大語言模型：技術與實踐應用

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大語言模型（LLM）已成為人工智慧領域的熱門技術，但要將其有效應用於實際場景，仍需克服許多挑戰。本章旨在提供一個全面的技術，從模型基礎到實踐應用，涵蓋提示工程、檢索增強生成（RAG）、微調與佈署等關鍵技術，並結合 LangChain 和 LlamaIndex 等框架，協助讀者構建更強大的 LLM 應用。本章也探討了模型評估、效能最佳化以及如何應對 LLM 的潛在問題，例如幻覺、偏見等。

人工智慧語言模型簡介

在人工智慧的領域中，語言模型（Language Model）是一種能夠處理和理解人類語言的演算法。近年來，隨著大資料和計算能力的增強，語言模型的能力也越來越強大，發展出了大語言模型（Large Language Model, LLM）。本章將介紹什麼是大語言模型，及其相關的重要概念。

大語言模型的基本概念

大語言模型是一種能夠處理和生成大量文字的演算法。它們透過訓練大量的文字資料來學習語言的模式和結構，從而能夠生成類似人類書寫的文字。這些模型的能力遠遠超出了傳統的語言模型，能夠處理從簡單的文字生成到複雜的對話系統等各種任務。

從語言模型到大語言模型的演變

語言模型的歷史可以追溯到20世紀初，但是直到近年來，大語言模型才真正開始受到關注。這是因為大資料和計算能力的增強，使得能夠訓練出具有數十億引數的模型。這些模型的能力遠遠超出了傳統的語言模型，能夠處理各種複雜的任務。

大語言模型的架構和應用

大語言模型的架構通常根據Transformer模型。Transformer模型是一種能夠處理序列資料的模型，特別適合於自然語言處理任務。透過訓練大量的文字資料，Transformer模型可以學習到語言的模式和結構，從而能夠生成類似人類書寫的文字。

大語言模型的應用非常廣泛，包括但不限於文字生成、對話系統、語言翻譯等。這些模型可以用於各種實際應用，例如自動寫作、聊天機器人、語言翻譯軟體等。

大語言模型的架構和實踐

大語言模型的架構通常根據Transformer模型。Transformer模型是一種能夠處理序列資料的模型，特別適合於自然語言處理任務。透過訓練大量的文字資料，Transformer模型可以學習到語言的模式和結構，從而能夠生成類似人類書寫的文字。

Transformer模型的設計選擇

Transformer模型的設計選擇包括使用自注意力機制（Self-Attention Mechanism）和多頭注意力機制（Multi-Head Attention Mechanism）。這些機制使得Transformer模型能夠更好地處理長距離的依賴關係，從而能夠學習到語言的模式和結構。

大型多模態模型的介紹

大型多模態模型是一種能夠處理多種模態的資料的模型，例如文字、影像、音訊等。這些模型可以用於各種實際應用，例如多模態對話系統、影像字幕生成等。

大語言模型的實踐

大語言模型的實踐包括使用這些模型來處理各種實際任務，例如文字生成、對話系統、語言翻譯等。這些模型可以用於各種實際應用，例如自動寫作、聊天機器人、語言翻譯軟體等。

大語言模型的挑戰和未來

大語言模型的挑戰包括如何處理這些模型的偏見和誤報。這些模型透過訓練大量的文字資料來學習語言的模式和結構，但是也可能學習到語言中的偏見和誤報。

虛假資訊和偏見的挑戰

大語言模型可能會生成虛假資訊和偏見的文字。這是因為這些模型透過訓練大量的文字資料來學習語言的模式和結構，可能會學習到語言中的偏見和誤報。

評估大語言模型的效能

評估大語言模型的效能是非常重要的。這可以透過使用各種評估指標，例如準確率、召回率、F1分數等。這些指標可以用於評估大語言模型的能力和應用。

瞭解 LangChain 提示範本

LangChain 提示範本是 LangChain 框架中的一個重要組成部分，用於幫助開發者建立高品質的提示，以便更好地與大語言模型（LLM）進行互動。這些範本提供了一種結構化的方式來定義提示，確保開發者可以輕鬆地建立出有效的提示，從而提高 LLM 的效能。

