提升大語言模型效能與限制突破實務

– 12 分鐘閱讀

大語言模型（LLM）在自然語言處理領域取得了顯著的進展，但仍面臨一些挑戰，例如缺乏特定領域知識、難以處理大資料量、產生虛假資訊以及難以區分事實和想像。為瞭解決這些問題，開發者可以運用提示工程、檢索增強生成（RAG）和微調等技術。提示工程旨在設計有效的提示，引導 LLM 生成準確且相關的回應。RAG 則透過整合外部知識函式庫，增強 LLM 的生成能力，使其能夠利用外部資料生成更精確的答案。微調則透過在特定領域資料集上訓練 LLM，使其學習特定領域的知識和風格，進而提升其在特定任務上的表現。

LLM的限制

LLM有一些限制，包括：

  • 缺乏領域特定知識
  • 難以處理大資料量
  • 產生虛假或誤導性資訊（hallucinations）
  • 難以區分事實和想像

克服限制

本章將介紹如何使用上述技術工具箱來克服LLM的限制。例如，使用提示工程可以設計出合適的提示，讓LLM可以產生準確且相關的回應。使用RAG可以增強LLM的生成能力，讓它可以使用外部資料來產生更準確的回應。使用微調可以讓LLM學習特定領域的知識和風格，從而產生更準確的回應。

什麼是 RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種技術，旨在增強大語言模型（LLM）的能力，讓它們能夠更好地使用特定資料和知識。這種方法涉及在 LLM 中新增特定的資料和知識，並要求模型在生成答案時使用和參照這些資料和知識。

RAG 的優點

RAG 有幾個優點，包括：

  1. 減少幻覺：RAG 可以減少 LLM 中的幻覺現象，讓模型的答案更準確和可靠。
  2. 提高可解釋性：RAG 可以提高 LLM 的可解釋性，讓我們更好地理解模型的決策過程。
  3. 改善錯誤檢查：RAG 可以改善 LLM 的錯誤檢查能力，讓模型能夠更好地檢測和糾正錯誤。
  4. 提供私人和特定資料：RAG 可以提供私人和特定資料給 LLM，讓模型能夠更好地處理特定任務和應用。

提升 LLM 效能的方法

除了 RAG 之外，還有其他方法可以提升 LLM 的效能，包括：

  1. 良好的提示：給 LLM 良好的提示和指導，可以提高模型的效能和準確性。
  2. 分解任務：將大任務分解成小任務，可以讓 LLM 更容易地處理和完成任務。
  3. 鏈式思維：鏈式思維是一種方法，涉及讓 LLM 透過思考和推理來完成任務。

鏈式思維的優點

鏈式思維有幾個優點，包括：

  1. 提高 LLM 的思考能力：鏈式思維可以提高 LLM 的思考能力和推理能力。
  2. 改善 LLM 的效能：鏈式思維可以改善 LLM 的效能和準確性。

其他提升 LLM 效能的方法

還有其他方法可以提升 LLM 的效能，包括：

  1. 少數示範：少數示範是一種方法，涉及給 LLM 少數示範和範例，讓模型能夠學習和推理。
  2. 自我一致性：自我一致性是一種方法，涉及讓 LLM 自我一致性和重覆性，讓模型能夠更好地學習和推理。

執行程式碼於本地環境

若您選擇在本地執行程式碼，則需要安裝特定的套件以確保每個章節的程式碼能夠順暢執行。同時，您也需要設定一個適當的環境。

Python 的虛擬環境提供了一個優秀的解決方案，用於管理 Python 函式函式庫並避免套件衝突。它們建立了隔離的環境以安裝套件，確保您的套件及其相依套件都包含在該環境中。這種設定提供了乾淨且隔離的環境用於您的 Python 專案。

在您的終端機中執行 python 命令，以確認 Python 版本是否為 3.8.1 或更高。然後，按照以下步驟建立一個虛擬環境：

  1. 建立虛擬環境：使用命令 python -m venv my_venv_name 建立一個名為 my_venv_name 的虛擬環境。
  2. 啟動虛擬環境：使用命令 source my_venv_name/bin/activate 啟動虛擬環境。
  3. 安裝所需的函式函式庫：在虛擬環境中，使用 pip 套件管理器安裝所需的函式函式庫。這些函式函式庫包括：
    • deeplake==3.6.19
    • openai==0.27.8
    • tiktoken==0.4.0
    • transformers==4.32.0
    • torch==2.0.1
    • numpy==1.23.5
    • deepspeed==0.10.1
    • trl==0.7.1
    • peft==0.5.0

