As camadas de pilha LLM sustentam o funcionamento de grandes modelos de linguagem, permitindo que eles processem linguagem e gerar texto semelhante ao humano. Essas camadas estão intrinsecamente conectadas e cada um desempenha um papel vital na eficiência e eficácia do LLMS em várias aplicações. A compreensão dessas camadas pode melhorar significativamente a maneira como aproveitamos os LLMs em cenários do mundo real.
O que são camadas de pilha LLM?
As camadas de pilha LLM referem -se à estrutura organizada que facilita todo o ciclo de vida do LLMS, da aquisição de dados à implantação e interação do usuário. Cada camada serve a um propósito distinto, garantindo que o processo seja simplificado e eficaz para os usuários finais.
Camada de dados
A camada de dados serve como base do desenvolvimento do LLM, enfatizando a importância crítica da qualidade e variedade dos dados.
Importância da camada de dados
A eficácia de um LLM depende muito dos dados em que é treinado. Conjuntos de dados de alta e diversos conjuntos de dados levam a previsões mais precisas e robustas do modelo.
Componentes da camada de dados
- Coleta de dados: Reunindo dados de várias fontes, incluindo livros, artigos da Internet e plataformas de mídia social.
- Pré -processamento de dados: Técnicas como:
- Tokenização: dividindo o texto em unidades menores (tokens).
- Normalização: padronizando os formatos de dados.
- Removendo o ruído: eliminando informações irrelevantes.
- Lidar com dados ausentes: estratégias para lidar com entradas incompletas.
- Aumento de dados: Aprimorando os conjuntos de dados através de métodos como:
- Substituição de sinônimo: trocando palavras com seus sinônimos.
- Inserção aleatória: adicionando palavras relacionadas às frases.
- Tradução de volta: traduzindo o texto para gerar variabilidade.
- Injeção de ruído: Adicionando intencionalmente erros para criar robustez.
Camada de modelo
A camada do modelo é fundamental para as capacidades preditivas do LLMS, determinando o quão bem o modelo pode entender e gerar linguagem.
Visão geral dos componentes da camada modelo
Essa camada compreende vários componentes que trabalham juntos para garantir previsões precisas.
- Arquitetura de modelo: Estruturas como Transformers, Bert e GPT, que ditam como o modelo processa dados.
- Incorporar a camada: Essa camada transforma tokens em vetores densos, permitindo a representação eficaz de dados de entrada através de técnicas como Word2Vec e Glove.
- Mecanismos de atenção: Recursos como auto-atendimento e atenção cruzada que aumentam a precisão preditiva, concentrando-se nas partes relevantes da entrada.
- Normalização da camada: Técnicas empregadas para estabilizar o treinamento e garantir desempenho consistente.
- Camadas Feedforward: Eles aplicam transformações e funções de ativação, como Relu e Gelu, aos dados processados.
- Camadas de saída: Os componentes finais que geram previsões com base nos dados de entrada refinados.
Camada de implantação
A camada de implantação é onde o LLMS faz a transição do desenvolvimento para os aplicativos do mundo real, tornando-os acessíveis para uso.
Estágios de implantação
O processo de implantação compreende vários estágios vitais para garantir uma integração perfeita nos aplicativos.
- Modelo Serviço: Envolve lidar com solicitações em tempo real por meio da interação Swift.
- Escalabilidade: Estratégias para gerenciar solicitações de entrada, incluindo:
- Escala horizontal: Adicionando mais máquinas para distribuir a carga.
- Escala vertical: aumentando os recursos das máquinas existentes.
- Otimização de latência: Técnicas como a poda e quantização do modelo que melhoram os tempos de resposta durante a inferência.
- Monitoramento e manutenção: Rastreamento contínuo de desempenho, atualização do modelo e garantindo precisão mantida por meio de métricas relevantes.
Camada de interface
Essa camada é vital para a interação do usuário, preenchendo a lacuna entre os usuários e o LLM.
Mecanismos para interação do usuário
Comunicação entre o Modelo de linguagem grande e os usuários são facilitados por vários mecanismos.
- APIs e interfaces: Isso permite que os usuários interajam com o LLMS por meio de APIs RESTful e interfaces gráficas de usuário (GUIs).
- Loops de feedback: Técnicas para integrar a entrada do usuário no modelo para melhoria contínua, incluindo métodos como aprendizado ativo e integração de feedback em tempo real.
