【完结】LLM算法工程师全能实战训练营

【完结】LLM算法工程师全能实战训练营 ‌LLM算法工程师‌是指专门从事大型语言模型（LLM）算法研究与开发的职业角色。LLM算法工程师的主要职责包括LLM模型的研发与优化、特征工程与数据预处理、算法应用与产品开发、技术探索与创新以及团队协作与培训‌ 他们的主要职责包括： 1、‌LLM模型研发与优化‌：负责大型语言模型的研发，包括模型设计、训练、调优和部署等，持续优化LLM模型的性能，提升模型的准确性、速度和可扩展性‌ ‌2、特征工程与数据预处理‌：根据业务需求完成特定领域的特征工程，提取和选择有效的特征，解决数据预处理中的各种问题，确保数据的准确性和完整性‌ ‌3、算法应用与产品开发‌：基于LLM算法开发各种应用场景，如文本摘要、文本生成、机器阅读理解、问答系统、多轮对话等。参与产品的功能设计和优化，提升产品的用户体验和竞争力‌ ‌4、技术探索与创新‌：跟踪和了解最新的LLM技术和趋势，探索新的算法和模型，设计和执行实验，评估和验证算法的性能，并提出改进措施‌ ‌5团队协作与培训‌：与团队成员紧密合作，共同解决技术难题。对团队成员进行技术培训和指导，提升团队的整体技术水平‌ LLM训练 训练 Transformer 涉及两个步骤：预训练和微调。 预训练 在此阶段，Transformer 将使用大量原始文本数据进行训练。互联网是主要数据源。 训练使用无监督学习技术完成，这是一种不需要人工操作来标记数据的创新训练类型。 预训练的目的是学习语言的统计模式。实现 Transformer 更高准确率的最先进的策略是扩大模型（这可以通过增加参数数量来实现）并增加训练数据的大小。因此，大多数先进的 LLM 都带有数十亿个参数（例如，PaLM 2 有 3400 亿个参数，而 GPT-4 估计有大约 1.8 万亿个参数），并且已经在庞大的数据语料库上进行了训练。 这种趋势带来了可访问性问题。考虑到模型和训练数据的规模，预训练过程通常非常耗时且成本高昂，只有少数公司能够负担得起。 微调 预训练可以让转换器获得对语言的基本理解，但这不足以高精度地执行特定的实际任务。 为了避免训练过程中耗时且成本高昂的迭代，Transformer 利用迁移学习技术将（预）训练阶段与微调阶段分开。这样一来，开发人员可以选择预先训练的模型，并根据更窄、特定领域的数据库对其进行微调。在许多情况下，微调过程是在人工审阅人员的协助下进行的，使用一种称为“从人工反馈中强化学习”的技术。 两步训练过程使 LLM 能够适应广泛的下游任务。换句话说，这一特性使 LLM 成为在其之上构建的无数应用程序的基础模型。 LLM的多模态性 第一个现代 LLM 是文本到文本模型（即，它们接收文本输入并生成文本输出）。然而，近年来，开发人员创建了所谓的多模式 LLM。这些模型将文本数据与其他类型的信息相结合，包括图像、音频和视频。不同类型的数据的组合使得创建复杂的特定任务模型成为可能，例如 OpenAI 的DALL-E用于图像生成，以及 Meta 的AudioCraft用于音乐和音频生成。 LLM 有何用途？ 在 transformer 的支持下，现代 LLM 在多个 NLP 任务中取得了最先进的性能。以下是 LLM 提供独特结果的一些任务： 文本生成。像 ChatGPT 这样的 LLM 能够在几秒钟内创建长而复杂且类似人类的文本。 翻译。当 LLM 接受多种语言的训练时，它们可以执行高级翻译操作。有了多模态性，可能性是无穷无尽的。例如，Meta 的SeamlessM4T模型可以根据任务执行多达 100 种语言的语音到文本、语音到语音、文本到语音和文本到文本的翻译。 情绪分析。可以使用 LLM 进行各种情绪分析，从正面和负面的电影评论预测到营销活动意见。 对话式人工智能。作为现代聊天机器人的底层技术，LLM 非常适合在复杂的任务中提问、回答和进行对话。 自动完成。LLM可用于自动完成任务，例如在电子邮件或消息服务中。例如，Google 的 BERT 为 Gmail 中的自动完成工具提供支持。 LLM的优势 LLM 对组织来说具有巨大的潜力，ChatGPT 的广泛采用就证明了这一点，它在发布仅几个月后就成为了有史以来增长最快的数字应用程序。 LLM 的商业应用已经非常丰富，随着这些工具在各个行业和领域越来越普及，其用例数量只会不断增加。下面列出了 LLM 的一些优势： 内容创建。LLM是功能强大的各种生成式 AI 工具。凭借其功能，LLM 是生成内容（主要是文本，但与其他模型结合，它们还可以生成图像、视频和音频）的绝佳工具。根据微调过程中使用的数据，LLM 可以在您能想到的任何领域提供准确的、特定领域的内容，从法律和金融到医疗保健和营销。 提高 NLP 任务的效率。如上一节所述，LLM 在许多 NLP 任务中提供了独特的性能。它们能够理解人类语言并以前所未有的准确性与人类互动。然而，需要注意的是，这些工具并不完美，仍然可能产生不准确的结果，甚至总体上产生幻觉， 提高效率。LLM的主要商业优势之一是，它非常适合在几秒钟内完成单调、耗时的任务。虽然公司可以从这种效率飞跃中受益，前景广阔，但对工人和就业市场也有深远的影响，需要考虑。 LLM的挑战和局限性 LLM 处于生成式 AI 革命的最前沿。然而，正如新兴技术的发展一样，能力与责任并存。尽管 LLM 具有独特的能力，但必须考虑其潜在的风险和挑战。 下面，您可以找到与广泛采用 LLM 相关的风险和挑战列表： 缺乏透明度。算法不透明是与 LLM 相关的主要问题之一。这些模型由于其复杂性而经常被贴上“黑盒”模型的标签，这使得无法监控其推理和内部运作。专有 LLM 的 AI 提供商通常不愿意提供有关其模型的信息，这使得监控和问责变得非常困难。 LLM 垄断。鉴于开发、训练和运营 LLM 需要大量资源，市场高度集中在一群拥有必要专业知识和资源的大型科技公司手中。幸运的是，越来越多的开源 LLM正在进入市场，使开发人员、AI 研究人员和社会更容易理解和运营 LLM。 偏见和歧视。有偏见的LLM模式可能导致不公平的决策，而这往往会加剧歧视，尤其是针对少数群体的歧视。同样，透明度对于更好地理解和解决潜在偏见至关重要。 隐私问题。LLM的训练主要使用大量数据，这些数据主要来自互联网。通常，这些数据通常包含个人数据。这可能导致与数据隐私和安全相关的问题和风险。 道德考量。LLM有时会导致对我们的生活产生严重影响的决定，对我们的基本权利产生重大影响。我们在另一篇文章中探讨了生成式人工智能的道德问题。 环境考虑。研究人员和环境监督机构对 LLM 训练和运营的环境足迹表示担忧。专有 LLM 很少发布有关 LLM 所消耗的能源和资源的信息，也不会发布相关的环境足迹，这对于这些工具的快速采用来说是一个极大的问题。