大語言模型 LLM 技術應用綜述

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大語言模型（LLM）技術日新月異，已成為人工智慧領域的基本。本文旨在探討 LLM 的廣泛應用，包含文字生成、影像處理和模型最佳化等導向。LLM 不僅能生成高品質的文章和故事，還能透過 Vision Transformer 和 Detection Transformer 等模型，有效執行影像分類別和物體檢測等任務。Stable Diffusion 則賦予 LLM 影像生成能力，LangChain 框架則簡化了 LLM 應用的構建和佈署。此外，模型微調技術讓 LLM 能適應特定任務和資料集，提升效能。更深入的探討包含 Vision Transformer 的影像分割、線性投影、位置編碼和 Transformer 模型等關鍵技術，以及 DETR 物體偵測模型的架構和工作流程。

文字生成

文字生成是LLM的一個重要應用。使用LLM，可以生成高品質的文字，例如文章、故事等。文字生成的過程中，需要設定多個引數，例如最大生成token數、beam搜尋的大小等。

影像分類別和物體檢測

除了文字生成，LLM還可以用於影像分類別和物體檢測等任務。使用Vision Transformer模型，可以將影像分類別為不同的類別。使用Detection Transformer模型，可以檢測影像中的物體。

影像生成

LLM還可以用於影像生成。使用Stable Diffusion模型，可以生成高品質的影像。影像生成的過程中，需要設定多個引數，例如影像大小、生成步驟數等。

模型微調

模型微調是LLM的一個重要步驟。使用微調，可以將預訓練的模型適應特定的任務和資料集。微調的過程中，需要設定多個引數，例如學習率、批次大小等。

LangChain

LangChain是一個根據LLM的應用框架。使用LangChain，可以輕鬆地構建和佈署LLM驅動的應用。LangChain提供了多種工具和API，方便開發者使用LLM。

影像分類別與 Vision Transformer

Vision Transformer（ViT）是一種將 Transformer 模型應用於影像分類別任務的方法。與傳統的 CNN（Convolutional Neural Network）不同，ViT 將影像分割成多個小塊（patch），然後將這些小塊作為輸入序列，輸入到 Transformer 模型中。

影像分割

首先，ViT 將影像分割成多個小塊（patch），每個小塊的大小為 $(P, P)$，其中 $P$ 是一個超引數，通常設定為 16。這樣就可以將影像分割成 $N$ 個小塊，其中 $N = (H \times W) / P^2$，$H$ 和 $W$ 分別是影像的高度和寬度。

線性投影

然後，ViT 將每個小塊（patch）作為輸入，輸入到一個線性投影層中，輸出一個 $d_{model}$ 維的向量，稱為 patch embedding。這些 patch embedding 組成了一個序列，稱為 $z_0$。

位置編碼

為了保留影像的空間結構，ViT 還增加了一個位置編碼（positional encoding）到每個 patch embedding 中。這樣就可以保留影像中每個小塊的位置訊息。

Transformer 模型

最後，ViT 將這個序列輸入到一個 Transformer 模型中，輸出一個分類別結果。Transformer 模型由多個自注意力（self-attention）層和多層感知器（MLP）層組成。

內容解密：

ViT 的工作原理是將影像分割成多個小塊，然後將這些小塊作為輸入序列，輸入到 Transformer 模型中。這樣就可以保留影像的空間結構和區域性訊息。Transformer 模型可以學習到影像中每個小塊之間的關係，從而實作影像分類別任務。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class VisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, patch_size, num_patches, num_classes):
        super(VisionTransformer, self).__init__()
        self.patch_size = patch_size
        self.num_patches = num_patches
        self.num_classes = num_classes
        
        # 線性投影層
        self.linear_projection = nn.Linear(patch_size * patch_size * 3, 128)
        
        # 位置編碼
        self.positional_encoding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches, 128))
        
        # Transformer 模型
        self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=128, nhead=8, dim_feedforward=256, dropout=0.1)
        
        # 分類別器
        self.classifier = nn.Linear(128, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        # 影像分割
        patches = x.view(-1, self.patch_size, self.patch_size, 3)
        