LangChain 提示範本的優勢

LangChain 提示範本的設計初衷是為了幫助開發者克服建立高品質提示的挑戰。透過使用這些範本，開發者可以：

  • 標準化提示格式：LangChain 提示範本提供了一種標準化的方式來定義提示，這有助於確保所有提示都遵循相同的格式和結構。
  • 提高提示品質：透過使用範本，開發者可以建立出高品質的提示，這些提示可以更好地與 LLM 進行互動，從而提高 LLM 的效能。
  • 減少錯誤：LangChain 提示範本可以幫助開發者減少錯誤，因為它們提供了一種結構化的方式來定義提示，這有助於避免常見的錯誤。

建立 LangChain 提示範本

建立 LangChain 提示範本相對簡單。開發者可以使用 LangChain 框架提供的工具和 API 來建立自定義的提示範本。以下是建立 LangChain 提示範本的基本步驟：

  1. 定義提示結構：開發者需要定義提示的結構，包括提示的格式、內容和長度。
  2. 選擇提示型別：開發者需要選擇提示的型別，例如文字分類、情感分析或問答等。
  3. 組態提示引數：開發者需要組態提示的引數，例如提示的長度、格式和內容。
  4. 測試和最佳化：開發者需要測試和最佳化提示範本，以確保它可以有效地與 LLM 進行互動。

LangChain 提示範本的應用場景

LangChain 提示範本可以應用於各種場景，包括：

  • 自然語言處理：LangChain 提示範本可以用於自然語言處理任務，例如文字分類、情感分析和問答等。
  • 對話系統：LangChain 提示範本可以用於對話系統，例如聊天機器人和虛擬助手等。
  • 內容生成：LangChain 提示範本可以用於內容生成任務，例如文字生成和內容摘要等。

結語

LangChain 提示範本是 LangChain 框架中的一個重要組成部分，用於幫助開發者建立高品質的提示，以便更好地與 LLM 進行互動。透過使用 LangChain 提示範本，開發者可以建立出高品質的提示，提高 LLM 的效能，並減少錯誤。同時，LangChain 提示範本可以應用於各種場景，包括自然語言處理、對話系統和內容生成等。因此，LangChain 提示範本是開發者建立高品質的 LLM 應用的一個重要工具。

進階自然語言處理技術

Few Shot Prompts 和範例選擇器

在自然語言處理中，Few Shot Prompts 是一種技術，允許模型在少量的訓練資料下仍能學習和泛化。這種方法可以用於各種任務，例如文字分類、情感分析等。範例選擇器是一種工具，幫助使用者從大量的資料中選擇最相關的範例，以便模型可以學習和改善其效能。

輸出管理和輸出解析器

在自然語言生成任務中，輸出管理是一個重要的步驟。輸出解析器是一種工具，幫助使用者管理和解析模型的輸出結果。這種工具可以用於自動化的文字摘要、文字分類等任務。

改善新聞文章摘要器

新聞文章摘要器是一種工具，幫助使用者自動化地摘要新聞文章。改善這種工具需要使用進階的自然語言處理技術，例如 Few Shot Prompts 和範例選擇器。這種工具可以用於各種應用，例如新聞文章推薦、新聞文章分類等。

從文字資料建立知識圖

知識圖是一種圖形結構，代表了實體和實體之間的關係。從文字資料建立知識圖需要使用進階的自然語言處理技術，例如實體識別、關係抽取等。這種工具可以用於各種應用，例如問答系統、推薦系統等。

回顧

本章節介紹了進階的自然語言處理技術，包括 Few Shot Prompts 和範例選擇器、輸出管理和輸出解析器、改善新聞文章摘要器、從文字資料建立知識圖等。這些技術可以用於各種自然語言處理任務，例如文字分類、情感分析、文字摘要等。

