從 LLaMA 到 RoBERTa 的 Meta AI 語言模型的潛力

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我最近深入研究了 Meta AI 的大語言模型（LLM）系列，從功能強大的 LLaMA 到專精於不同任務的 OPT、NLLB、RoBERTa、DPR 和 M2M-100，它們各自的特性和應用潛力讓我印象深刻。

LLaMA 是一個基礎模型，擁有 7B 到 65B 引數的不同版本，擅長語言理解、文字生成和問答。OPT 則專注於語言建模和生成，而 NLLB 則是一個支援 200 多種語言翻譯的多語言模型。

除了語言模型，Meta AI 還開發了 RoBERTa，這是 BERT 的最佳化版本，在自然語言理解任務中表現出色，從文字分類別到情感分析都能勝任。DPR 則是一個根據檢索的模型，專門處理檔案檢索和問答。最後，M2M-100 是一個真正的多語言模型，展現了跨語言理解和生成的強大能力。

大語言模型的應用與效能

這些大語言模型的應用範圍非常廣泛。例如，LLaMA 可以用於自動生成內容，M2M-100 可以搭建全球電商平台，RoBERTa 可以增強個人化學習體驗。此外，WaVE 能將音訊波形轉換為向量表示，應用於音訊分類別和檢索，而 FastText 則是一個輕量級函式庫，適用於快速文字分類別和表示學習，例如語音啟動系統和社群媒體的實時情緒分析。

使用 Hugging Face 呼叫 LLaMA 模型

在 Hugging Face 資源函式庫中呼叫模型時，由於大多數模型的私有或受限性質，需要提供存取權杖進行驗證。

傳遞存取權杖至 Hugging Face

以下程式碼示範如何在載入分詞器和模型時傳遞存取權杖：

pip install langchain==0.2.0
pip install transformers
pip install torch
pip install fasttext

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

model_name = "MetaAI/llama-7b"
access_token = "your_access_token"  # 替換為您的實際存取權杖

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name, use_auth_token=access_token)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name, use_auth_token=access_token)

這段程式碼示範瞭如何使用 Hugging Face 的 transformers 函式庫載入 LLaMA 模型和分詞器。access_token 引數用於驗證您的身份，確保您有許可權存取模型。請務必將 your_access_token 替換為您的實際存取權杖。

您也可以使用 huggingface-cli 命令列工具登入：

huggingface-cli login

登入後，您的存取權杖將會被儲存，無需在程式碼中明確提供。

使用 LLaMA 模型的程式碼範例

!pip install langchain==0.2.0
!pip install transformers==4.40.2
!pip install accelerate==0.30.1
!pip install langchain-community==0.2.0

import torch
from langchain import HuggingFacePipeline
# ... (其餘程式碼與原文相同)

這段程式碼示範瞭如何使用 LangChain 和 Hugging Face pipeline 呼叫 LLaMA 模型。它包含了模型載入、自定義停止條件設定、pipeline 建立和 LangChain 封裝等步驟。

大語言模型的執行時間與最佳化

使用大語言模型時，執行時間是一個重要的考量因素。模型的大小和複雜性、硬體資源和生成的文字長度都會影響執行時間。

  graph LR
A[模型大小與複雜性] --> C{執行時間};
B[硬體資源] --> C;
D[生成文字長度] --> C;

以下是一些提升執行效率的技巧：

  1. 模型與分詞器持久化： 將模型和分詞器儲存到磁碟，避免重複下載和初始化。
import torch
# ... 載入模型和分詞器 ...
# 儲存模型和分詞器
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')
tokenizer.save_pretrained('tokenizer')

# 載入模型和分詞器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, state_dict=torch.load('model.pt'), torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tokenizer')

這段程式碼示範瞭如何使用 PyTorch 儲存和載入模型及分詞器。透過將訓練好的模型 state_dict 和分詞器儲存到檔案中，可以避免每次執行程式碼時都重新訓練或下載，從而節省時間和資源。