        # 線性投影
        patch_embeddings = self.linear_projection(patches.view(-1, self.patch_size * self.patch_size * 3))
        
        # 位置編碼
        patch_embeddings = patch_embeddings + self.positional_encoding
        
        # Transformer 模型
        output = self.transformer(patch_embeddings)
        
        # 分類別器
        output = self.classifier(output.mean(dim=1))
        
        return output

圖表翻譯：

此圖示 Vision Transformer 的架構，包括影像分割、線性投影、位置編碼、Transformer 模型和分類別器。每個部分的功能如下：

  • 影像分割：將影像分割成多個小塊（patch）。
  • 線性投影：將每個小塊（patch）作為輸入，輸出一個 $d_{model}$ 維的向量，稱為 patch embedding。
  • 位置編碼：增加一個位置編碼到每個 patch embedding 中，保留影像的空間結構。
  • Transformer 模型：輸入 patch embeddings 序列，輸出一個分類別結果。
  • 分類別器：輸入 Transformer 模型的輸出，輸出最終的分類別結果。
  graph LR
    A[影像] --> B[影像分割]
    B --> C[線性投影]
    C --> D[位置編碼]
    D --> E[Transformer 模型]
    E --> F[分類別器]
    F --> G[分類別結果]

影像轉換器（ViT）模型架構

影像轉換器（ViT）是一種根據 Transformer 的模型，適用於影像分類別任務。它的架構與 BERT 相似，使用了標準的編碼器-僅 Transformer，具有預先標準化的層。ViT 的輸入序列以特殊的 [CLS] 標記（x_cls）開始，該標記用於分類別任務。模型的輸出為 x_cls 標記的輸出，代表整個影像的輸出。

ViT 的工作原理

  1. 影像分割：影像被分割成多個補丁（patch），每個補丁代表影像的一部分。
  2. 嵌入：每個補丁被嵌入到一個向量空間中，形成一個序列。
  3. 位置編碼：增加位置編碼到序列中，以保留補丁之間的位置訊息。
  4. Transformer 編碼器：序列被輸入到 Transformer 編碼器中，編碼器使用自注意力機制處理序列。
  5. 分類別頭：模型的輸出被輸入到分類別頭中，分類別頭包含一個隱藏層（預訓練）或沒有隱藏層（微調）。

ViT 的優點和挑戰

ViT 的優點包括：

  • 能夠處理影像分類別任務
  • 使用 Transformer 編碼器，可以捕捉長距離依賴關係

然而，ViT 也面臨一些挑戰：

  • 需要大量的預訓練資料
  • 訓練時間長

ViT 的變體

為瞭解決 ViT 的挑戰，研究人員提出了多種變體，例如：

  • 使用更小的預訓練資料集
  • 改進 Transformer 編碼器的架構
  • 使用不同的位置編碼方法

影像分類別中的Vision Transformer

Vision Transformer（ViT）是一種根據Transformer架構的影像分類別模型，近年來引起了廣泛關注。下面，我們將探討如何使用Hugging Face Transformers函式庫來實作根據ViT的影像分類別。

使用Hugging Face Transformers實作ViT影像分類別

首先，我們需要匯入必要的函式庫和模型。以下是實作根據ViT的影像分類別的步驟：

  1. 匯入pipeline抽象：從transformers函式庫中匯入pipeline函式。
from transformers import pipeline
  1. 建立影像分類別pipeline例項：使用pipeline函式建立一個影像分類別pipeline例項，指定任務為image-classification，模型為google/vit-base-patch16-224。
img_classification_pipeline = pipeline(
    task="image-classification",
    model="google/vit-base-patch16-224"
)
  1. 執行pipeline例項：使用pipeline例項對一張影像進行分類別。以下是使用一張腳踏車影像的示例：
image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/41/Left_side_of_Flying_Pigeon.jpg/640px-Left_side_of_Flying_Pigeon.jpg"

執行pipeline例項後，輸出結果為：

[{'score': 0.4616938531398773, 'label': 'tricycle, trike, velocipede'}]

這個結果顯示了影像分類別的top-5類別機率分佈，其中第一個類別是tricycle, trike, velocipede，得分為0.4617。

分析ViT模型

我們可以使用print函式來分析ViT模型本身。以下是使用print函式輸出的結果：

ViTForImageClassification(
  (vit): ViTModel(
    (embeddings): ViTEmbeddings(
      (patch_embeddings): ViTPatchEmbeddings(
        (projection): Conv2d(3, 768, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16))
      )
    )
    (dropout): Dropout(p=0.0)
  )
)

