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Deeplearning.ai GenAI/LLM系列課程筆記

• Large Language Models with Semantic Search。大型語言模型與語義搜索
• Finetuning Large Language Models。微調大型語言模型
• LangChain for LLM Application Development。使用LangChain進行LLM應用開發
• Building and Evaluating Advanced RAG。建立語評估進階RAG

Generative AI with Large Language Models

• Week1-Generative AI use cases, project lifecycle, and model pre-training
• Week2-Fine-tuning and evaluating large language models
• Week3-Reinforcement learning and LLM-powered applications

課程概要

• 課程概覽
  • 與AWS合作創建的課程，涵蓋生成式AI的基礎知識、實踐技能、功能理解，以及如何在現實世界應用的部署方法
  • 深入了解包括最新的Gen AI研究，公司如何利用尖端技術創造價值，以及LLM基礎生成式AI生命周期的關鍵步驟
  • 實踐技巧：詳細介紹驅動LLM的Transformers架構，如何被訓練，以及微調如何使LLM適應各種特定用例，並使用經驗性擴展法則優化模型的目標函數

Week1 - 生成式AI應用案例、項目生命周期與模型預訓練
Generative AI use cases, project lifecycle, and model pre-training

1-1. Introduction to LLMs and the generative Al project lifecycle

生成式AI應用案例、項目生命周期與模型預訓練 (Generative AI use cases, project lifecycle, and model pre-training)

• 課程介紹大型語言模型（LLMs）及其應用場景、工作原理、提示工程（prompt engineering）、創造性文本輸出的方法，並概述生成式AI項目的生命週期
• 大型語言模型是傳統機器學習的子集，通過在大量人類原創內容的數據集中找到統計模式來學習這些能力
• 基礎模型具有數十億個參數，展現出語言之外的突出特性，並且研究人員正在揭示它們分解複雜任務、推理和問題解決的能力
• 通過使用這些模型原型或通過應用微調技術來適應特定用例，可以快速建立定制解決方案
• 雖然生成式AI模型正在為多種模式創建，但在這個課程中，將專注於大型語言模型及其在自然語言生成中的用途
• 提示被傳遞給模型後，模型預測下一個詞語，並因為提示包含了問題，模型生成了答案
• 使用模型生成文本的行為被稱為推理（inference），完成包括原始提示中的文本，後面跟著生成的文本

graph LR;
A[Prompt] --> B[Model];
B --> C[Completion];

大型語言模型的使用案例與任務 (LLM use cases and tasks)

• 大型語言模型（LLMs）應用範圍

  • 不限於聊天機器人，廣泛應用於寫作、摘要、翻譯、從自然語言生成機器代碼、信息檢索等多種文本生成任務。

• 提示（Prompt）與生成

  • 提示是與LLMs互動的基礎，模型根據提示生成相應的文本或代碼。
  • 透過精心設計的提示，可以引導模型更準確地完成特定任務。

• LLMs的進階互動與微調

  • 連接外部數據源與API調用
    • 使模型能夠獲取預訓練階段未知的信息，擴展其與現實世界互動的能力。
  • 模型規模與語言理解的提升
    • 隨著基礎模型的參數從數十億增長到數十億甚至數百億，模型的語言理解能力顯著增強。
  • 微調（Fine-Tuning）
    • 即使是較小的模型，也可以通過微調專門針對特定任務進行優化，提升性能。
  • 架構的重要性
    • LLMs能力的快速增長主要歸功於其先進的架構，使其能夠有效學習和處理大量數據。
      
      

Transformers架構之前的文本生成 (Text generation before transformers)

• RNN
  
  
  

  • 生成演算法並非新概念，先前的語言模型使用了稱為遞歸神經網絡(RNNs)的架構
  • RNN在其時代雖強大，但在生成任務上受限於所需的計算量和記憶體
  • RNN實作在處理簡單的下一個字預測生成任務時，若只看到一個前置詞，預測效果不佳
  • 擴大RNN以查看文本中更多前置詞時，需要顯著增加模型使用的資源，但預測仍可能失敗

• 自然語言的複雜性

  • 模型要成功預測下一個字，需要看到不僅僅是前幾個字，而是整個句子甚至整個文件
  • 語言複雜性大，
    Image Not Showing Possible Reasons

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    同一詞在不同語境可能有多重含義（同義詞），僅有句子上下文才能釐清意義
  • 句子結構可能含糊或具語法歧義，例如"老師用書教學生"，難以判斷是老師使用書籍教學還是學生擁有書籍
  • Understanding language can be challenging
    

  

• Transformer架構出現產生了革命性變化

  • Scale efficiently
  • Parallel process
  • Attention to input meaning
    2017年，Google和多倫多大學發表的論文《Attention is All You Need》後，一切改變，引入了Transformers架構，其能有效擴展以使用多核心GPU， 平行處理輸入數據，利用更大的訓練數據集，關鍵在於能學習關注其處理詞語的含義

Transformers架構 (Transformers architecture)

• Self-attention
  
  
  

