Σε αυτό το σεμινάριο, θα μάθετε πώς λειτουργούν τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLM) και τα μοντέλα διάχυσης , ειδικά στο πλαίσιο του Microsoft Copilot. Αυτές οι τεχνολογίες είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία κειμένων και εικόνων που χρησιμοποιούνται σε διάφορες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Για να αξιοποιήσετε πλήρως τις δυνατότητες αυτών των εργαλείων, είναι σημαντικό να κατανοήσετε τις θεμελιώδεις έννοιες πίσω από αυτά.
Βασικά συμπεράσματα
- Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) παράγουν κείμενο με βάση ένα μεγάλο σώμα εκπαιδευμένων δεδομένων.
- Τα μοντέλα διάχυσης παράγουν εικόνες και μαθαίνουν επεξεργαζόμενα ζεύγη εικόνας-κειμένου.
- Ο περιορισμός των Token είναι μια κεντρική έννοια κατά την εργασία με LLMs.
- Η αποτελεσματική μηχανική προτροπής είναι σημαντική για την απόκτηση υψηλής ποιότητας απαντήσεων από τα LLMs.
Οδηγός βήμα προς βήμα
Βήμα 1: Βασική κατανόηση των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM)
Για να κατανοήσετε τα LLM, πρέπει να γνωρίζετε ότι πρόκειται για γλωσσικά μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί σε τεράστιο όγκο κειμένου. Αυτά τα μοντέλα είναι σε θέση να απαντούν σε ερωτήσεις εξάγοντας σχετικές πληροφορίες από το κείμενο που μαθαίνεται. Να θυμάστε ότι σε αυτό το πλαίσιο είστε ο υπολογιστής που βρίσκει πληροφορίες.
Θέτετε μια ερώτηση και το μοντέλο αναζητά τις κατάλληλες λέξεις στη "μνήμη" του, η οποία αποτελείται από τα εκπαιδευμένα δεδομένα. Εδώ είναι σημαντικό να κάνετε τις σωστές ερωτήσεις - μια έννοια γνωστή ως "μηχανική προτροπής".
Βήμα 2: Τα διακριτικά και η σημασία τους
Ένα LLM επεξεργάζεται κείμενο αναλύοντας τις λέξεις σε "tokens", δηλαδή σε μικρότερες μονάδες που αντιπροσωπεύουν λέξεις. Για παράδειγμα, κατά μέσο όρο, ένα token είναι περίπου τέσσερα γράμματα ή τα τρία τέταρτα μιας λέξης. Αυτά τα tokens είναι σημαντικά επειδή κάθε μοντέλο μπορεί να επεξεργαστεί έναν ορισμένο αριθμό tokens, ο οποίος είναι γνωστός ως όριο token.
Τα όρια των συμβόλων μπορεί να ποικίλλουν: Το τυπικό μοντέλο GPT-3.5, για παράδειγμα, έχει όριο 4.000 tokens, ενώ το σημερινό μοντέλο GPT-4 λειτουργεί ακόμη και με έως και 128.000 tokens. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι αυτοί οι περιορισμοί μπορούν να επηρεάσουν τη συνομιλία και τη δυνατότητα αποθήκευσης και ανάκτησης πληροφοριών.
Βήμα 3: Αντιμετώπιση των περιορισμών των token
Δεδομένου ότι κάθε γλωσσικό μοντέλο έχει ένα όριο token, είναι ζωτικής σημασίας να το λαμβάνετε υπόψη όταν εργάζεστε με LLM. Εάν ξεπεραστεί το όριο, το μοντέλο μπορεί να "ξεχάσει" για τι μιλούσατε. Εδώ είναι χρήσιμο να δημιουργείτε περιλήψεις ή να χωρίζετε μεγάλα κείμενα σε bullet points για να καταγράφετε τις πιο σημαντικές πληροφορίες.
Βήμα 4: Κατανόηση των μοντέλων διάχυσης
Εκτός από τα LLM, τα μοντέλα διάχυσης είναι επίσης πολύ σημαντικά. Αυτά τα μοντέλα δημιουργούν εικόνες εκπαιδεύοντάς τα με ζεύγη εικόνας-κειμένου. Μια εικόνα επικαλύπτεται σταδιακά με "ομίχλη" μέχρι να μην είναι πλέον ορατή. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το μοντέλο μαθαίνει πώς μοιάζουν οι εικόνες, ακόμη και αν δεν μπορεί πλέον να τις δει άμεσα.
Αυτή η τεχνική επιτρέπει στο μοντέλο να παράγει μια εικόνα από ένα περιγραφικό κείμενο. Όσο πιο λεπτομερώς περιγράφετε το επιθυμητό περιεχόμενο, τόσο με μεγαλύτερη ακρίβεια το μοντέλο μπορεί να δημιουργήσει την εικόνα.
Βήμα 5: Εφαρμογή των εννοιών
Αφού έχετε κατανοήσει πώς λειτουργούν τα μοντέλα LLM και τα μοντέλα διάχυσης, είναι σημαντικό να εφαρμόσετε αυτές τις γνώσεις στην πράξη. Όταν χρησιμοποιείτε το Microsoft Copilot, θα πρέπει πάντα να φροντίζετε να κάνετε ακριβείς και σχετικές ερωτήσεις για να έχετε τα καλύτερα αποτελέσματα.
Είτε παράγετε κείμενο είτε δημιουργείτε εικόνες, η ποιότητα της εισόδου σας θα επηρεάσει άμεσα την ποιότητα της εξόδου.
Περίληψη
Σε αυτό το σεμινάριο, μάθατε τις βασικές έννοιες των LLM και των μοντέλων διάχυσης. Γνωρίζετε τώρα πώς λειτουργούν αυτές οι τεχνολογίες, το ρόλο των tokens και τη σημασία της μηχανικής προτροπής για την ποιότητα των αποτελεσμάτων. Η κατανόηση αυτών των εννοιών είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική εργασία με το Microsoft Copilot και παρόμοιες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
Συχνές ερωτήσεις
Τι είναι τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;Τα LLM είναι γλωσσικά μοντέλα που εκπαιδεύονται σε μεγάλες ποσότητες κειμένου για να παράγουν κείμενο και να απαντούν σε ερωτήσεις.
Τι είναι τα μοντέλα διάχυσης;Τα μοντέλα διάχυσης είναι μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούν εικόνες "θολώνοντας" σταδιακά και μαθαίνοντας τι κρύβεται πίσω από την ομίχλη.
Γιατί είναι σημαντικά τα tokens;Τα tokens είναι οι μικρότερες μονάδες λέξεων που επεξεργάζονται τα LLM και κάθε μοντέλο έχει ένα όριο στο πόσα tokens μπορεί να επεξεργαστεί ταυτόχρονα.
Πώς μπορώ να παρακάμψω το όριο των token;ορισμένες μέθοδοι περιλαμβάνουν τη δημιουργία περιλήψεων ή τη διαίρεση του κειμένου σε bullet points.
Τι είναι η μηχανική των προτροπών; Ημηχανική των προτροπών αναφέρεται στην τέχνη της υποβολής αποτελεσματικών και ακριβών ερωτήσεων ώστε να λαμβάνονται απαντήσεις υψηλής ποιότητας από τα LLM.