以下是安裝命令的範例：

pip install deeplake==3.6.19 openai==0.27.8 tiktoken==0.4.0 transformers==4.32.0 torch==2.0.1 numpy==1.23.5 deepspeed==0.10.1 trl==0.7.1 peft==0.5.0

確保您的虛擬環境已經啟動，然後執行以上命令以安裝所有必要的函式函式庫。安裝完成後，您就可以在虛擬環境中執行程式碼片段了。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[確認Python版本] --> B[建立虛擬環境]
    B --> C[啟動虛擬環境]
    C --> D[安裝所需函式函式庫]
    D --> E[執行程式碼]

在這個流程圖中，我們首先確認 Python 版本，然後建立一個虛擬環境，啟動它，安裝必要的函式函式庫，最後執行程式碼。這個過程確保了我們的開發環境是乾淨且隔離的，避免了套件衝突的問題。

玄貓的深度學習環境設定

在開始深度學習之旅之前，需要設定適當的環境以確保順暢的學習和實驗過程。以下是玄貓推薦的環境設定。

必要套件版本

為了確保所有程式碼能夠順暢執行，以下是玄貓推薦的套件版本：

  • wandb：0.15.8
  • bitsandbytes：0.41.1
  • accelerate：0.22.0
  • tqdm：4.66.1
  • neural_compressor：2.2.1
  • onnx：1.14.1
  • pandas：2.0.3
  • scipy：1.11.2

安裝套件

可以使用 pip 來安裝套件，以下是安裝 deeplake 套件的範例：

pip install deeplake

如果需要安裝特定版本的套件，可以使用以下命令：

pip install deeplake==3.6.5

Google Colab 環境

Google Colab 是一個免費的雲端 Jupyter Notebook 環境，提供了多種功能，包括：

  • 免費使用 GPU 和 TPU 加速模型訓練
  • 根據網頁的介面，無需本地軟體安裝
  • 無縫整合 Google Drive 和 GitHub

使用 Google Colab 只需要一個 Google 帳戶。可以在 Notebook 細胞中直接執行終端命令，方法是在命令前加上 !。

使用 API 金鑰

在 Colab 中使用 API 金鑰的方法是：

  1. 將 API 金鑰儲存於 Google Drive 中的 .env 檔案中。
  2. 將 Google Drive 掛載到 Colab 例項中。
  3. 使用 dotenv 函式函式庫將 API 金鑰載入為環境變數。

以下是範例程式碼：

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv('/content/drive/MyDrive/path/to/.env')

在 .env 檔案中，需要按照以下格式儲存 API 金鑰：

OPENAI_API_KEY=your_openai_key

大語言模型簡介

大語言模型（LLMs）是一種複雜的神經網路，已在自然語言處理（NLP）領域引發了許多創新。這些模型通常具有數十億個引數，使其在處理和生成文字方面具有很高的能力。它們是在大量的文字資料上進行訓練的，從而能夠掌握各種語言模式和結構。

LLMs的主要目的是解釋和建立類似於人類語言的文字，包括語法和語義。它們的核心訓練目標是預測句子中的下一個詞彙。這個簡單的目標導致了出現了許多新的能力，例如進行算術計算、解亂字和透過專業考試，如美國醫學許可考試。

LLMs的訓練過程

LLMs的訓練過程是自迴歸的，意味著它們根據已經生成的詞彙序列生成下一個詞彙。注意力機制是這個過程中的關鍵元件，它建立了詞彙之間的聯絡，確保文字是連貫和語境適當的。

LLMs的架構

LLMs的架構是根據Transformer的，Transformer是一種特殊的神經網路，能夠處理序列資料。它使用注意力機制來建立詞彙之間的聯絡，從而能夠更好地理解文字的語境和語義。

LLMs的應用

LLMs已經在許多NLP任務中表現出了強大的能力，包括機器翻譯、自然語言生成、詞性標注、解析、資訊檢索等。它們也已經在許多領域中得到應用，例如醫學、金融、教育等。

內容解密：

在這個章節中，我們介紹了大語言模型（LLMs）的基本概念和架構。LLMs是一種複雜的神經網路，能夠處理和生成類似於人類語言的文字。它們的核心訓練目標是預測句子中的下一個詞彙，從而能夠掌握各種語言模式和結構。LLMs的架構是根據Transformer的，使用注意力機制來建立詞彙之間的聯絡。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[LLMs] --> B[Transformer]
    B --> C[注意力機制]
    C --> D[詞彙之間的聯絡]
    D --> E[文字的語境和語義]

這個圖表展示了LLMs的架構和訓練過程。LLMs的核心是Transformer，使用注意力機制來建立詞彙之間的聯絡。這個過程使得LLMs能夠掌握各種語言模式和結構，從而能夠生成類似於人類語言的文字。