這個結果顯示了ViT模型的架構，包括嵌入層、patch嵌入層、卷積層和dropout層。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像輸入] --> B[ViT模型]
    B --> C[嵌入層]
    C --> D[patch嵌入層]
    D --> E[卷積層]
    E --> F[dropout層]
    F --> G[分類別輸出]

這個圖表顯示了ViT模型的架構和資料流向。

內容解密：

ViT模型的架構包括嵌入層、patch嵌入層、卷積層和dropout層。嵌入層負責將影像輸入轉換為向量表示。patch嵌入層負責將影像分割為多個patch，並將每個patch轉換為向量表示。卷積層負責提取影像特徵。dropout層負責防止過度擬合。最終，模型輸出分類別結果。

Transformer架構中的ViTEncoder模組

在Transformer架構中，ViTEncoder是一個重要的模組，負責將輸入的資料進行編碼和轉換。下面是ViTEncoder模組的結構和組成部分。

ViTLayer

ViTLayer是ViTEncoder模組中的基本單元，負責進行自我注意力（self-attention）和前向傳播（feed forward）等操作。每個ViTLayer都包含兩個主要部分：自我注意力機制（ViTAttention）和前向傳播機制（ViTIntermediate）。

自我注意力機制（ViTAttention）

自我注意力機制是ViTLayer中的核心部分，負責計算輸入資料之間的相關性和重要性。自我注意力機制由三個線性層（Linear）組成：查詢（query）、鍵（key）和值（value）。這三個線性層分別對輸入資料進行轉換，然後計算查詢和鍵之間的相關性，最後根據相關性對值進行加權和。

import torch
import torch.nn as nn

class ViTAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_f, out_f):
        super(ViTAttention, self).__init__()
        self.query = nn.Linear(in_f, out_f)
        self.key = nn.Linear(in_f, out_f)
        self.value = nn.Linear(in_f, out_f)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.0)

    def forward(self, x):
        # 查詢、鍵和值的線性轉換
        query = self.query(x)
        key = self.key(x)
        value = self.value(x)

        # 計算查詢和鍵之間的相關性
        attention_weights = torch.matmul(query, key.T) / math.sqrt(key.size(-1))

        # 根據相關性對值進行加權和
        output = torch.matmul(attention_weights, value)

        # Dropout
        output = self.dropout(output)

        return output

前向傳播機制（ViTIntermediate）

前向傳播機制是ViTLayer中的另一個重要部分，負責對輸入資料進行非線性轉換和特徵提取。前向傳播機制由兩個線性層組成：第一個線性層對輸入資料進行轉換，然後透過啟用函式（如ReLU）進行非線性轉換；第二個線性層對非線性轉換的結果進行轉換，得到最終的輸出。

class ViTIntermediate(nn.Module):
    def __init__(self, in_f, out_f):
        super(ViTIntermediate, self).__init__()
        self.dense = nn.Linear(in_f, out_f)

    def forward(self, x):
        # 線性轉換和非線性轉換
        output = torch.relu(self.dense(x))

        return output

ViTEncoder模組

ViTEncoder模組由多個ViTLayer組成，每個ViTLayer都包含自我注意力機制和前向傳播機制。ViTEncoder模組的輸入是輸入資料，輸出是編碼和轉換後的資料。

class ViTEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, in_f, out_f):
        super(ViTEncoder, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([ViTLayer(in_f, out_f) for _ in range(num_layers)])

    def forward(self, x):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)

        return x

Vision Transformer（ViT）模型架構

Vision Transformer（ViT）是一種根據Transformer的視覺模型，設計用於處理影像任務。下面是ViT模型的架構概覽：

ViTEmbeddings

ViTEmbeddings是模型的第一個部分，負責將輸入影像分割成多個patch，並將每個patch轉換為一個768維的向量。這個過程是透過一個2D卷積層實作的，卷積核大小為16×16，步長為16，輸入通道數為3（對應RGB三個色彩通道），輸出通道數為768。

ViTEncoder

ViTEncoder是模型的主體，包含12個相同的ViTLayer層。每個ViTLayer層由兩個子層組成：ViTAttention和ViTFeedForward。

ViTAttention

ViTAttention是自注意力機制的實作，包含多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）和輸出線性投影（Linear Projection）。所有的全連線層（FC層）大小均為768，與模型的嵌入維度相同。