• 轉換器架構的結構

  • 分為編碼器（encoder）和解碼器（decoder）兩部分
  • 兩部分共享許多相似性

• 處理文本的過程

  • 將文本轉換為數值：分詞（tokenization）
  • 分詞後的輸入進入嵌入層（embedding layer）
  • 嵌入向量空間用於編碼單個分詞的意義和上下文

• 自注意力層的作用

  • 輸入分詞和位置編碼一起輸入到自注意力層
  • 模型分析輸入序列中分詞之間的關係

• 多頭自注意力的概念

  • 轉換器架構有多頭自注意力，意味著多組自注意力權重或頭部獨立並行學習
  • 每個自注意力頭部可能學習語言的不同方面

• 輸出處理

  • 輸出通過全連接前饋網絡處理
  • 最終通過softmax層轉換為每個詞語的機率分數

使用Transformers架構生成文本 (Generating text with transformers)

• 翻譯任務範例

  • 使用Transformers模型將法語短語翻譯成英語
  • 過程包括：使用訓練網絡的同一分詞器(tokenizer)分詞輸入單詞、通過編碼器(encoder)的嵌入層、多頭注意力層、前饋網絡，到達編碼器輸出
  • 編碼器的輸出代表輸入序列的深層結構和意義，這一表示形式被插入解碼器(decoder)中間，影響解碼器的自我注意力機制
  • 解碼器基於編碼器提供的上下文理解預測下一個token，直到模型預測出序列終止token為止
  • 最終的token序列被反分詞成單詞，得到輸出

• 輸出預測的多種方式

  • 從softmax層的輸出預測下一個token有多種方式，這些方式會影響生成文本的創造性

• Transformers架構總結

  • 完整的Transformers架構包括編碼器和解碼器
  • 編碼器將輸入序列編碼成深層表示，解碼器則利用編碼器的上下文理解生成新token
  • 翻譯範例展示了編碼器和解碼器的使用，但也可以將這些組件分開，用於架構的變體

• 模型類型

  • 僅編碼器模型(Encoder Only Models)：
    • 用於序列到序列模型，但輸入和輸出序列長度相同，如BERT
  • 編碼器-解碼器模型(Encoder Decoder Models)：
    • 適用於翻譯等序列到序列任務，輸入和輸出序列長度可以不同，如BART和T5。
  • 僅解碼器模型(Decoder Only Models)：
    • 如GPT系列、BLOOM、Jurassic、LLaMA等，現今最常用，能夠泛化到大多數任務
      

• 課程目標

  • 提供足夠背景知識，理解世界上使用的各種模型之間的差異，能夠閱讀模型文檔
  • 介紹提示工程(prompt engineering)，即通過自然語言創建提示，而不是代碼，將在課程的下一部分探索

提示與提示工程 (Prompting and prompt engineering)

• 基本術語

  • 提示(Prompt)：輸入模型的文本。
  • 推理(Inference)：生成文本的行為。
  • 完成(Completion)：輸出文本。
  • 上下文窗口(Context Window)：對於提示可用的全文或記憶量。

• 提示工程(Prompt Engineering)

  • 修改提示的語言或書寫方式以獲得所需結果
  • 強大策略之一是在提示中包含要求模型執行的任務範例。

• 在上下文中學習(In-Context Learning，ICL)
  通過在提示中包含範例或額外數據幫助LLMs學習任務

  • 零樣本推理(Zero-Shot Inference)：在不提供範例的情況下，讓模型根據提示完成任務
    
  • 單樣本推理(One-Shot Inference)：在提示中包含一個範例
    
  • 少樣本推理(Few-Shot Inference)：在提示中包含多個範例

• 模型性能與規模
  • 大型模型在零次推理中表現出色，能夠完成未特別訓練的多種任務
  • 小型模型通常只擅長於訓練時相似的少數任務
• 微調(Fine-Tuning)
  • 使用新數據對模型進行額外訓練，使其更能完成特定任務
  • 如果包含過多範例未能提升模型性能，應考慮微調模型
• 模型選擇與配置
  • 根據用例嘗試不同模型以找到適合的模型
  • 一旦找到適合的模型，可以嘗試不同設置來影響模型生成的完成的結構和風格

生成配置 (Generative configuration)

生成式AI項目生命周期 (Generative AI project lifecycle)

AWS實驗室介紹 (Introduction to AWS labs)

Lab 1 - 生成式AI使用案例：對話摘要 (Lab 1 - Generative AI Use Case: Summarize Dialogue)

Lab 1 - Generative AI Use Case: Summarize Dialogue。生成式AI使用案例：對話摘要

1-2. LLM pre-training and scaling laws

大型語言模型的預訓練 (Pre-training large language models)

訓練大型語言模型的計算挑戰 (Computational challenges of training LLMs)

[選修：高效的多GPU計算策略 (Optional video: Efficient multi-GPU compute strategies)]

擴展法則與計算最優模型 (Scaling laws and compute-optimal models)

領域適應的預訓練 (Pre-training for domain adaptation)

領域特定訓練：BloombergGPT (Domain-specific training: BloombergGPT)

第一週測驗 (Week 1 quiz)