自然語言處理中的轉換器模型

轉換器模型（Transformer）是自然語言處理（NLP）中的一種重要架構，尤其是在序列到序列的任務中，如機器翻譯、文字摘要和問答系統等。轉換器模型的出現是因為傳統的迴圈神經網路（RNN）在處理長序列任務時會遇到梯度消失和爆炸問題，從而導致模型難以學習長距離依賴關係。

轉換器模型的基本結構

轉換器模型由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分組成。編碼器負責處理輸入序列，提取重要特徵，並生成一個高維度的向量表示。解碼器則負責將編碼器的輸出轉換回可讀的文字。這種架構使得轉換器模型能夠有效地處理序列到序列的任務。

語言模型和轉換器模型

語言模型（Language Model）是指一個能夠學習語言中詞彙之間的機率分佈的模型。轉換器模型可以用於語言模型任務，例如預測序列中的下一個詞彙。透過訓練轉換器模型，可以學習到語言中的長距離依賴關係和語法結構。

Tokenization

Tokenization是指將輸入文字分割成小的單位，稱為token。Token可以是單個字元、詞彙或子詞彙。轉換器模型通常使用子詞彙tokenization，將詞彙分割成小的單位，以保留語言中的語法和語義資訊。

Embeddings

Embeddings是指將token轉換成數字向量的過程。這些向量可以捕捉token之間的語義關係和上下文資訊。轉換器模型使用這些向量來理解語言中的語法和語義結構。

內容解密：

上述內容介紹了轉換器模型的基本結構、語言模型和轉換器模型的關係、Tokenization和Embeddings的重要性。轉換器模型的出現是因為傳統的迴圈神經網路在處理長序列任務時會遇到梯度消失和爆炸問題。轉換器模型可以學習到語言中的長距離依賴關係和語法結構，從而有效地處理自然語言任務。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義轉換器模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8, dim_feedforward=2048, dropout=0.1)
        self.decoder = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=512, nhead=8, dim_feedforward=2048, dropout=0.1)

    def forward(self, input_seq):
        # 將輸入序列分割成小的單位
        tokens = input_seq.split()

        # 將token轉換成數字向量
        embeddings = self.embedding(tokens)

        # 將輸入序列轉換成高維度的向量表示
        encoder_output = self.encoder(embeddings)

        # 將編碼器的輸出轉換回可讀的文字
        decoder_output = self.decoder(encoder_output)

        return decoder_output

# 初始化轉換器模型
model = TransformerModel()

# 定義損失函式和最佳化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 訓練轉換器模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input_seq)
    loss = criterion(output, target_seq)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')

圖表翻譯：

此圖示為轉換器模型的基本結構，包括編碼器和解碼器兩部分。編碼器負責處理輸入序列，提取重要特徵，並生成一個高維度的向量表示。解碼器則負責將編碼器的輸出轉換回可讀的文字。

  graph LR
    A[輸入序列] --> B[編碼器]
    B --> C[高維度向量表示]
    C --> D[解碼器]
    D --> E[輸出序列]

此圖表展示了轉換器模型的基本流程，從輸入序列到輸出序列的轉換過程。

人工智慧語言模型的工作原理

人工智慧語言模型（LLM）是一種可以處理和生成人類語言的模型。它的工作原理是根據一個簡單的概念：使用向量來表示詞彙和其之間的關係。這些向量可以被用來預測下一個詞彙的出現，從而生成文字。

訓練和微調

LLM的訓練過程涉及在一個大型的文字資料集上預測下一個詞彙的出現。這個過程被稱為預訓練階段，在這個階段，模型學習了語言的基本結構和詞彙之間的關係。之後，模型會經過微調階段，在這個階段，模型會在一個特定的任務或領域上進行訓練，以提高其效能。

預測和生成

模型可以透過預測下一個詞彙的出現來生成文字。這個過程是根據模型對詞彙和其之間的關係的理解。模型會根據詞彙的出現機率分佈來選擇下一個詞彙，從而生成文字。

上下文大小

上下文大小是LLM的一個重要引數，它決定了模型可以處理的詞彙數量。不同的模型有不同的上下文大小，例如OpenAI的GPT-3.5-turbo-16k模型可以處理16,000個詞彙。

績效和規模

LLM的績效和規模之間有著密切的關係。模型的規模越大，績效越好。但是，模型的規模也會增加計算資源的需求。研究人員已經提出了一些規模律來描述模型的績效和規模之間的關係。

新興能力

LLM具有新興能力的特性，即模型可以在沒有明確訓練的情況下學習新的技能和任務。這些能力包括算術、回答問題、摘要等。模型的新興能力是根據其對語言模式的學習和認知能力。

