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大语言模型在工程应用领域的百花齐放

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了大语言模型在工程应用领域的百花齐放,包括使用了ChatGPT和OpenAI API的相关内容,以及对现有模型的分析和概述。

本文含有使用大语言模型生成的文本。

自 OpenAI 发布 ChatGPT 以来,随着 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 等先进模型的逐步推出,大语言模型在工程应用领域呈现出百花齐放的景象。本文将首先简洁明了地介绍 OpenAI API 的基本使用方法,随后列举一些在撰写本文时期,一些颇具前瞻性的工程化应用框架,以及分享相关的阅读内容。同时同步分析、概述当下开源大语言模型的发展状况。

OpenAI API 简介

大语言模型

Stephen Wolfram 老爷子做过一场直播来介绍、解释语言模型和大语言模型的知识与上下文,非常值得研究。

ChatGPT 与 OpenAI API 的关系

ChatGPT 是 OpenAI 采用 GPT 系列模型,在对话场景中经过 fine-tune (调参)而研发出的一款产品。得益于其迅速崛起的知名度,人们将其底层运用的 gpt-3.5-turbo 模型称为 ChatGPT 模型,同时也有人将使用该模型的 Chat Completion API 称为 ChatGPT API。值得注意的是,OpenAI API 与 ChatGPT 这类面向消费者(C 端)的产品有所区别,是一套供开发人员使用的 API。

以下内容是使用 ChatGPT 生成的,对 OpenAI API 的介绍:

OpenAI API 可以应用于几乎任何涉及自然语言理解或生成、代码或图像的任务。

API 提供了不同功率级别的模型以适应不同任务,并支持自定义模型的微调。

API 可用于各种任务,包括内容生成、语义搜索和分类、文本摘要、扩展、对话、创意写作、样式转移等。

设计提示(prompt)是如何“编程”模型的方法,可以应用于几乎任何任务,包括生成内容或代码、摘要、对话、创意写作、样式转移等。

模型将文本分解成单词或字符块,并以 token 的形式处理。API 支持不同价格和能力的模型,包括 GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo 等。

在开始构建应用程序时,要记住使用策略。OpenAI 提供了不同的指南和示例库,供用户参考。

Completion API

Completion API 是语言模型提供的最直观的能力之一,也是实际应用场景中最常用的 API。

其核心功能在于,阅读你提供的文本并猜测可能接在文本后面的内容。这种猜测的依据来源于模型所阅读过的数百亿文本。值得注意的是,与人们的直觉相反,语言模型并不会明确地进行逻辑思考,而是基于猜测来生成最为合理、最逼真的文本。

GPT 模型之所以能够令人惊叹地实现这一功能,归功于其庞大的训练数据规模。例如,GPT3 模型的训练数据集大小为 570 GB,而本文截至完成时的文件大小为 15 KB。换言之,GPT 所阅读的文本量相当于 3 千 8 百万篇本文长度的文章。

实际上 GPT3 模型早在 2020 年 5 月就发布了,我也曾经体验过一些早期的 GPT3 应用,有一些也是 chat bot 这样的形式,但与 ChatGPT 的效果相差甚远。主要是因为 OpenAI 在 GPT3 模型的基础上,加了人类反馈的强化学习,来微调模型,使其迅速适应对话场景。

Completion API 分为 Text Completion 和 Chat Completion。其中,Text Completion 对应较早期的 GPT 模型,也称为 instructGPT,针对指令进行了微调。最新的 Chat Completion 则对应于 gpt-3.5-turbo 模型,即广为人知的 ChatGPT 模型。尽管 OpenAI 将 text-davinci-003 划归至 GPT3.5 系列,但 gpt-3.5-turbo 的性能与性价比被公认为最佳。如果你想了解各种模型之间的差异、 GPT-4 、 GPT 模型的发布论文或者更多 OpenAI 模型,可以参考 Models

还有一种 Code Completion ,对应于 GitHub Copilot 底层使用的 Codex 模型(同样基于 GPT3,但针对程序设计语言进行微调),但是 Codex 服务即将被取消,因此不再赘述。