ViTFeedForward

ViTFeedForward是前向神經網路，包含兩個全連線層，中間有一個GELU啟用函式。

輸出層

模型的輸出層是一個線性層（Linear），輸入特徵數為768，輸出特徵數為1000，對應於1000個類別的分類別任務。

模型工作原理

ViT模型的工作原理如下：

  1. 輸入影像被分割成多個patch，每個patch被轉換為一個768維的向量。
  2. 這些向量被輸入到ViTEncoder中，經過12個ViTLayer層的處理。
  3. 每個ViTLayer層包含自注意力機制和前向神經網路，對輸入向量進行轉換。
  4. 輸出層是一個線性層，對輸入向量進行分類別。

模型特點

ViT模型的特點如下：

  • 使用Transformer架構處理影像任務。
  • 使用自注意力機制和前向神經網路對輸入向量進行轉換。
  • 輸出層是一個線性層，對輸入向量進行分類別。
  flowchart TD
    A[輸入影像] --> B[ViTEmbeddings]
    B --> C[ViTEncoder]
    C --> D[ViTLayer]
    D --> E[ViTAttention]
    E --> F[ViTFeedForward]
    F --> G[輸出層]
    G --> H[分類別結果]

圖表翻譯：

上述Mermaid圖表展示了ViT模型的架構。輸入影像首先被分割成多個patch，並被輸入到ViTEmbeddings中。然後，輸出向量被輸入到ViTEncoder中，經過12個ViTLayer層的處理。每個ViTLayer層包含自注意力機制和前向神經網路，對輸入向量進行轉換。最終，輸出層是一個線性層，對輸入向量進行分類別。

圖解式物體偵測模型

物體偵測是一種重要的電腦視覺技術，近年來，根據 Transformer 的物體偵測模型逐漸受到關注。其中，DEtection TRansformer（DetR）是一種創新的 Transformer-based 物體偵測演算法。

DetR 模型結構

DetR 模型由三個主要部分組成：CNN backbone、Transformer encoder-decoder 和輸出層。CNN backbone 用於提取輸入影像的特徵，輸出特徵圖。Transformer encoder-decoder 則負責處理特徵圖，輸出一組 bounding box 和類別標籤。

CNN Backbone

CNN backbone 是 DetR 模型的第一部分，負責提取輸入影像的特徵。輸入影像是一個三維張量，形狀為 (C0, H0, W0)，其中 C0=3 是色彩通道數，H0 和 W0 是影像的高度和寬度。CNN backbone 的輸出是一個三維張量，形狀為 (C, H, W)，其中 C=2048 是特徵圖的通道數，H 和 W 是特徵圖的高度和寬度。

Transformer Encoder-Decoder

Transformer encoder-decoder 是 DetR 模型的核心部分，負責處理特徵圖，輸出一組 bounding box 和類別標籤。Transformer encoder-decoder 由一個 encoder 和一個 decoder 組成，encoder 負責編碼特徵圖，decoder 負責解碼編碼後的特徵圖，輸出 bounding box 和類別標籤。

DetR 模型的工作流程

DetR 模型的工作流程如下：

  1. 輸入影像：輸入影像是一個三維張量，形狀為 (C0, H0, W0)。
  2. CNN backbone：CNN backbone 提取輸入影像的特徵，輸出特徵圖。
  3. Transformer encoder-decoder：Transformer encoder-decoder 處理特徵圖，輸出一組 bounding box 和類別標籤。
  4. 輸出：輸出一組 bounding box 和類別標籤。

DetR 模型的優點

DetR 模型具有以下優點：

  • 簡單性：DetR 模型簡化了傳統的物體偵測模型，無需手動設計的非最大抑制過程和 anchor box。
  • 靈活性：DetR 模型可以處理不同大小和形狀的物體。
  • 準確性：DetR 模型可以達到高準確率的物體偵測。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[輸入影像] --> B[CNN backbone]
    B --> C[Transformer encoder-decoder]
    C --> D[輸出]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px

內容解密：

DetR 模型是一種根據 Transformer 的物體偵測模型，簡化了傳統的物體偵測模型，無需手動設計的非最大抑制過程和 anchor box。DetR 模型由 CNN backbone、Transformer encoder-decoder 和輸出層組成，負責提取輸入影像的特徵，處理特徵圖，輸出一組 bounding box 和類別標籤。DetR 模型具有簡單性、靈活性和準確性，適合不同大小和形狀的物體偵測任務。