復原增強生成

復原增強生成

復原增強生成是一種自然語言生成技術，結合了復原和增強兩種方法。這種技術可以用於各種應用，例如文字摘要、文字分類等。

LangChain 的索引和檢索器

LangChain 是一種自然語言處理框架，提供了索引和檢索器等工具。這些工具可以用於各種自然語言處理任務，例如文字分類、情感分析等。

資料攝取

資料攝取是一個重要的步驟，在自然語言處理任務中。這種步驟需要使用進階的自然語言處理技術，例如文字預處理、文字分割等。

文字分割器和其用途

文字分割器是一種工具，幫助使用者將文字分割成小的單位，例如句子、段落等。這種工具可以用於各種自然語言處理任務，例如文字分類、情感分析等。

教程：客戶支援 Q&A 聊天機器人

客戶支援 Q&A 聊天機器人是一種工具，幫助使用者自動化地回答客戶的問題。這種工具需要使用進階的自然語言處理技術，例如意圖識別、實體識別等。

向量嵌入

向量嵌入是一種技術，將文字或實體嵌入到高維空間中。這種技術可以用於各種自然語言處理任務，例如文字分類、情感分析等。

LangChain 鏈

LangChain 鏈是一種工具，幫助使用者建立和管理自然語言處理任務的工作流程。這種工具可以用於各種應用，例如文字摘要、文字分類等。

教程：使用 Whisper 和 LangChain 的 YouTube 影片摘要器

YouTube 影片摘要器是一種工具，幫助使用者自動化地摘要 YouTube 影片。這種工具需要使用進階的自然語言處理技術，例如語音識別、文字摘要等。

教程：語音助手

語音助手是一種工具，幫助使用者自動化地回答問題和執行任務。這種工具需要使用進階的自然語言處理技術，例如意圖識別、實體識別等。

防止不想要的輸出結果

防止不想要的輸出結果是一個重要的步驟，在自然語言處理任務中。這種步驟需要使用進階的自然語言處理技術，例如輸出管理、輸出解析器等。

回顧

本章節介紹了進階的自然語言處理技術，包括復原增強生成、LangChain 的索引和檢索器、資料攝取、文字分割器等。這些技術可以用於各種自然語言處理任務，例如文字分類、情感分析、文字摘要等。

大語言模型的評估與應用

在人工智慧領域中，大語言模型（LLM）已經成為了一種重要的工具，能夠處理各種自然語言處理任務。然而，評估和佈署這些模型仍然是一個挑戰。

評估指標

評估大語言模型的效能需要使用多種指標，包括：

  • 精確度（Accuracy）：模型預測的正確性
  • 召回率（Recall）：模型能夠正確預測的樣本比例
  • F1分數（F1 Score）：精確度和召回率的平衡指標
  • BLEU分數（BLEU Score）：評估機器翻譯的品質

LangChain的LangSmith

LangChain的LangSmith是一種根據大語言模型的開發框架，提供了一種簡單的方式來構建和佈署語言模型。LangSmith支援多種大語言模型，包括OpenAI的GPT和Cohere的LLM。

代理模擬

代理模擬是一種技術，使用大語言模型來模擬代理的行為。代理模擬可以用於各種應用，包括：

  • 自動化報告生成
  • 資料函式庫查詢和摘要
  • 多模態金融檔案分析

微調

微調是指調整大語言模型的引數以適應特定的任務或資料集。微調可以用於提高模型的效能和適應性。

  • 低秩適應（LoRA）：一種快速和高效的微調方法
  • 強化學習從人類反饋（RLHF）：一種使用人類反饋來微調模型的方法

佈署

佈署大語言模型需要考慮多種挑戰，包括：

  • 效能和可擴充套件性
  • 安全性和隱私
  • 維護和更新
內容解密：

在這個章節中，我們討論了大語言模型的評估和應用。首先，我們介紹了評估指標，包括精確度、召回率、F1分數和BLEU分數。然後，我們介紹了LangChain的LangSmith，一種根據大語言模型的開發框架。接下來，我們討論了代理模擢和微調，包括低秩適應和強化學習從人類反饋。最後，我們討論了佈署大語言模型的挑戰和限制。

# 評估指標
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

# LangChain的LangSmith
from langchain import LangSmith

# 代理模擬
from langchain.agents import Tool

# 微調
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

# 佈署
from flask import Flask, request, jsonify

圖表翻譯：

此圖示為大語言模型的評估和應用流程圖。圖中包括評估指標、LangChain的LangSmith、代理模擬、微調和佈署等步驟。

  flowchart TD
    A[評估指標] --> B[LangChain的LangSmith]
    B --> C[代理模擬]
    C --> D[微調]
    D --> E[佈署]