使用 Completion API 非常直观且简单,强烈建议你去 OpenAI Playground 亲自尝试。对于 Text Completion ,右边可能有一些参数,你暂时保持默认即可。在 Mode 中切换为 Chat 就可以调用 Chat Completion ,尽管它们之间存在一定差异,但实际上,Chat API 更为简便易用。

只需牢记模型的核心功能是进行猜测,而不是思考,就能顺利掌握并运用这两个 API。

Prompt Engineering

在《西部世界》这部作品中,管理员通过与 AI 对话来进行编程和调试,这与大型语言模型的使用方式颇为相似。当使用 Completion API 时,由用户提供的文本被称为“prompt”,即给模型的提示语,以便让它根据用户的提示生成文本。编写提示语并不困难,只要 prompt 足够接近自然语言(即听起来像人话),对于模型来说就是有效的。然而,要编写能实现特定任务的提示语,并非易事。

Prompt Engineering 是一个复杂、庞大的主题,不是本文的关注焦点。如果你想了解更多,可以参考以下资料:

语言模型高级工程实践

Embeddings API

GPT-4 相较于 3.5 在文本生成能力上并没有显著提升,然而,除了多模态之外,GPT-4 最令人惊叹的升级无疑是支持 8k 和 32k token 上限。这种提升让人不禁回想起过去几十年存储芯片的发展历程,从最初的千字节一直到如今的若干 PB 存储。我们可以预见,在不久的将来,人们可能会用同样的心情回顾如今的语言模型,从处理数千 token 到未来更高水平的演变。

然而,在某些应用场景中,仅仅依靠在 prompt 中传达信息来实现目标是不够的,尤其是考虑到成本和效果。例如,GitHub Copilot 无法将所有代码都写入 prompt,类似 Notion AI 这样的文档辅助工具也不可能将所有用户文档加载至 prompt。在这种情况下,如果想向模型传授大量知识,并希望它在推理过程中回忆这些知识,通常会使用 Embeddings API。

Embeddings API 可以计算文本间的关联度,一个 embedding 实际上是一个浮点数向量,如:

[  -0.006929283495992422,  -0.005336422007530928,  ...  -4.547132266452536e-05,  -0.024047505110502243]

Embeddings API 的主要功能是获取文本的 embedding。这些 embedding 可以看作提取自文本的特征,可用于分类、聚类和推荐。但更常见的用途是搜索。例如,在代码补全应用中,我们可以获取用户代码库的大量文本的 embedding。当需要补全代码时,我们先进行搜索,找到与当前上下文相似的应用场景,然后通过 prompt 将搜索结果告诉模型,从而实现“回忆长期记忆”的效果。

已有许多应用通过 Embeddings API 成功实现了长期记忆效果,例如 researchGPTDocsGPTPaul Graham GPT 等,在 cookbook 中也有不少案例值得学习。

除此之外,还有一些专注于将使用 embedding 处理大量数据的过程抽象,如 LlamaIndex (GPT Index),它的目标在于提供一个集中处理 embedding 的接口,将私有数据融入任何语言模型。LlamaIndex 将使用 embedding 的过程总结为上下文学习模式

实际上,embedding 是 GPT 模型底层架构 Transformer 架构中的概念,以下是 GPT-4 所生成的对这个概念的介绍:

Transformer 架构是一种在自然语言处理(NLP)领域广泛应用的深度学习模型,它在机器翻译、文本生成、文本分类等任务中取得了显著的成果。在 Transformer 架构中,embedding 是一种关键技术,它可以将离散的词汇信息(如单词、字符等)转换为连续的向量表示,从而便于模型进行计算和处理。

具体而言,embedding 是一种将文本中的词汇映射到高维空间的向量表示方法。这些向量可以捕捉词汇间的语义和语法关系,使得相似或相关的词汇在向量空间中具有相近的位置。Transformer 模型通过学习大量的文本数据,形成了一个预训练的词汇嵌入矩阵,这个矩阵可用于将输入文本转换为对应的词嵌入向量。

OpenAI Embeddings API 是一个用于获取预训练词嵌入的工具,它可以直接调用 OpenAI 预训练好的 Transformer 模型,以便为用户提供高质量的词嵌入。使用 OpenAI Embeddings API 创建 embedding 的过程非常简单,用户只需将待转换的文本作为输入,API 会返回相应的词嵌入向量。这些向量可以用于各种 NLP 任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别等。