  1. 硬體組態最佳化： 使用更強大的 GPU 或多 GPU 分散式運算。

  2. 調整生成長度： 根據需求調整 max_new_tokens 引數。

  3. 選擇合適的模型大小： 在效能和執行時間之間取得平衡。

PyTorch：建構 AI 模型的根本

PyTorch 是一個開源深度學習框架，它提供了建構和訓練各種 AI 模型的基礎，支援廣泛的 AI 應用，是建構 AI 模型的根本。

透過以上技巧和工具，我們可以更有效率地運用 Meta AI 的大語言模型，開發更強大的生成式 AI 應用。

解開機器學習奧秘：開源模型與提示工程的藝術

身為一位浸淫科技領域多年的台灣頂尖技術工作者，我 – 玄貓 – 將帶您探索開源模型的精彩世界，並深入剖析提示工程的精妙之處。從模型選擇到提示詞的藝術，我將分享我的經驗和見解，助您駕馭大語言模型的無限潛力。

開源模型的百花齊放

開源模型的蓬勃發展，為人工智慧的普及化和客製化應用奠定了堅實的基礎。以下列舉一些備受矚目的開源模型，它們各自擁有獨特的優勢和適用場景：

  • XLNet: 我發現 XLNet 在理解上下文和語義細微差別方面表現出色，尤其適用於需要精準理解的任務，例如問答系統和高階文字分類別。
  • ALBERT: 作為 BERT 的輕量級版本，ALBERT 在資源有限的環境下也能展現不俗的效能。我曾在移動裝置上佈署 ALBERT 模型，其效率和速度令人印象深刻。
  • Transformer-XL: 處理長文字一直是個挑戰，而 Transformer-XL 的出現有效地解決了這個問題。我曾用它來分析長篇研究論文，其理解能力遠超傳統模型。
  • CTRL: CTRL 的控制程式碼機制為文字生成提供了前所未有的精確度。我曾使用 CTRL 生成不同風格的詩歌，其創造力令人驚嘆。
  • BART: BART 結合了多種技術的優勢，使其在文字生成、摘要和翻譯等任務中表現出色。我認為 BART 是目前最通用的開源模型之一。
  • GPT-Neo: 作為 GPT-3 的開源替代方案，GPT-Neo 提供了強大的文字生成能力，與更容易取得和佈署。我曾使用 GPT-Neo 構建聊天機器人，其自然流暢的對話令人印象深刻。
  • MegatronLM: MegatronLM 的龐大規模和高效訓練使其成為研究大語言模型的利器。我曾在分散式環境下訓練 MegatronLM，其可擴充套件性令人驚艷。
  • ELECTRA: ELECTRA 的訓練方式獨具匠心，使其在多項任務中都取得了優異的成績。我認為 ELECTRA 是未來開源模型發展的重要方向。
  • Longformer: Longformer 的注意力機制突破了傳統模型的長度限制，使其能夠處理更長的文字。我曾使用 Longformer 分析法律檔案，其理解長篇複雜文字的能力令人讚嘆。
  • ConvBERT: ConvBERT 結合了 CNN 和 Transformer 的優勢，在文字理解方面表現出色。我認為 ConvBERT 是 NLP 領域的一項重要突破。

關鍵技術解讀

除了上述模型，還有一些關鍵技術值得關注：

  • Codex、Codey: 程式碼生成模型的興起，正在改變軟體開發的模式。我認為這將是未來軟體工程的重要趨勢。
  • DALL-E 2、Imagen: 影像生成模型的發展，為藝術創作和設計領域帶來了無限可能。我曾使用 DALL-E 2 生成令人驚嘆的藝術作品。
  • Gemini 1.0 Pro、PaLM 2: 這些大語言模型代表了人工智慧技術的最新進展，它們在多個領域都展現了巨大的潛力。
  • Embeddings: 詞嵌入技術是自然語言處理的根本，它將詞語轉換為向量，使機器能夠理解語義。
  • Sec-PaLM2: 安全領域的專用模型，有助於提升網路安全防禦能力。
  • Chirp Speech: 通用語音模型，能夠識別和轉錄多種語言的語音，對於跨語言溝通和語音助手至關重要。

