介绍
欢迎来到生成式人工智能和语言模型 （LLM） 的动态世界！在这个全面的探索中，我们将深入研究生成式人工智能、基础模型 （FM）、提示工程、LangChain、矢量数据库、幻觉、推理和负责任的人工智能的复杂性。形势正在迅速发展，理解这些概念对于驾驭 AI 和 ML 的前沿发展至关重要。
第 1 章：阐明生成式 AI
超越判别性 AI 的进化
历史上由判别式人工智能主导，模型根据训练数据进行分类或预测，生成式人工智能的出现标志着范式转变。现在，模特可以创造新的内容，在时尚、汽车、金融、医疗保健等各个行业取得长足进步。深度学习和 NLP 已经从传统模型发展到复杂的模型，如 GAN（生成对抗网络），为通用人工智能 （AGI） 做出了贡献。
生成式人工智能是一个变革性领域，通过使用大量预先存在的数据创建内容，获得了巨大的动力。在技术爱好者的领域之外，它使人工智能的实施民主化，消除了非技术人员学习编程的必要性。编码人员和程序员不仅受益于代码生成模型，还受益于跨编程语言的翻译。然而，研究人员在跟上进步的步伐方面面临着挑战。自动化正在重塑从呼叫中心到内容创作的各个工作领域，人工智能生成的语音助手、3D 成像、AR/VR、元宇宙、机器人和自动驾驶汽车处于最前沿。
用于模型训练的合成数据创建是另一个突破，通过生成类似现实世界的数据来增强隐私。随着生成模型的出现，电影和视觉编辑经历了一场引人入胜的转变，带来了历史场景娱乐、图片中人物变老以及改变背景和服装等可能性。人工智能的前景已经发展到模型可以从大量文本中总结或生成问题的地步，从而减少对手动阅读的需求。
人工智能的民主化
生成式 AI 使 AI 实施民主化，使非技术人员也能使用。编码人员和非编码人员都可以从生成代码、翻译编程语言和帮助内容创建的模型中受益。虽然它简化了某些人的任务，但研究人员在跟上进步的步伐方面面临着挑战。
第 2 章：揭开基础模型的面纱
了解基础模型
基础模型 （FM） 代表了对传统机器学习模型的转变。使用自监督方法对大量未标记数据进行训练，FM 表现出涌现和均质化特征。OpenAI 的 GPT-4、DALL-E2 和 StabilityAI 的 Stable Diffusion 是著名的 FM，它们彻底改变了文本生成、翻译和代码完成等任务。
构建基础模型
要构建像 ChatGPT 这样的 FM，一个多步骤的过程涉及在来自互联网的海量数据集上预训练基础语言模型。在分布式 GPU 上进行的训练通常持续数月，为培训奠定了基础。提示工程、监督微调、奖励建模和强化学习等技术可以增强和微调基础模型。
传统的机器学习模型在监督学习的范围内运行，在标记数据上进行训练，用于图像识别或情感分析等特定任务。近年来发展起来的基础模型通过自我监督或半监督对大量未标记数据进行训练，使其能够适应不同的任务，包括判别性和生成性任务。这些模型由基础模型研究中心（CRFM）创造，表现出涌现和同质化，展示了意想不到的特性，并在各个领域应用了相同的方法。
大肆宣传的基础模型包括 OpenAI 的 GPT-4、Dall-E2 和 StabilityAI Stable Diffusion。构建此类模型涉及对大规模数据进行预训练，主要来自云服务提供商，以及后续步骤，如提示工程、监督微调、奖励建模和基于人类反馈的强化学习。这些模型证明，训练持续时间（而不是参数数量）会显着影响性能。
第 3 章：聚焦大型语言模型
大型语言模型的强大功能
大型语言模型 （LLM） 是 FM 的一个子集，在大量文本语料库上进行训练，能够进行类似人类的对话。Google 在“Attention is All You Need”中引入的 Transformer 模型为 OpenAI 的 GPT 系列、HuggingFace 的 BLOOM、Google 的 PALM2 和 Meta AI 的 LLAMA 等 LLM 铺平了道路。
大型语言模型 （LLM） 是基础模型的组成部分，在海量文本语料库上进行训练，通常有数十亿个参数。LLM 源于 Google 的“Attention is All You Need！”和 Transformer 模型，在理解自然语言、词义和相关性方面表现出色。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。可以使用参数高效微调 （PEFT） 在小型监督数据集上对 LLM 进行微调，以最大限度地降低计算和存储成本。
微调和高效的参数使用
微调 LLM 涉及使用特定于领域的数据使它们适应特定任务。参数高效微调 （PEFT） 解决了微调中的挑战，降低了计算和存储成本。基于人类反馈的奖励建模和强化学习进一步优化了复杂任务的 LLM。
