. Однако на рынке есть и другие игроки, например, Meta с их моделями OPT , OPT-IML и LLaMA, Google выпустила FLAN-T5 и BERT , StableLM от Stability AI, Alpaca в Стэнфорде, а также есть много других моделей с открытым исходным кодом .
Обучение модели LLM¶
На высоком уровне обучение модели LLM включает в себя три этапа, т. е. сбор данных, обучение и оценку.
-
Сбор данных (Data Collection) Первым шагом является сбор данных, которые будут использоваться для обучения модели. Данные могут быть собраны из различных источников, таких как Википедия, новостные статьи, книги, веб-сайты и т. д.
-
Обучение (Training): Затем данные проходят через обучающий конвейер, где они очищаются и предварительно обрабатываются перед тем, как поступить в модель для обучения. Процесс обучения обычно занимает много времени и требует больших вычислительных мощностей.
-
Оценка (Evaluation): Последний шаг — оценить производительность модели, чтобы увидеть, насколько хорошо она справляется с различными задачами, такими как ответы на вопросы, обобщение, перевод и т. д.
Результатом конвейера обучения является модель LLM, которая представляет собой просто параметры или веса, отражающие знания, полученные в процессе обучения. Эти параметры или веса обычно сериализуются и хранятся в файле, который затем может быть загружен в любое приложение, требующее возможностей языковой обработки, например, генерация текста, ответы на вопросы, языковая обработка и т. д.
Типы LLM¶
На высоком уровне LLM можно разделить на два типа: - базовые LLM - LLM, настроенные под инструкции.
Базовые LLM¶
Базовые LLM — это LLM, предназначенные для предсказания следующего слова на основе обучающих данных. Они не предназначены для ответов на вопросы, проведения бесед или помощи в решении проблем. Например, если вы дадите базовому LLM предложение «В этой книге мы обсудим LLM», оно может завершить это предложение и дать вам «В этой книге о LLM мы обсудим, что такое LLM, как они работают и как вы можете использовать их в своих приложениях. ». Или, если вы дадите ему «Какие известные социальные сети?», вместо ответа он может ответить «Почему люди используют социальные сети?» или «Каковы преимущества социальных сетей?». Как видите, он дает нам соответствующий текст, но не отвечает на вопрос. Именно здесь в игру вступают LLM, настроенные под инструкции.
LLM, настроенные по инструкции¶
Instruction Tuned LLM вместо того, чтобы пытаться автозаполнять ваш текст, попробуйте следовать данным инструкциям, используя данные, на которых они были обучены. Например, если вы введете предложение «Что такое LLM?» он будет использовать данные, на которых он обучен, и попытается ответить на вопрос. Точно так же, если вы введете «Какие известные социальные сети?» он попытается ответить на вопрос вместо того, чтобы дать вам случайный ответ.
Instruction Tuned LLM построены поверх базовых LLM:
Для создания LLM с настройкой инструкций берется базовый LLM, который дополнительно обучается с использованием большого набора данных, охватывающего пример «Инструкций» и того, как модель должна работать в результате этих инструкций. Затем модель настраивается с помощью метода под названием «обучение с подкреплением с обратной связью человека» (RLHF), который позволяет модели учиться на обратной связи человека и со временем улучшать свою производительность.
В итоге¶
Языковые модели (LLM) произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP), позволив машинам понимать и генерировать человекоподобный текст. LLM — это мощный инструмент, который можно использовать для решения широкого круга языковых задач. Они используются в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, образование и т. д., для автоматизации процессов и повышения эффективности. У LLM есть потенциал революционизировать то, как мы взаимодействуем с компьютерами, и сделать нашу жизнь проще.
5 бесплатных ресурсов для освоения LLM¶
Курс НЛП от HuggingFace¶
huggingface.co/learn/nlp-course
HuggingFace, ведущая платформа НЛП, предлагает углубленный курс НЛП, в котором рассматриваются модели трансформеров, их работа и способы эффективного использования моделей HuggingFace. Курс начинается с основ наборов данных и токенизаторов, вооружая вас необходимыми знаниями, прежде чем погрузиться в классические задачи НЛП. Что отличает этот курс, так это его более широкая перспектива, изучающая, как модели преобразователя могут применяться в областях обработки речи и компьютерного зрения. К концу у вас будет прочная основа для использования и тонкой настройки моделей HuggingFace.
Быстрая разработка DeepLearning.AI¶
ChatGPT Prompt Engineering для разработчиков
Оперативное проектирование является критически важным аспектом работы с LLM, и deeplearning.ai предлагает комплексный курс, посвященный именно этой теме. Благодаря практическим практическим материалам вы получите практические знания и методы эффективного оперативного проектирования. Поняв, как создавать подсказки, дающие желаемые выходные данные модели, вы улучшите производительность и контроль LLM в различных приложениях. Этот курс является ценным ресурсом для всех, кто стремится овладеть искусством быстрого проектирования.
Университет LLM от Cohere¶
Университет LLM Cohere предлагает разнообразную учебную программу, охватывающую основные техники НЛП. Этот ресурс предлагает исчерпывающие инструкции по широкому кругу тем, от семантического поиска и генерации до классификации и встраивания. Сочетая теорию и практические занятия, LLM University предоставляет учащимся знания и навыки, необходимые для эффективного использования LLM. Являетесь ли вы новичком или опытным практиком, этот ресурс улучшит ваше понимание и мастерство в различных приложениях НЛП.
LLMOps¶
LLMOps, специальный ресурс для операционализации LLM, предлагает информацию о тестировании, метриках оценки, развертывании, мониторинге и многом другом. Этот ресурс выводит вас за пределы стадии разработки, исследуя важнейшие аспекты LLMOps в реальных сценариях. Узнайте, как эффективно тестировать LLM, оценивать их производительность и развертывать в производственных средах. Уделяя особое внимание разработке LLM через тестирование, LLMOps предоставляет вам необходимые знания для обеспечения надежности и эффективности ваших моделей.
Учебный лагерь LLM¶
Это курс команды выпускников Калифорнийского университета в Беркли, который обучает передовым методам и инструментам для создания приложений на основе LLM. Он охватывает весь стек от быстрого проектирования до дизайна, ориентированного на пользователя. У них также есть курс « Глубокое обучение полного стека », если вы заинтересованы в его изучении.