以下是一个使用 OpenAI Embeddings API 调用模型创建 embedding 的简单示例:

import openai

# 配置 API 密钥

openai.api_key = "your_api_key"

# 调用 Embeddings API

response = openai.Embedding.create(
model="your_preferred_model", # 如:"gpt-3"
text="这是一个示例文本。"
)

# 获取词嵌入向量

embedding_vector = response["embedding"]

通过这种方式,用户可以轻松地利用 OpenAI 的强大预训练模型为自己的 NLP 任务生成高质量的词嵌入。

Fine-tuning

Fine-tunning 是 Text Completion 和 Chat Completion 的不同之处。它提供基于 GPT 模型进行微调训练的能力,从而使模型更具独特性,且输出更为精准。事实上,ChatGPT 也是通过 fine-tuning 实现的。对于具有特殊输入或输出格式的应用,例如聊天输出需要符合对话格式且连贯,或者代码补全需要符合程序设计语言的语法规则等,fine-tuning 可以帮助模型更好地适应这些特殊场景。OpenAI 的 Fine-tuning 文档提供了相关案例,甚至可以通过 fine-tuning 完成分类、验证这样的任务。

尽管听起来完美,但 fine-tuning 需要准备大量的数据,且对数据的质量有比较高的要求,所以在实际应用中,fine-tuning 通常作为一种极限优化手段,通常我们在进行 fine-tuning 之前,通过实现 MVP (Minimum Viable Product)来验证其可行性。

目前最实用的模型 gpt-3.5-turbo 是 Chat Completion 模型,所以并不适用于 fine-tuning。但鉴于同为 Text Completion,即将发布的 GPT-4 API 很可能会支持 fine-tuning,目前已经有一些应用,将 GPT-4 用于精确性要求极高的任务,例如 Lume 将 GPT-4 模型用于转换数据格式。

语言模型应用框架

直接使用 OpenAI API 接入 GPT 模型是最简单也是最快的方式,但当人们反复重写同样功能的代码时,软件工程就会出手。目前市面上有两款语言模型应用框架,他们功能各有不同,但都提供了 prompt templating, chain, memory 等类型的功能:

  • Microsoft / Semantic Kernel
    微软绝对是接入 OpenAI 最快也是最早的大型公司,他们发布的“语义内核”是非常具有权威性的概念。
  • LangChain
    而 LangChain 作为类似的开源项目,已经有近千应用 的用户群体。甚至连微软的最新研究,也用上了 LangChain,毫无疑问,LangChain 是目前最具有实际应用价值的语言模型应用框架之一。
  • NVIDIA Generative AI for Enterprises
    任何现代 AI 都离不开 NVIDIA 的计算芯片,他们同样在最近(2023-3-21)宣布了他们的 LLM 云服务,相比于上面两款开源的解决方案,NVIDIA 推出企业级的 SaaS 服务,如果预算丰富,使用它一定可以得到更好的效果。除了文本生成以外,NVIDIA 还提供蛋白质大模型服务、视觉内容、端到端大模型框架,具体内容可以参考这篇文章 NVIDIA 的 LLM 介绍文章NVIDIA NeMo Service 官网NVIDIA 生成式 AI 云服务发布文章。在这一天他们还发布了 AI 工作站、AI 计算云服务,但是这些服务更像是为语言模型开发而非应用提供的。

最近,OpenAI 发布了 ChatGPT Plugins,社区评价它直接杀死了 LangChain,关于 plugins,这篇文章对它进行了一些分析,下面使用 ChatGPT 对文章进行总结:

ChatGPT plugins 是一种让 ChatGPT 可以与外部服务打交道的方式,而不是将其变成一个操作系统。它可以帮助用户访问已有的服务,如 KAYAK、Bing、Wolfram Alpha 等。插件系统并不需要用户自己编写插件,只需使用已有的插件即可。ChatGPT 会将用户的自然语言翻译成 API,与其他服务进行交互。该系统类似于 Google Assistant 的第三方服务接入方式。ChatGPT plugins 系统最大的创新点在于通过自然语言解决流量分发问题,即提供一种自然语言界面的流量分发机制。这种能力是商业化和设计生态系统的核心能力,也是产品经理所需的能力。OpenAI 的产品和市场能力也很强,可能是其发展为第四次工业革命的 Google 或 Apple 的原因之一。

