掌握大型语言模型的指南

大型语言模型精通指南

引言

近年来，大型语言模型(LLM)在自然语言处理和人工智能领域取得了巨大成功，从聊天机器人到搜索引擎再到创意写作辅助，LLM正在推动各行各业的尖端应用。然而，要构建有用的LLM产品，需要专业的技能和知识。本指南将为您提供全面而易于理解的概述，介绍有效利用LLM巨大潜力的关键概念、架构模式和实用技能。

什么是大型语言模型，为什么它们很重要？

LLM是一类深度学习模型，在大量文本语料库上进行预训练，使其能够生成类人的文本并以前所未有的水平理解自然语言。与传统依赖规则和注释的NLP模型不同，LLM如GPT-3通过预测句子中的掩蔽词以无监督、自我监督的方式学习语言技能。它们的基础性质使它们可以针对广泛的下游NLP任务进行微调。

LLM代表了AI的一个范式转变，并使像聊天机器人、搜索引擎和文本生成器这样的应用成为可能，这些应用在以前是无法实现的。例如，聊天机器人现在可以使用LLM如Anthropic的Claude进行自由形式的对话，而不是依赖脆弱的手工编码规则。LLM的强大功能源自三个关键创新：

数据规模：LLM在包含数十亿单词的互联网规模语料库上进行训练，例如GPT-3看到了45TB的文本数据。这提供了广泛的语言覆盖。
模型大小：LLM如GPT-3有1750亿个参数，使它们能够吸收所有这些数据。大型模型容量是泛化的关键。
自我监督：LLM通过自我监督目标进行训练，这些目标从原始文本创建“伪标记”数据，而不是昂贵的人工标记。这使大规模预训练成为可能。
掌握微调和部署LLM的知识和技能将使您能够创新新的NLP解决方案和产品。

应用LLM的关键概念

虽然LLM开箱即用具有惊人的能力，但有效地将它们用于下游任务需要理解关键概念，如提示、嵌入、注意力和语义检索。

提示

LLM不是通过输入和输出，而是通过提示来控制——为任务设置上下文的指令。例如，要总结一段文本，我们会提供如下示例：

“Passage: Summary:”

然后模型在其输出中生成一个摘要。提示工程对于有效地引导LLM至关重要。

嵌入

词嵌入将词表示为编码语义意义的密集向量，允许进行数学运算。LLM利用嵌入来理解词的上下文。

Word2Vec和Bert等技术创建可以重复使用的嵌入模型。Word2Vec通过预测相邻词来学习嵌入，开创了使用浅层神经网络学习嵌入的先河。Bert通过掩蔽词并基于双向上下文预测它们来产生深层上下文嵌入。

最近的研究已经发展了嵌入，以捕捉更多的语义关系。Google的MUM模型使用VATT转换器来产生对实体敏感的BERT嵌入。Anthropic的Constitutional AI学习对社交环境敏感的嵌入。多语言模型如mT5通过在100多种语言上同时进行预训练来产生跨语言嵌入。

注意力

注意力层允许LLM在生成文本时关注相关上下文。多头自注意力是转换器分析长文本中词关系的关键。

例如，一个问答模型可以学会为找到答案的相关输入词分配更高的注意力权重。视觉注意力机制关注图像的相关区域。

最近的变体如稀疏注意力通过减少冗余的注意力计算来提高效率。模型如GShard使用专家混合注意力以获得更大的参数效率。通用转换器引入了深度递归，使建模长期依赖关系成为可能。

理解注意力创新可以洞察扩展模型功能。

检索

大型向量数据库(称为语义索引)存储嵌入，以便在文档上进行高效的相似性搜索。检索通过允许大量外部上下文来增强LLM。

强大的近似最近邻算法如HNSW、LSH和PQ即使在数十亿文档的情况下也能实现快速语义搜索。例如，Anthropic的Claude LLM使用HNSW在500百万文档索引上进行检索。