提示工程：與大語言模型的對話藝術

提示工程並非單純的指令編寫，而是一門精妙的藝術。它如同與大語言模型的對話，透過精心設計的提示詞，引導模型生成符合預期的輸出。

提示工程的重要性

提示工程的重要性不容忽視：

  • 知識的鑰匙: 如同開啟寶函式庫的鑰匙，精準的提示詞能幫助我們從大語言模型中提取所需的知識。
  • 炙手可熱的技能: 精通提示工程的開發者備受業界青睞，因為他們能夠將大語言模型的潛力最大化。
  • 成本效益: 相較於模型微調，提示工程的成本更低，也更容易實施。
  • 多模型掌控: 一個模型，多種用途。提示工程讓我們能夠使用同一個模型完成不同的任務。
  • 格式控制: 透過提示詞，我們可以精確控制模型的輸出格式，例如 JSON、Python 程式碼或結構化列表。

提升可擴充套件性的需求

在構建複雜應用時，提示範本的重要性日益凸顯。它能提高程式碼的可讀性和可維護性，並簡化提示詞的管理。

topic = "2024 年人工智慧趨勢"
prompt = f"""
請簡要總結影響 {topic} 的主要因素。
至少包含三個要點。
以專案符號列表格式回答。
"""
result = LLM(prompt)
print(result)

提示工程步驟

以下流程圖展示了提示工程的實施步驟：

  graph LR
A[定義目標] --> B{考量因素};
B --> C[設計提示詞];
C --> D{選擇範例};
D --> E[測試提示詞];
E --> F{評估輸出};
F --> G[調整提示詞];
  1. 定義目標: 明確的目標是提示工程的第一步。
  2. 考量因素: 預測潛在問題，並在提示詞中加入相應的引導。
  3. 設計提示詞: 提示詞範本如同帶有空白的文字，等待填入使用者輸入。
  4. 選擇範例: 提供高品質的範例，幫助模型理解所需的輸出風格。
  5. 測試提示詞: 測試並評估模型的回應。
  6. 評估輸出: 檢查輸出是否符合預期。
  7. 調整提示詞: 根據評估結果，不斷調整和最佳化提示詞。

系統提示與使用者提示

系統提示用於設定 AI 的角色和行為，而使用者提示則指定具體任務。

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一位資深的技術作家，專精於人工智慧領域。"},
    {"role": "user", "content": "請用淺顯易懂的語言解釋深度學習的原理。"}
]
result = LLM(messages)
print(result)

這段程式碼示範瞭如何使用系統提示和使用者提示與大語言模型互動。系統提示設定了 AI 的角色，而使用者提示則提出了具體的問題。

Prompt Engineering 與模型微調

Prompt Engineering 和模型微調是兩種不同的技術。Prompt Engineering 調整提示詞，而模型微調則重新訓練模型。我建議先嘗試 Prompt Engineering，如果效果不佳，再考慮模型微調。

提示詞的組成

提示詞通常包含指令、少量學習範例以及上下文和問題。

提示詞範本

提示詞範本可以是常規的或根據聊天的。

建立多字串提示詞範本

from langchain.prompts import PromptTemplate

template = """
你是一位經驗豐富的軟體工程師。

用 {language} 解釋以下演算法：{algorithm}。
"""

這段程式碼定義了一個提示詞範本，其中包含兩個變數：language 和 algorithm。

使用提示詞範本呼叫 LLM

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

llm = OpenAI(openai_api_key="YOUR_API_KEY", temperature=0.7)
prompt_template = PromptTemplate(template=template, input_variables=["language", "algorithm"])
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
response = chain.run(algorithm="機器學習", language="中文")
print(response)

這段程式碼示範瞭如何使用提示詞範本呼叫大語言模型。它首先建立了一個 LLMChain 物件，然後使用 run 方法執行提示詞，並傳入 algorithm 和 language 兩個變數。

透過以上技巧，我們可以更有效地運用提示工程，駕馭大語言模型的潛力，創造更具價值的應用。

精準範例：少量學習的關鍵

有效運用少量學習的關鍵，在於選擇與目標任務高度相關的範例。這就像一位經驗豐富的工匠，他們不會隨意抓取任何工具，而是會根據手頭的工作精心挑選最合適的工具。同樣地，我們也必須仔細選擇範例，才能引導語言模型產生最佳結果。