关于 ChatGPT Plugins 与 LangChain 等框架的对比与分析,推荐阅读这篇文章。实际上这篇文章覆盖了本文的初衷,即介绍语言模型应用框架,但是由于它的内容更加详细,所以我就不再重复了。

开源大语言模型

OpenAI 在早期就开源了 GPT-2 模型与 Whisper 模型,后者用于语音识别。尽管如此,最近几年 OpenAI 经常由于不够 Open 而被人讽刺和诟病,而在大语言模型领域,真正 Open 的却是投资元宇宙亏钱的 Meta。从早期的 OPT 模型,到现在的 LLaMA,Meta 一直没有吝啬自己的研究成果,于是他们的模型,也是开源大语言模型中最为广泛应用与传播的。

值得注意的是,LLaMA 在早期开源时,模型并非直接开源,而是像 OPT 模型的大参数版本一样需要通过申请才能下载,但社区泄露了模型文件并将下载地址公布,这导致 LLaMA 的所有版本被迫直接开源,Meta 已经开始积极使用 DCMA 打击 LLaMA 相关的代码仓库,这一系列事件可能导致 Meta 或者像是 Meta 这样的公司不再愿意开源 LLM 模型。

由 ChatGPT 总结:

最近 Facebook 使用 DMCA(数字千年版权法)的方式打击 LLaMA(Language Model for Multilingual Analysis)的代码库,已经成功下架了 llama-dl,而这只是个开始。他们已经使几个 alpaca 的代码库下线,因此维护者们将他们的 huggingface 镜像私有化,以便“至少可以将其用作个人备份”。在短期内,你应该准备 dalai(另一个 LLaMA 的代码库)被封禁,因为该项目的人气甚至还不到 llama-dl 的四分之一。尽管这类项目被发布到 Github 上后可能存在一段时间的滞后期,但很有可能在下周就会被下架。

目前已被 DMCA 的是:

  • 下载 llama 权重或微调权重的链接
  • Web 托管代码,更具体地说,是包含这些模型的 huggingface 仓库。

dalai 的创作者刚刚推出了一个分散的模型分发平台 GOAT,由 BitTorrent 和比特币提供支持,用于发布和下载 AI 模型。

LLaMA 更像是早期的 GPT 模型,这类模型是大语言模型最原本的样子,它们的输出结果通常杂乱无章,对于人类来说实用价值第。但只要对这些模型进行一定程度的 fine tune,就可以实现像 GPT-3 (instructGPT) 或 ChatGPT 这样的效果。斯坦福大学就基于 LLaMA 模仿 GPT-3 针对 指令(Instruction)的 fine tune 过程,发布了 Stanford Alpaca。此外,清华大学唐杰教授的团队,一直在进行语言模型的研究,它们的 ChatGLM-6B 效果惊人,由于 Meta LLaMA 的训练数据中不包含简体中文,对于中文开源大模型也只有 GLM 模型具有先进的效果。

