10 основных тем для овладения Магистратурой права (LLMs) и генеративным искусственным интеллектом

10 основных тем для освоения магистратуры по праву (LLMs) и генеративного искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект – новая область. За последний год появилось множество терминов, разработок, алгоритмов, инструментов и фреймворков, которые помогают ученым-данным и тем, кто работает с ИИ, разрабатывать все, что они хотят. Есть многое, что нужно выяснить для тех, кто хочет углубиться в генеративный ИИ и разрабатывать инструменты, которыми будут пользоваться другие. В этом блоге мы рассмотрим десять ключевых аспектов создания приложений на основе генеративного ИИ, включая основы моделирования большого языка, настройку, и основные компетенции в обработке естественного языка (NLP).

Основы LLM

Прежде всего, вам нужно понять основы генеративного ИИ и LLM, такие как ключевая терминология, применение, потенциальные проблемы и основные фреймворки. Прежде чем погружаться в LLM и генеративный ИИ, вы должны знать, на чем обучаются данные и какие возможные предрассудки/проблемы могут возникнуть с данными, чтобы можно было планировать алгоритмы вокруг этого. Вам также следует знать, насколько большими могут быть LLM, насколько вычислительно дорогим будет обучение и различия между обучением LLM и моделями машинного обучения. Наконец, знайте, что именно вы хотите, чтобы он делал в конце концов. Не входите без цели, ожидая, что он сделает все. Вам нужна система чат-ботов, система вопросов и ответов или генератор изображений? Планируйте соответственно!

Настройка подсказок

Еще одно модное слово, которое вы недавно наверняка слышали, настройка подсказок, означает разработку входных данных для LLM после их разработки. Например: если вы хотите, чтобы LLM создал копию социальных медиа для маркетинговой кампании, и подсказка “Создать сообщение в Twitter” слишком общая, вы можете настроить ее более конкретно, например, “Создать сообщение в Twitter, направленное на миллениалов и сделать его лаконичным”. Здесь на сцену вступает искусство искусственного интеллекта, и это стало даже отдельной работой. Вы можете даже настроить подсказки, чтобы получить именно то, что вы хотите.

• ToolFormer Руководство моделями искусственного интеллекта по использованию внешних инструментов
• От данных к инсайтам действующая AI/ML на основе Kubernetes
• 7 платформ для получения высокооплачиваемых вакансий в области науки о данных

Настройка подсказок с помощью OpenAI

Будучи ведущими фигурами в LLM и генеративном ИИ, важно знать, как использовать настройку подсказок специально с инструментами OpenAI, так как вы, вероятно, будете использовать их на протяжении своей карьеры. Для начала убедитесь, что вы используете последнюю версию OpenAI API и/или любые плагины и сторонние инструменты, которые вы используете. Некоторые организации используют собственные инструменты, такие как модели OpenAI GPT компании Microsoft в Azure, поэтому убедитесь, что вы правильно следуете их инструкциям.

Вопросы и ответы

Вопросно-ответные (QA) LLM являются типом больших языковых моделей, которые обучаются специально для ответа на вопросы. Они обучаются на огромных наборах данных текстов и кода, включая тексты книг, статей и репозиториев кода. Это позволяет им изучить статистические отношения между словами и выражениями и понимать значение вопросов и ответов. Скорее всего, это то, над чем вам предстоит работать, и рассматривайте это как более продвинутого (и, как следует!) чат-бота.

Настройка

Настройка может использоваться для улучшения производительности LLM в различных задачах, включая генерацию текста, перевод, суммируя и вопросно-ответную систему. Он также используется для настройки LLM для конкретных приложений, таких как чат-боты для обслуживания клиентов или системы медицинской диагностики. Существует несколько разных способов настроить LLM. Одним из распространенных подходов является использование обучения с учителем. Это предполагает предоставление LLM набора данных с метками, где каждая точка данных представляет собой пару входа и выхода. LLM учится отображать вход на выход, минимизируя функцию потерь.

