LLM (Large Language Models) — это тип алгоритма искусственного интеллекта, который использует возможности методов глубокого обучения для понимания данных, которые обычно обучаются на очень больших объемах данных для создания текстовых данных или ответа на них, т.е. Человеческое понимание/говорение на языке.
Популярный термин Генеративный ИИ тесно связан с LLM, поскольку он работает и генерирует текстовые ответы/контент.
Как работает LLM?
Есть несколько основных шагов, которые участвуют в обучении LLM.
Начальным этапом обучения LLM является обучение базового уровня LLM, который обучается с использованием относительно большого/огромного объема данных. Эти данные обычно неструктурированы, поскольку они основаны на тексте, и в них используются методы неконтролируемого машинного обучения, чтобы найти базовый шаблон текстовых данных.
После того, как базовый уровень LLM обучен, второй этап обучения включает настройку гиперпараметров или тонкую настройку модели, чтобы LLM мог понять лежащий в основе шаблон, скрытое понимание текстовых данных для понимания и обобщения в контексте обучающие данные.
После этого LLM использует технику НЛП глубокого обучения под названием «Трансформеры», чтобы эффективно находить взаимосвязь между словами, важность слов и понимать контекст, используя модели внутреннего внимания.
После завершения полного обучения LLM тестирование модели обычно выполняется путем предоставления подсказок модели и ответа модели на нее.
Что такое ленгчейн?
Langchain — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям подключаться или работать с моделями больших языков с нашими собственными данными.
То есть Langchain является промежуточным звеном, позволяющим тесно работать с LLM, выступающим в роли обертки.
Langchain основан на агентах и ориентирован на данные.
Компоненты ленгчейна
- Компоненты LLM
- Цепи
- Агенты
Компоненты LLM:
- Обертки LLM
- Шаблоны подсказок
- Индексация
- Воспоминания
Оболочки LLM:
Обертки LLM — это просто промежуточное звено, позволяющее подключаться к большой языковой модели.
Шаблоны подсказок:
Шаблоны подсказок являются основным входом, предоставляемым LLM для эффективного получения решений от LLM.
Задавайте четкие и лаконичные вопросы. Укажите соответствующий контекст вопроса, чтобы помочь сузить рамки ответа.
Используйте язык, соответствующий языку ответа, который вы ищете.
Индексирование:
Индексирование относится к способам структурирования документов/текстов, чтобы LLM могли наилучшим образом взаимодействовать с ними для извлечения полезной информации для работы.
Воспоминания:
Воспоминания в LLM используются для хранения, запоминания и извлечения предыдущих данных, с которыми взаимодействовал пользователь для выполнения задачи.
Цепи:
Цепочки в Langchain используются для подключения одного или нескольких LLM для точной работы с входными данными, в конечном итоге приводящими к решению.
Типы цепочек в ленгчейне:
В ленгчейне используются два типа цепей.
- Простая последовательная цепочка
- Общая форма последовательной цепочки
Простая последовательная цепочка:
Простая последовательная цепочка — это серия цепочек, последовательно соединенных друг с другом для получения вывода для определенного приглашения. Здесь в простой последовательной цепочке выходные данные одного LLM передаются в качестве входных данных для другого LLM.
Общая форма последовательной цепочки:
Это полная противоположность простой последовательной цепочке, поскольку LLM имеет несколько входов и несколько выходов.
Агенты:
Агенты обычно представляют собой вызовы API, которые позволяют LLM подключаться к внешним данным в Интернете.
Типичным примером этого является то, что когда мы предлагаем LLM выполнить простую или сложную задачу, такую как 7.2 ** 8.4, вывод LLM будет приблизительным числом, полученным в результате подсказки, где, поскольку вывод и близко не соответствует исходному выводу. Таким образом, с помощью агентов можно решить эту проблему.
Применения Langchain:
- Инструмент суммирования текста
2. Анализ настроений
3. Система ответов на вопросы
4. Чат-боты
Заключение:
Большие языковые модели (LLM) — это новый мощный тип искусственного интеллекта, который можно использовать для создания различных приложений. LangChain — это платформа с открытым исходным кодом, упрощающая разработку приложений, использующих LLM.
LLM и LangChain все еще находятся в стадии разработки, но они могут революционизировать то, как мы взаимодействуем с компьютерами. По мере развития этих технологий мы можем ожидать появления еще более мощных и инновационных приложений, использующих LLM.