在社区高手的发酵下,诞生了一系列方便部署的开源项目,接下来在此对这些项目进行总结和介绍。

  • ggerganov / llama.cpp
    作者 Georgi Gerganov 实现的推理方法,可以把 LLaMA、Alpaca 高效地运行在 CPU 上,甚至有人用手机运行了 LLaMA 模型。
  • THUDM / ChatGLM-6B
    中文开源大语言模型的唯一选择,由清华大学唐杰教授团队开发,效果惊人。
  • tloen / alpaca-lora
    使用 LoRA 技术同样以 instruct 风格 fine tune 的 Alpaca 模型,有一款 UI 可以更方便的使用这个仓库。如果你想使用 Docker,可以参考这个 fork 仓库
  • nichtdax / awesome-totally-open-chatgpt
    一个介绍开源 ChatGPT 替代品的文档仓库,对开源仓库的范围进行了合理的总结和分类,包括了上面介绍的三款模型模型。如果你想要部署一个 ChatGPT 的替代品,可以从这里开始。
  • LianjiaTech / BELLE
    链家 / 贝壳找房开源的基于 alpaca 的中文模型。
  • Const-me / Whisper
    同样基于 Georgi Gerganov 的方法,推理 OpenAI Whisper 模型。
  • bigscience-workshop / petals
    BigScience 提供了一种像 BT 下载一样合作运行大语言模型的方法,可以让家用电脑也能运行 100B+ 参数的模型。由于在自建大模型这个场景下,推理实际上对计算资源的占用率并不高,这样的方法可以提高计算资源的利用率,如果经过良好设计,实际上是一种非常高效的方法。BigScience 声明这样调用可以比将任务外包给云端完成的方式快 10 倍,并且可以对模型进行 fine tune。
  • Alpaca-7B Truss
    Alpaca-7B 的 Truss 实现,Truss 是一个用于开发和部署机器学习模型的开源模型服务框架,根据他们提供的在线 demo,效果很棒。
  • Databricks Dolly
    大数据平台 Databricks 发布的开源大型语言模型,可以在 30 分钟内使用高质量的训练数据对其进行训练,从而展现出类似 ChatGPT 的指令跟随能力。Dolly 模型只有 60 亿参数,比 GPT-3 的 1750 亿参数小得多,且比 GPT-3 的建模时间早两年,但在指令跟随能力方面表现出惊人的效果。

如果你有更好的开源大语言模型,欢迎通过邮件与我分享。

不远的未来

AI 带来的产业升级与下一发银弹

根据 ChatPDF 对 OpenAI 论文大语言模型对劳动力市场的潜在影响力 这篇论文的分析:

约 80%的美国劳动力可能会受到 GPT 模型引入的影响,其中约 19%的工人可能会看到至少 50%的工作任务受到影响。这种影响不仅限于高生产力增长行业,而且涵盖了所有薪资水平。根据第 35 页的 ResumeBuilder.com 的数据,有四分之一的公司已经使用 ChatGPT 替换了工人。

有一些人担忧大语言模型可能会影响人类的薪资,甚至可能会替代人类,在艺术绘画这个领域内,这种担忧非常广泛。从另一个角度来讲,艺术家们似乎抗拒与 AI 合作,没有画师积极参与 AI 开发,这显然不是一个健康的发展过程。

尽管这样的担忧显然是有理由的,打鱼记·上(Midjourney 漫画)

假设,AI 真的为人类带来了产业升级,也许我们可以幻想在不远的将来,领域专家们将像参与到软件开发一样参与到 AI 的研发中,产生高质量的数据用来对 AI 进行调参。未来的 AI 工程就像当今的软件工程一样繁荣发达,专家们研发出可以让普通开发者简单快速上手的 AI 框架,甚至可以让行外的普通人花短时间培训就可以进入 AI 行业,到这个时候,AI 专业将成为继土木工程、计算机科学之后的下一个银弹。

AI 与软件工程师

GitHub Copilot 是生成式语言模型 AI 对软件工程师们的第一次重击,它已经服务了开发者们一年多的时间。最近,GitHub 又推出了更强大的 Copilot X

Copilot 这个词在微软内部似乎已经成为了生成式大语言模型应用的代名词。

已经有许多专注于开发软件工具的 AI 初创企业纷纷涌现。它们包括:

  • Watermelon
    通过高亮显示代码块并利用 Git、通讯系统和工单系统找到重点信息
  • codeium
    Codeium 是一款将人工智能整合至编程过程的高效开发工具,支持 40 多种编程语言和 20 多个编辑器,通过智能搜索、代码生成等 AI 功能,助力开发者与团队提高编码效率和产品交付速度。
  • bloop
    利用 GPT-4 智能理解代码库,并实现高效语义代码搜索
  • zapier
    源自 Hacker News 的初创公司,率先将语义编程引入了 IFTTT 系统中。

欢迎补充。

AI 显然会改变软件工程师的工作方式,但距离替代软件工程师,还远远不够,在文章为什么 AI 无法取代软件工程师中,作者认为,

GPT-4 根据前面提到的文章生成的总结:

虽然 AI 工具如 co-pilot 能提高软件工程效率,但软件工程师仍不可或缺。他们不仅负责编写代码,还需理解复杂系统、管理复杂性、调试代码及维护任务。软件工程师在编写代码、维护质量与交付功能之间寻求平衡,确保系统质量。因此,尽管 AI 技术在某程度上辅助工程师,但优秀的软件工程师和领导者始终是关键。