影像檢測技術之演進

近年來，人工智慧在影像檢測領域的應用日益廣泛，尤其是在物體檢測、分割和識別等方面。其中，DEtection TRansformer（DETR）是一種根據Transformer的影像檢測模型，引起了廣泛關注。

Transformer架構

Transformer是一種根據自注意力機制的神經網路架構，最初適用於自然語言處理任務。然而，近年來，Transformer也被應用於電腦視覺領域，尤其是在影像檢測和分割任務中。Transformer的優勢在於其能夠有效地處理序列化的資料，並且能夠捕捉長距離依賴關係。

DETR模型

DETR模型是一種根據Transformer的影像檢測模型，主要目的是將影像檢測任務轉化為序列化的資料處理任務。DETR模型由兩個主要部分組成：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。編碼器負責將輸入影像轉化為一系列的嵌入向量，而解碼器則負責從嵌入向量中檢測出物體的位置和類別。

編碼器

編碼器的主要功能是將輸入影像轉化為一系列的嵌入向量。這是透過對影像進行卷積運算和下取樣來實作的。編碼器的輸出是一個三維張量，形狀為（d_model, H, W），其中d_model是嵌入向量的維度，H和W分別是影像的高度和寬度。

解碼器

解碼器的主要功能是從嵌入向量中檢測出物體的位置和類別。解碼器的輸入是一系列的物體查詢向量，每個查詢向量代表了一個可能的物體位置和類別。解碼器的輸出是一個二維張量，形狀為（N, d_model），其中N是物體查詢向量的數量，d_model是嵌入向量的維度。

物體查詢向量

物體查詢向量是一個學習到的向量，代表了一個可能的物體位置和類別。物體查詢向量的數量遠大於影像中實際的物體數量，這使得模型可以檢測出多個物體。

訓練過程

DETR模型的訓練過程包括兩個主要步驟：初始化和最佳化。初始化步驟中，物體查詢向量被隨機初始化。最佳化步驟中，模型的引數和物體查詢向量被共同最佳化，以最小化損失函式。

優點和缺點

DETR模型的優點在於其能夠有效地檢測出多個物體，並且能夠捕捉長距離依賴關係。然而，DETR模型的缺點在於其計算成本較高，尤其是在大型影像上的應用。

內容解密：

上述內容介紹了DETR模型的基本架構和工作原理。DETR模型是一種根據Transformer的影像檢測模型，主要目的是將影像檢測任務轉化為序列化的資料處理任務。DETR模型的優勢在於其能夠有效地檢測出多個物體，並且能夠捕捉長距離依賴關係。

  graph LR
    A[輸入影像] --> B[編碼器]
    B --> C[嵌入向量]
    C --> D[解碼器]
    D --> E[物體查詢向量]
    E --> F[輸出]

圖表翻譯：

上述圖表展示了DETR模型的基本架構。圖表中，輸入影像被送入編碼器中，編碼器將影像轉化為一系列的嵌入向量。嵌入向量被送入解碼器中，解碼器從嵌入向量中檢測出物體的位置和類別。物體查詢向量代表了一個可能的物體位置和類別。最終，模型的輸出是一個二維張量，形狀為（N, d_model），其中N是物體查詢向量的數量，d_model是嵌入向量的維度。

從技術架構視角來看，Vision Transformer (ViT) 模型在影像分類別、物體檢測和影像生成等領域展現出巨大的潛力。透過將影像分割成小塊並利用 Transformer 的自注意力機制，ViT 能夠有效捕捉影像中的全域性關係和區域性特徵。相較於傳統的卷積神經網路 (CNN)，ViT 在處理長距離依賴性方面更具優勢，尤其在大型資料集上訓練時，能展現更佳的效能。然而，ViT 模型也存在一些限制，例如需要大量的訓練資料和較長的訓練時間。此外，對於小資料集或低解析度影像，ViT 的效能可能不如 CNN。目前，研究人員正積極探索 ViT 的變體和最佳化策略，例如改進 Transformer 編碼器的架構、使用不同的位置編碼方法以及探索更有效的訓練策略，以降低 ViT 的計算成本並提升其在不同場景下的適用性。玄貓認為，ViT 代表了影像處理領域的一個重要發展方向，未來隨著技術的持續演進和應用場景的拓展，ViT 將在更多領域發揮其獨特優勢，並推動電腦視覺技術的進一步發展。

玄貓

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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。