介紹
歡迎來到生成式人工智能和語言模型 （LLM） 的動态世界！在這個全面的探索中，我們将深入研究所學生成式人工智能、基礎模型 （FM）、提示工程、LangChain、矢量資料庫、幻覺、推理和負責任的人工智能的複雜性。形勢正在迅速發展，了解這些概念對于駕馭 AI 和 ML 的前沿發展至關重要。
第 1 章：闡明生成式 AI
超越判别性 AI 的進化
曆史上由判别式人工智能主導，模型根據訓練資料進行分類或預測，生成式人工智能的出現标志着範式轉變。現在，模特可以創造新的内容，在時尚、汽車、金融、醫療保健等各個行業取得長足進步。深度學習和 NLP 已經從傳統模型發展到複雜的模型，如 GAN（生成對抗網絡），為通用人工智能 （AGI） 做出了貢獻。
生成式人工智能是一個變革性領域，通過使用大量預先存在的資料建立内容，獲得了巨大的動力。在技術愛好者的領域之外，它使人工智能的實施民主化，消除了非技術人員學習程式設計的必要性。編碼人員和程式員不僅受益于代碼生成模型，還受益于跨程式設計語言的翻譯。然而，研究人員在跟上進步的步伐方面面臨着挑戰。自動化正在重塑從呼叫中心到内容創作的各個工作領域，人工智能生成的語音助手、3D 成像、AR/VR、元宇宙、機器人和自動駕駛汽車處于最前沿。
用于模型訓練的合成資料建立是另一個突破，通過生成類似現實世界的資料來增強隐私。随着生成模型的出現，電影和視覺編輯經曆了一場引人入勝的轉變，帶來了曆史場景娛樂、圖檔中人物變老以及改變背景和服裝等可能性。人工智能的前景已經發展到模型可以從大量文本中總結或生成問題的地步，進而減少對手動閱讀的需求。
人工智能的民主化
生成式 AI 使 AI 實施民主化，使非技術人員也能使用。編碼人員和非編碼人員都可以從生成代碼、翻譯程式設計語言和幫助内容建立的模型中受益。雖然它簡化了某些人的任務，但研究人員在跟上進步的步伐方面面臨着挑戰。
第 2 章：揭開基礎模型的面紗
了解基礎模型
基礎模型 （FM） 代表了對傳統機器學習模型的轉變。使用自監督方法對大量未标記資料進行訓練，FM 表現出湧現和均質化特征。OpenAI 的 GPT-4、DALL-E2 和 StabilityAI 的 Stable Diffusion 是著名的 FM，它們徹底改變了文本生成、翻譯和代碼完成等任務。
建構基礎模型
要建構像 ChatGPT 這樣的 FM，一個多步驟的過程涉及在來自網際網路的海量資料集上預訓練基礎語言模型。在分布式 GPU 上進行的訓練通常持續數月，為教育訓練奠定了基礎。提示工程、監督微調、獎勵模組化和強化學習等技術可以增強和微調基礎模型。
傳統的機器學習模型在監督學習的範圍内運作，在标記資料上進行訓練，用于圖像識别或情感分析等特定任務。近年來發展起來的基礎模型通過自我監督或半監督對大量未标記資料進行訓練，使其能夠适應不同的任務，包括判别性和生成性任務。這些模型由基礎模型研究中心（CRFM）創造，表現出湧現和同質化，展示了意想不到的特性，并在各個領域應用了相同的方法。
大肆宣傳的基礎模型包括 OpenAI 的 GPT-4、Dall-E2 和 StabilityAI Stable Diffusion。建構此類模型涉及對大規模資料進行預訓練，主要來自雲服務提供商，以及後續步驟，如提示工程、監督微調、獎勵模組化和基于人類回報的強化學習。這些模型證明，訓練持續時間（而不是參數數量）會顯着影響性能。
第 3 章：聚焦大型語言模型
大型語言模型的強大功能
大型語言模型 （LLM） 是 FM 的一個子集，在大量文本語料庫上進行訓練，能夠進行類似人類的對話。Google 在“Attention is All You Need”中引入的 Transformer 模型為 OpenAI 的 GPT 系列、HuggingFace 的 BLOOM、Google 的 PALM2 和 Meta AI 的 LLAMA 等 LLM 鋪平了道路。
大型語言模型 （LLM） 是基礎模型的組成部分，在海量文本語料庫上進行訓練，通常有數十億個參數。LLM 源于 Google 的“Attention is All You Need！”和 Transformer 模型，在了解自然語言、詞義和相關性方面表現出色。值得注意的模型包括 OpenAI 的 GPT 系列、HuggingFace BLOOM、谷歌的 PALM2、Meta AI 的 LLAMA 以及 Cohere 和 AI24Labs 的其他模型。可以使用參數高效微調 （PEFT） 在小型監督資料集上對 LLM 進行微調，以最大限度地降低計算和存儲成本。
微調和高效的參數使用
微調 LLM 涉及使用特定于領域的資料使它們适應特定任務。參數高效微調 （PEFT） 解決了微調中的挑戰，降低了計算和存儲成本。基于人類回報的獎勵模組化和強化學習進一步優化了複雜任務的 LLM。