混合检索结合了密集嵌入和稀疏关键词元数据以提高召回率。模型如REALM直接通过双编码器优化嵌入以进行检索目标。

最近的工作还探索了文本、图像和视频之间的跨模态检索，使用共享的多模态向量空间。掌握语义检索为新的应用打开了大门，如多媒体搜索引擎。

这些概念将在接下来的架构模式和技能中反复出现。

架构模式

虽然模型训练仍然复杂，但使用经过验证的架构模式可以更容易地应用预训练的LLM：

文本生成管道

利用LLM进行生成性文本应用：

提示工程来构建任务
- LLM生成原始文本
- 安全过滤器来捕获问题
- 后处理格式化
  例如，一个论文写作辅助会使用定义论文主题的提示，从LLM生成文本，过滤合理性，然后对输出进行拼写检查。

搜索和检索

构建语义搜索系统：

将文档语料库索引到向量数据库中，以便进行相似性搜索
- 接受搜索查询，并通过近似最近邻查找找到相关命中
- 将命中作为上下文提供给LLM以总结和合成答案
  这利用了在规模上检索文档，而不是仅仅依赖LLM的有限上下文。

多任务学习

不是训练单个LLM专家，而是多任务模型允许通过以下方式教一个模型多个技能：

为每个任务构建提示
- 跨任务联合微调
- 在LLM编码器上添加分类器以进行预测
  这提高了整体模型性能并减少了训练成本。

混合AI系统

结合LLM和更符号AI的优势：

LLM处理开放式语言任务
- 规则为基础的逻辑提供约束
- 结构化知识在KG中表示
- LLM和结构化数据相互丰富，形成“良性循环”
  这结合了神经方法的灵活性和符号方法的稳健性。

应用LLM的关键技能

考虑到这些架构模式，我们现在深入探讨应用LLM的实用技能：

提示工程

有效地提示LLM是应用的关键。关键技能包括：

将任务构造成自然语言指令和示例
- 控制提示的长度、具体性和语气
- 根据模型输出迭代改进提示
- 围绕客户支持等域策划提示集合
- 研究人机交互原则
  提示既是艺术又是科学——期望通过经验逐步改进。

编排框架

使用LangChain、Cohere等框架简化LLM应用开发，这些框架使模型链入管道、集成数据源并抽象基础设施变得容易。

LangChain提供模块化架构，用于将提示、模型、预/后处理器和数据连接器组合成可定制的流程。Cohere提供了一个工作室，用于使用GUI、REST API和Python SDK自动化LLM工作流程。

这些框架使用技术如：

转换器分片，将上下文分割到GPU上以处理长序列
- 异步模型查询以获得高吞吐量
- 缓存策略如最近最少使用以优化内存使用
- 分布式跟踪以监控管道瓶颈
- A/B测试框架以运行比较评估
- 模型版本控制和发布管理以进行实验
- 在云平台如AWS SageMaker上扩展弹性容量
- AutoML工具如Spell优化提示、超参数和模型架构。AI Economist为API消费调整定价模型。

评估和监控

在部署之前，评估LLM性能至关重要：

通过准确性、流畅性和一致性指标测量整体输出质量
- 使用包含NLU/NLG数据集的基准，如GLUE、SuperGLUE
- 使用scale.com和LionBridge等框架启用人工评估
- 使用Weights & Biases等工具监控训练动态
- 使用技术如LDA主题建模分析模型行为
- 使用FairLearn和WhatIfTools等库检查偏见
- 持续运行针对关键提示的单元测试
- 使用WhyLabs等工具跟踪真实世界模型日志和漂移
- 应用TextAttack和Robustness Gym等库进行对抗性测试
  最近的研究通过平衡配对和子集选择算法提高了人工评估的效率。模型如DELPHI使用因果图和梯度掩蔽来对抗对抗性攻击。负责任的AI工具仍然是一个活跃的创新领域。