这篇文章在 Hacker News 上引起了共鸣和讨论,下面将提供 AIGC 总结,但我强烈建议阅读原文,HN 上的大胡子们提供了很多有价值的观点。

GPT-4 根据 Hacker News 中的讨论生成的总结:

尽管人工智能工具如 ChatGPT 在提高编码效率方面具有潜力,但它无法完全取代软件工程师。ChatGPT 的代码不总是正确且有时不符合要求,且通常调用已知解决方案而非创新方案。虽然它在提供代码模板、帮助文档和搜索方面有所帮助,但在实际编写和部署生产代码方面仍有待完善。人们对人工智能在编码中的作用看法不一,需注意 AI 可能引入的复杂性。总之,软件工程师在分析软件复杂性方面仍是不可或缺的。

AI 与教育

对许多人来说,他们可能并未意识到 AI 在他们的教育生涯中扮演了重要角色。事实上,搜索引擎就是现代 AI 的一个典型应用,而绝大多数大学生在学习过程中都使用过搜索引擎。除此之外,还有其他 AI 技术,例如机器翻译和语音合成,在我的英语学习中发挥了巨大作用。自从 Google 还在中国市场时,我就开始利用 Google 翻译来翻译英文电脑游戏和英文游戏网站,这些经历对我英语的提高帮助非常大。

我想强调的是,AI 技术通过各种互联网应用已经渗透到我们的日常生活中。因此,我们不应该因为大型语言模型的出现而忽略 AI 在过去几年的发展。

伦理、法律、道德、监管与安全

从 AI 这个概念诞生以来,从未像今天一样引起了人们的广泛关注和讨论。AI 不仅是第四次产业革命的核心,也是推动社会进步和变革的重要力量。但是,AI 也给伦理道德规范和社会治理带来了挑战,比如数据隐私、算法歧视、责任归属、人机关系等问题。因此,建立和完善 AI 的伦理规范和治理机制,保障 AI 的安全可控和可信赖,是当务之急。

以上内容由 Bing AI 生成

这些都是比较庞大且复杂的话题,如果以后有机会,我会单独写一篇文章来讨论这些问题,目前,我推荐阅读以下资料:

隐私数据训练与联邦学习

联邦学习可以解决许多 ML 项目面临的数据保护和隐私问题,比如数据敏感性、组织隔离、用户隐私等。Flower 是一个开源框架,用于在分布式数据上训练 AI 模型,其使用联邦学习方法,将模型移动到数据而不是将数据移动到模型,以实现监管合规性(例如 HIPAA)和其他无法实现的 ML 用例。Flower 使你可以在许多用户设备或“数据孤立”(独立的数据源)中分布的数据上训练 ML 模型,而不必移动数据,这种方法称为联邦学习。Flower 支持 PyTorch、TensorFlow、JAX、Hugging Face、Fastai、Weights&Biases 等 ML 项目中的所有其他工具,适用于个人工作站、Google Colab、计算集群、公共云实例或私人硬件等各种环境。此外,Flower 提供一个教程,展示了如何使用该框架。

联邦学习还可以解决很多 ML 项目中的问题,如:

  • 生成 AI:很多情况需要敏感数据,用户或组织不愿意上传到云端,但使用联邦学习可以从个人设备中使用敏感数据,同时保护用户隐私。
  • 医疗保健:可以比医生更好地训练癌症检测模型,但没有任何单个组织拥有足够的数据。
  • 金融:个人银行面临数据法规的约束,无法培训良好的模型,因此金融欺诈防范变得更加困难。
  • 自动驾驶:单个汽车制造商无法收集涵盖所有边缘情况的数据。
  • 个人计算:用户不想让某些数据存储在云中,因此使用联邦方法开启了从个人设备使用敏感数据的大门。

Flower 是一种优秀的 AI 技术,其基于联邦学习方法,能够训练分布式且敏感的数据,使得模型不必移动数据,解决了许多 ML 项目面临的数据保护和隐私问题。

以上内容由 ChatGPT 生成

本文正在参加 人工智能创作者扶持计划

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