第 4 章：提示工程的藝術
釋放提示的力量
基于提示的 ML 通過提示描述任務，進而促進與 LLM 的互動。零樣本提示、少樣本提示、思維鍊 （CoT） 提示和自洽等技術可提高精确度。提示是指導 LLM 在各種應用中的重要工具，從代碼生成到文本摘要。
基于提示的機器學習通過發送描述預期任務的請求來促進與 LLM 的互動。精确的提示會産生更好的結果，并且出現了各種技術，如零樣本提示、少樣本提示、思維鍊 （CoT）、自一緻性和思維樹。使用提示和完成格式對具有特定領域資料的 LLM 進行微調仍然有效，進而可以适應特定任務。
LangChain：互動架構
LangChain是一個強大的LLM架構，為來自各個實驗室的模型提供支援。通過模型中心、資料連接配接、鍊、代理、記憶體和回調等子產品，LangChain 簡化了 Javascript 和 Python 環境中的 LLM 應用程式開發。
LangChain 是一個支援 LLM 互動的架構，具有模型中心、資料連接配接、鍊、代理、記憶體和回調等子產品。在 AI24Labs、Anthropic、Cohere、HuggingFace、OpenAI 等公司的支援下，LangChain 簡化了 LLM 應用程式的開發。它能夠處理群組織文檔中的資訊，并輔以矢量資料庫和嵌入，增強了上下文儲存。
第 5 章：利用矢量資料庫和嵌入
高效的資料存儲和檢索
針對高維矢量存儲進行了優化的矢量資料庫在LLM應用中起着至關重要的作用。Milvus、Pinecone 和 FAISS 等平台支援高效的存儲和檢索，支援基于矢量距離的圖像和文檔搜尋等任務。
嵌入：彌合複雜性和了解
嵌入将複雜的資料類型轉換為數字表示，幫助深度神經網絡了解和處理資料。其優點包括降維、語義關系捕獲以及對推薦系統和文本分類等任務的支援。
為存儲和檢索高維向量而優化的向量資料庫用于有效地存儲 LLM 生成的向量。Milvus、Pinecone、Weaviate、Annoy 和 FAISS 等實作可以快速檢索特定領域的資料。資料在數學向量中的結構化表示允許對各種資料類型進行有效的相似性搜尋和處理，有助于推薦系統、文本分類、資訊檢索和聚類等任務。
第 6 章：幻覺和接地
解決法學碩士幻覺
由于過度泛化、缺乏上下文了解、有偏見的訓練資料以及遇到罕見的輸入等因素，LLM 經常産生幻覺輸出。采用微調、對抗性測試和透明模型解釋等技術來降低幻覺風險。
接地 LLM 以確定可靠性
LLM接地對于可靠輸出至關重要。通過人類回報、外部知識整合和事實核查機制進行強化學習有助于制定接地政策。正在進行的研究探索了增強上下文了解和推理能力的方法。
LLM 容易産生幻覺，産生的答案看似合理但不正确。原因包括過度泛化、缺乏上下文了解、有偏見的訓練資料以及遇到罕見或分布外的輸入。将 LLM 接地仍然是一個挑戰，而像人類回報的強化學習和其他 LLM 的事實核查等技術旨在減輕幻覺。正在進行的研究強調需要多樣化和有代表性的訓練資料、對抗性測試和透明的模型解釋。
第 7 章：引入 SocraticAI 進行推理
多智能體協同解決問題
SocraticAI 引入了多智能體協作，涉及 Socrates 和 Theaetetus 等分析師，以及校對員 Plato。這個基于 ChatGPT 3.5 建構的協作角色扮演架構結合了 WolframAlpha 和 Python 代碼解釋器來解決問題。SocraticAI 旨在為數學和邏輯任務中的 LLM 帶來推理。
SocraticAI 通過多智能體協作問題解決将推理引入 LLM。它以角色扮演的形式利用三個代理——蘇格拉底、忒埃特圖斯和柏拉圖——結合了 WolframAlpha 和 Python 代碼解釋器。SocraticAI 旨在增強基于邏輯的任務中的推理能力，并提供一種結構化的解決問題的方法。主要功能包括問題生成、對話管理、領域知識整合、自适應學習和回報/評估機制。
第 8 章：開創性的負責任的生成式 AI
降低風險并確定合乎道德的 AI
生成式 AI 會帶來風險，例如有偏見的輸出、資料隐私問題和錯誤資訊傳播。負責任的 AI 實踐包括了解潛在風險、建立道德準則、透明的模型解釋、偏差檢測、使用者控制和持續監控。人工智能社群内部的合作和遵守道德标準對于負責任的人工智能開發至關重要。
結論
當我們駕馭生成式人工智能和 LLM 的廣闊領域時，我們見證了技術的變革力量。從判别性人工智能的演變到基礎模型的興起、快速工程的藝術以及幻覺的挑戰，負責任的人工智能實踐引導我們走向道德和可持續發展。通過不斷的進步、協作努力和對負責任的人工智能的承諾，我們塑造了一個生成模型為社會做出積極貢獻的未來。