圖表翻譯：

此圖示為大語言模型的評估和應用流程圖。圖中包括評估指標、LangChain的LangSmith、代理模擬、微調和佈署等步驟。每個步驟都有其特定的功能和目的，最終目的是提高大語言模型的效能和適應性。

自然語言處理與大語言模型的基礎

在人工智慧（AI）領域中，自然語言處理（NLP）是一個重要的分支，主要研究如何使電腦能夠理解和處理人類語言。近年來，大語言模型（LLMs）成為NLP中的一個熱門研究領域。LLMs是一種能夠處理和生成大量文字的神經網路模型，它們在語言翻譯、文字摘要、問答系統等方面取得了卓越的成績。

本章將從NLP的基礎開始，介紹LLMs的工作原理和應用。同時，本章還將提供多個實際的專案，讓讀者能夠親身體驗LLMs的力量。這些專案包括使用LlamaIndex和LangChain等框架建立的檢索增強生成（RAG）管道，讓讀者能夠深入瞭解LLMs的應用。

LLMs的基礎知識

LLMs是一種特殊的神經網路模型，它們能夠學習和記憶大量的語言知識。LLMs的訓練目的是讓模型能夠預測下一個單詞或字元的出現機率。這樣，LLMs就能夠生成類似於人類語言的文字。

LLMs的訓練過程通常需要大量的計算資源和資料。然而，隨著計算資源的增加和資料的豐富，LLMs的效能也在不斷提高。目前，LLMs已經能夠在多個NLP任務中取得優異的成績，包括語言翻譯、文字摘要、問答系統等。

實際應用和專案

本章將提供多個實際的專案，讓讀者能夠親身體驗LLMs的力量。這些專案包括：

  • 使用LlamaIndex和LangChain等框架建立的RAG管道
  • 使用LLMs進行語言翻譯和文字摘要
  • 使用LLMs建立問答系統

這些專案將讓讀者能夠深入瞭解LLMs的應用，並且親身體驗LLMs的力量。

佈署和最佳化

最後，本章還將介紹如何佈署和最佳化LLMs。這包括如何選擇合適的硬體和軟體組態，如何最佳化LLMs的效能等。這些知識將讓讀者能夠將LLMs應用於實際的專案中，並且取得最佳的成績。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[自然語言處理] --> B[大語言模型]
    B --> C[語言翻譯]
    B --> D[文字摘要]
    B --> E[問答系統]
    C --> F[LLMs的應用]
    D --> F
    E --> F

內容解密：

本章的內容包括了NLP的基礎知識、LLMs的基礎知識、實際應用和專案、佈署和最佳化等。這些內容將讓讀者能夠深入瞭解LLMs的應用，並且親身體驗LLMs的力量。同時，本章還將提供多個實際的專案，讓讀者能夠將LLMs應用於實際的專案中，並且取得最佳的成績。

第一章：LLM的基礎知識

要想在專案中利用好AI，首先需要了解AI的工作原理。雖然您可能不需要從頭建立自己的模型，並且可能使用專有的API（如OpenAI），但是瞭解像Scaling Laws、Context Windows、Emergent Abilities等概念是非常重要的，因為它們解釋了LLM的強大之處。這一章節著重於LLM的基本術語，這對於理解整本章的其餘內容至關重要。此外，我們還提供了使用LLM進行翻譯或從資料中識別模式等任務的簡單示例，從而使您能夠將其推廣到新的和未見過的任務中。

第二章：LLM架構和技術景觀

本章將探討不同的模型架構及其設計選擇，關注變壓器架構及其每個層次的元件，以及GPT模型家族，它們為像ChatGPT這樣的產品提供了動力。 我們將涵蓋這些模型的訓練目標，介紹一系列模型，討論其有用性，探索其現實世界應用，並展示它們如何為不同行業提供動力。

第三章：LLM在實踐中的應用

在實踐中，LLM仍然存在一些限制。為了克服這些限制，使其成為生產就緒的模型，這就是為什麼我們決定撰寫這本章的原因。這一章節探討了這類模型的一些已知問題，例如幻覺（hallucination），其中模型以高信心生成事實上錯誤的回應，或對性別或種族的偏見。它強調了使用基準框架評估回應和實驗不同的超引數以控制模型輸出的重要性，例如不同的解碼技術或透過溫度引數調整模型的創造力。