Встраивание моделей

Встраивание моделей может быть очень полезным при отображении естественного языка в вектора, которые используются нижестоящими языковыми моделями. Когда дело доходит до настройки конвейера, поскольку в конвейеры часто включают несколько моделей, можно настроить несколько разных моделей для лучшего учета тонкостей ваших данных. Языковые модели могут использовать предварительно обученные вложения слов в качестве части своего ввода или инициализации, что позволяет им использовать семантическую информацию, запечатленную во встраивающих моделях. Встраивающие модели предоставляют основу для понимания значений и связей отдельных слов, на которую языковые модели могут опираться для генерации связного и контекстуально соответствующего текста.

LangChain

LangChain может использоваться для создания сложных конвейеров языковых моделей путем связывания нескольких моделей вместе. Однако, поскольку эти модели очень гибкие в том, что они могут делать (классификация, генерация текста, генерация кода и т. д.), мы можем интегрировать их с другими системами – к примеру, мы можем заставить модель генерировать код для выполнения вызова API, писать и выполнять код для научных исследований, обращаться к табличным данным, и так далее. Мы можем использовать `Агентов`, чтобы взаимодействовать со всеми этими внешними системами для выполнения действий, определенных языковыми моделями. Основная идея Агента заключается в том, чтобы дать Языковой модели выбрать действие или последовательность действий, исходя из различного набора инструментов.

Эффективность параметров/настройка

Метод эффективной настройки параметров – это техника в машинном обучении, особенно в контексте больших нейронных языковых моделей, таких как GPT или BERT, направленная на адаптацию этих предварительно обученных моделей к конкретным задачам с минимальными дополнительными издержками на параметры. Вместо настройки всей мощной модели, эффективная настройка параметров добавляет относительно небольшое число параметров или “адаптеров”, специфичных для задачи, в предварительно обученную модель. Эти адаптеры являются компактными модулями, специфичными для задачи, которые встраиваются в архитектуру модели, позволяя ей адаптироваться к новым задачам без кардинального увеличения размера модели.

Такой подход значительно снижает вычислительные и памятьовые требования, делая более возможной настройку больших языковых моделей для различных приложений с ограниченными ресурсами при сохранении конкурентоспособной производительности. Эффективная настройка параметров становится все более важной, так как она находит баланс между размером модели и приспособляемостью, делая передовые языковые модели более доступными и практичными для применения в реальных приложениях.

RAG

RAG (архитектура с поддержкой генерации) работает, в первую очередь, с помощью модели на основе поиска, чтобы извлечь соответствующие документы из базы знаний, учитывая входной текст. Извлеченные документы затем связываются с входным текстом и передаются генеративной модели. Генеративная модель затем генерирует выходной текст, учитывая как входной текст, так и извлеченные документы.

Обработка естественного языка

Последнее, но непременно важное, вам нужно знать довольно много о обработке естественного языка, известной также как NLP. LLM и генеративное искусственное интеллект не являются особыми областями, так как они основаны на принципах обработки естественного языка. LLM обучаются на огромных наборах данных текста и кода и используют техники обработки естественного языка для понимания смысла данных и генерации нового текста. Если у вас нет хорошего понимания обработки естественного языка, будет трудно понять, как работают LLM и как эффективно ими пользоваться.

Как узнать больше об этих навыках в области LLM и генеративного искусственного интеллекта

Каждый из перечисленных выше навыков представляет собой отдельную задачу, и знание одного факта не сделает вас экспертом в LLM и генеративном искусственном интеллекте. Важно учиться в одной связанной системе, а не из случайных источников.

В нашем последнем обучающем курсе Ai+ Основы генеративного искусственного интеллекта вы можете узнать все вышеупомянутые навыки, как они связаны друг с другом и как их использовать. Все курсы предлагают практический подход, включают код и позволяют вам пройти через весь процесс создания и работы с LLM и генеративным искусственным интеллектом.

Курс включен в подписку на Ai+ Training, и вы даже можете получить подписку на Ai+, приобретая выбранные билеты на конференцию ODSC West 2023 и ODSC East 2024!