第 4 章：提示工程的艺术
释放提示的力量
基于提示的 ML 通过提示描述任务，从而促进与 LLM 的交互。零样本提示、少样本提示、思维链 （CoT） 提示和自洽等技术可提高精确度。提示是指导 LLM 在各种应用中的重要工具，从代码生成到文本摘要。
基于提示的机器学习通过发送描述预期任务的请求来促进与 LLM 的交互。精确的提示会产生更好的结果，并且出现了各种技术，如零样本提示、少样本提示、思维链 （CoT）、自一致性和思维树。使用提示和完成格式对具有特定领域数据的 LLM 进行微调仍然有效，从而可以适应特定任务。
LangChain：交互框架
LangChain是一个强大的LLM框架，为来自各个实验室的模型提供支持。通过模型中心、数据连接、链、代理、内存和回调等模块，LangChain 简化了 Javascript 和 Python 环境中的 LLM 应用程序开发。
LangChain 是一个支持 LLM 交互的框架，具有模型中心、数据连接、链、代理、内存和回调等模块。在 AI24Labs、Anthropic、Cohere、HuggingFace、OpenAI 等公司的支持下，LangChain 简化了 LLM 应用程序的开发。它能够处理和组织文档中的信息，并辅以矢量数据库和嵌入，增强了上下文保存。
第 5 章：利用矢量数据库和嵌入
高效的数据存储和检索
针对高维矢量存储进行了优化的矢量数据库在LLM应用中起着至关重要的作用。Milvus、Pinecone 和 FAISS 等平台支持高效的存储和检索，支持基于矢量距离的图像和文档搜索等任务。
嵌入：弥合复杂性和理解
嵌入将复杂的数据类型转换为数字表示，帮助深度神经网络理解和处理数据。其优点包括降维、语义关系捕获以及对推荐系统和文本分类等任务的支持。
为存储和检索高维向量而优化的向量数据库用于有效地存储 LLM 生成的向量。Milvus、Pinecone、Weaviate、Annoy 和 FAISS 等实现可以快速检索特定领域的数据。数据在数学向量中的结构化表示允许对各种数据类型进行有效的相似性搜索和处理，有助于推荐系统、文本分类、信息检索和聚类等任务。
第 6 章：幻觉和接地
解决法学硕士幻觉
由于过度泛化、缺乏上下文理解、有偏见的训练数据以及遇到罕见的输入等因素，LLM 经常产生幻觉输出。采用微调、对抗性测试和透明模型解释等技术来降低幻觉风险。
接地 LLM 以确保可靠性
LLM接地对于可靠输出至关重要。通过人类反馈、外部知识整合和事实核查机制进行强化学习有助于制定接地策略。正在进行的研究探索了增强上下文理解和推理能力的方法。
LLM 容易产生幻觉，产生的答案看似合理但不正确。原因包括过度泛化、缺乏上下文理解、有偏见的训练数据以及遇到罕见或分布外的输入。将 LLM 接地仍然是一个挑战，而像人类反馈的强化学习和其他 LLM 的事实核查等技术旨在减轻幻觉。正在进行的研究强调需要多样化和有代表性的训练数据、对抗性测试和透明的模型解释。
第 7 章：引入 SocraticAI 进行推理
多智能体协同解决问题
SocraticAI 引入了多智能体协作，涉及 Socrates 和 Theaetetus 等分析师，以及校对员 Plato。这个基于 ChatGPT 3.5 构建的协作角色扮演框架结合了 WolframAlpha 和 Python 代码解释器来解决问题。SocraticAI 旨在为数学和逻辑任务中的 LLM 带来推理。
SocraticAI 通过多智能体协作问题解决将推理引入 LLM。它以角色扮演的形式利用三个代理——苏格拉底、忒埃特图斯和柏拉图——结合了 WolframAlpha 和 Python 代码解释器。SocraticAI 旨在增强基于逻辑的任务中的推理能力，并提供一种结构化的解决问题的方法。主要功能包括问题生成、对话管理、领域知识整合、自适应学习和反馈/评估机制。
第 8 章：开创性的负责任的生成式 AI
降低风险并确保合乎道德的 AI
生成式 AI 会带来风险，例如有偏见的输出、数据隐私问题和错误信息传播。负责任的 AI 实践包括了解潜在风险、建立道德准则、透明的模型解释、偏差检测、用户控制和持续监控。人工智能社区内部的合作和遵守道德标准对于负责任的人工智能开发至关重要。
结论
当我们驾驭生成式人工智能和 LLM 的广阔领域时，我们见证了技术的变革力量。从判别性人工智能的演变到基础模型的兴起、快速工程的艺术以及幻觉的挑战，负责任的人工智能实践引导我们走向道德和可持续发展。通过不断的进步、协作努力和对负责任的人工智能的承诺，我们塑造了一个生成模型为社会做出积极贡献的未来。