第四章：提示技術的介紹

一本關於LLM的書必須包括一個關於提示的章節：我們如何與它們交談。與指令調整的LLM（用於回答問題的模型）互動的最佳方式是透過提示。這個過程，稱為提示，已經發展成了一種成熟的實踐。在本章中，我們將使用程式碼示例測試不同的提示技術。 我們將涵蓋從少數學習（few-shot learning）到鏈式提示（chain prompting）等方法，後者對於為模型分配身份很有用。

第五章：LangChain和LlamaIndex的介紹

有兩個主要的框架被廣泛用於簡化LLM的使用，以減少幻覺和偏見或使其在過程中更容易實作：LangChain和LlamaIndex包。這一章節關注於使用外部資源來增強模型的回應，例如新聞摘要器，它刮取網站以提取內容進行摘要。目的是學習這兩個框架的基礎並瞭解何時使用它們是有幫助的。

第六章：使用LangChain進行提示

LangChain為不同的提示技術提供了多個介面，使得這個過程更加直觀。 我們將解釋使用不同的提示型別來為模型（系統）、人類互動和聊天機器人回應設定基本規則，以便跟蹤互動（所有這些都有實際示例）。此外，本章強調了具有控制機制來管理模型回應的重要性。 我們還將討論這個函式庫如何提供以特定格式（如Python列表或CSV）接收回應的方法，甚至提供解決格式問題的解決方案。

第七章：檢索增強生成

在瞭解了LangChain函式庫的基本使用案例以實作一個簡單的管道之後，本章將探討這個過程及其內部工作原理的細節。 我們將關注建立索引、從各種資料來源載入資料的不同方法以及將大塊資訊分成更小的部分。 我們還將探討如何將這些資訊儲存在資料函式庫中，以便更容易、更快速地存取。這一章還包括兩個令人興奮的專案：YouTube影片的轉錄和摘要的關鍵點。

第八章：高階RAG

本章介紹了更多高階技術，以改進任何給定的RAG管道。 我們將關注LlamaIndex函式庫，它不斷實作新的解決方案，例如查詢擴充套件、遞迴檢索和混合搜尋。 本章關注於潛在的挑戰、最佳化技術以及評估聊天機器人效能的過程。它還涵蓋了LangSmith服務，它提供了一個中心。

玄貓的AI技術

引言

在人工智慧（AI）領域中，大語言模型（LLM）是一種強大的工具，可以用於各種應用場合。然而，直接使用LLM可能會遇到一些限制，例如缺乏領域特定知識、難以處理大資料量、以及產生虛假或誤導性資訊等問題。因此，需要有一套技術工具來克服這些限制，讓LLM可以在生產環境中發揮其潛力。

技術工具箱

本章將介紹四種關鍵的技術工具，幫助開發人員克服LLM的限制，開發出可靠且高效的AI產品。這四種工具是：

  1. 提示工程（Prompt Engineering）：設計合適的提示，讓LLM可以產生準確且相關的回應。
  2. 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）：使用外部資料來增強LLM的生成能力。
  3. 微調（Fine-Tuning）：對LLM進行微調，讓它可以學習特定領域的知識和風格。
  4. 自定義UI/UX：設計合適的使用者介面和使用者經驗，讓AI產品可以更好地與人類使用者互動。

從技術生態圈的動態變化來看，大語言模型（LLM）的崛起標誌著人工智慧發展的關鍵轉捩點。本章涵蓋了LLM的基礎知識、架構、應用、提示工程、LangChain 和 LlamaIndex 等框架、檢索增強生成（RAG）、評估指標以及佈署等關鍵導向。透過深入淺出的講解和實務專案的示範，本章提供了一個全面理解和應用LLM 的學習路徑。目前 LLM 仍面臨著虛假資訊、偏見以及效能最佳化的挑戰，但隨著技術的持續演進，預期未來LLM的應用門檻將大幅降低，並在更多領域展現其 transformative 的力量。玄貓認為，掌握 LLM 及其相關技術將成為未來開發人員不可或缺的核心技能，值得技術團隊投入資源深入研究並積極探索其商業應用價值。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。