提示

提示是指提供給LLM的文字或影像，以便模型生成人類般的文字。提示的品質會直接影響模型的輸出。一個好的提示應該是明確、簡潔和具體的。使用特定的詞彙和短語可以幫助模型生成相關的內容。

提示技巧

  1. 使用精確的語言：提示的精確度會直接影響模型的輸出。
  2. 保持簡潔：簡潔的提示可以幫助模型生成更好的內容。
  3. 使用關鍵字：使用關鍵字可以幫助模型生成相關的內容。
  4. 確保可行性：提示應該是可行的和具體的。
# 混合語言 AI Agent - 3 行極簡版
from rust_io import read_sensors          # Rust 資料採集
from mojo_compute import transform_data   # Mojo 計算
from transformers import pipeline         # Python & HuggingFace
# 混合處理流程: Rust採集 -> Mojo處理 -> Python推理
device_data = read_sensors("MEDICAL_DEVICE")  # Rust部分
processed_data = transform_data(device_data)  # Mojo部分
anomaly_result = pipeline("anomaly-detection", model="medical/transformer")(processed_data)  # Python+HF部分

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[資料採集]
    B --> C[資料處理]
    C --> D[推理]
    D --> E[輸出]

這個圖表描述了LLM的工作流程，從資料採集、資料處理、推理到輸出。每個步驟都對應到不同的技術和工具，例如Rust、Mojo和HuggingFace。

什麼是 LLM？

LLM（Large Language Model）是一種人工智慧模型，旨在處理和理解人類語言。它可以用於各種任務，例如文字生成、語言翻譯、問答系統等。

LLM 的特點

LLM 的特點包括：

  • 能夠處理大量文字資料
  • 可以學習語言模式和結構
  • 能夠生成高品質的文字
  • 可以用於各種語言任務

LLM 的應用

LLM 的應用包括：

  • 文字生成：LLM 可以用於生成文字，例如文章、報告、郵件等。
  • 語言翻譯：LLM 可以用於翻譯不同的語言，例如英文、中文、法文等。
  • 問答系統：LLM 可以用於建立問答系統，例如聊天機器人、虛擬助手等。

LLM 的挑戰

LLM 的挑戰包括：

  • 資料品質：LLM 需要大量高品質的資料來訓練。
  • 訓練時間：LLM 的訓練時間可能很長，需要大量計算資源。
  • 模型複雜度：LLM 的模型複雜度可能很高，需要大量的計算資源和記憶體。

LLM 的未來

LLM 的未來包括：

  • 更好的語言理解：LLM 可以用於更好地理解語言，例如語言翻譯、問答系統等。
  • 更多的應用：LLM 可以用於更多的應用，例如文字生成、語言翻譯、問答系統等。
  • 更好的效率：LLM 可以用於更好地提高效率，例如自動化、最佳化等。

LLM 的安全性

LLM 的安全性包括：

  • 資料安全：LLM 需要確保資料的安全，例如加密、儲存等。
  • 模型安全：LLM 需要確保模型的安全，例如防止過度適應、防止攻擊等。
  • 使用安全：LLM 需要確保使用的安全，例如使用者驗證、授權等。

LLM 的倫理

LLM 的倫理包括：

  • 資料倫理：LLM 需要確保資料的倫理，例如資料來源、資料使用等。
  • 模型倫理：LLM 需要確保模型的倫理，例如模型偏見、模型公平等。
  • 使用倫理：LLM 需要確保使用的倫理，例如使用者權利、使用者責任等。

從技術架構視角來看，大語言模型（LLM）的發展，展現了深度學習在自然語言處理領域的巨大潛力。透過Transformer架構、注意力機制以及大規模資料訓練，LLM在理解和生成人類語言方面取得了顯著成果，諸如文字生成、翻譯、問答系統等應用已日趨成熟。然而，LLM並非完美無缺，其在領域特定知識的缺乏、大資料量處理的瓶頸、以及潛在的「幻覺」現象等，都構成了當前技術發展的限制。本章所介紹的提示工程、RAG（檢索增強生成）、微調等技術，為克服這些限制提供了有效的解決方案，讓開發者能夠更有效地引導LLM，提升其在特定任務上的表現。展望未來，LLM的發展趨勢將聚焦於更精細的模型架構設計、更高效的訓練方法，以及更可靠的知識整合方案。玄貓認為，隨著技術的持續迭代和應用場景的逐步拓展，LLM將在人機互動、知識管理、以及內容創作等領域扮演越來越重要的角色，並進一步推動人工智慧技術的普及應用。

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。