以下我將分享一些在選擇範例時，我認為相當重要的策略：

  • 鎖定目標： 首先，明確定義你的目標任務。你希望語言模型完成什麼？例如，生成產品描述、翻譯文字或撰寫程式碼。目標越明確，選擇範例的方向就越清晰。

  • 情境比對： 選擇的範例必須與目標任務的情境相符。例如，如果你要生成針對年輕族群的產品描述，那麼範例也應該選擇針對年輕族群的產品描述。情境比對才能確保範例的有效性。

  • 結構相似： 範例的結構應該與目標輸出結構相似。例如，如果你希望模型生成包含標題、副標題和正文的產品描述，那麼範例也應該包含這些元素。結構相似性有助於模型學習正確的輸出格式。

範例的多樣性與品質

除了相關性之外，範例的多樣性和品質也至關重要。多樣性確保模型能夠處理各種輸入，而品質則確保模型學習到正確的模式。

  • 廣泛覆寫： 範例應該涵蓋目標任務中可能出現的各種輸入和輸出變化。例如，在產品描述生成任務中，範例應該包含不同種類別、風格和長度的產品描述。廣泛覆寫才能提高模型的泛化能力。

  • 精挑細選： 範例的品質必須經過嚴格把關。確保範例清晰、簡潔、無錯誤，並且符合語言規範。低品質的範例會誤導模型，導致輸出結果不盡人意。

  • 動態調整： 範例的數量並非一成不變。可以根據任務的複雜程度和模型的學習情況動態調整。可以從少量範例開始，逐步增加，直到模型達到預期的效能。

視覺化範例選擇策略

  graph LR
A[明確目標任務] --> B(選擇相關範例);
B --> C{評估範例品質};
C -- 高品質 --> D[加入範例函式庫];
C -- 低品質 --> E[捨棄範例];
D --> F(評估範例多樣性);
F -- 覆寫不足 --> G[補充更多樣範例];
F -- 覆寫充足 --> H[開始少量學習];

這個流程圖展示了選擇範例的策略。首先，明確目標任務，然後選擇相關範例。接著評估範例的品質，高品質的範例加入範例函式庫，低品質的範例則捨棄。然後評估範例的多樣性，如果覆寫不足則補充更多樣範例，如果覆寫充足則開始少量學習。

實踐案例：電商產品描述生成

假設我們要開發一個電商平台，需要自動生成產品描述。我們可以利用少量學習技術，並使用一些高品質的產品描述作為範例來訓練語言模型。

以下是一個簡化的範例：

輸入： 產品名稱：無線藍牙耳機 產品特點：降噪、防水、長續航

範例：

  • 範例 1： 這款無線藍牙耳機採用先進的降噪技術，讓您沉浸在純淨的音樂世界中。同時，它還具備 IPX7 防水等級，無懼汗水和雨水。更令人驚喜的是，它擁有長達 20 小時的超長續航時間，讓您盡情享受音樂的陪伴。

  • 範例 2： 告別惱人的噪音！這款無線藍牙耳機擁有卓越的降噪效能，讓您無論身處何處，都能享受高品質的音樂。IPX7 防水設計，讓您在運動時也能無後顧之憂。20 小時超長續航，滿足您全天的音樂需求。

輸出：

這款無線藍牙耳機，擁有卓越的降噪功能，讓您沉浸在音樂的海洋中。IPX7 防水等級，讓您無懼風雨。超長續航時間，讓您享受一整天的音樂盛宴。

這個案例展示瞭如何利用少量學習和精心挑選的範例來引導語言模型生成高品質的產品描述。

透過以上策略和技巧，我們可以更有效地選擇範例，讓少量學習發揮更大的威力，進而提升語言模型的效能。選擇正確的範例，就像為語言模型提供一把開啟知識寶函式庫的鑰匙，讓它能夠更好地理解我們的需求，並生成更符合預期的輸出。

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。