Co to jest LLM Feeding?
LLM feeding (karmienie LLM) to fundamentalny proces polegający na dostarczaniu danych wejściowych do Dużych Modeli Językowych (LLM) w celu ich przetwarzania i generowania danych wyjściowych. Proces ten jest znacznie szerszy niż samo wprowadzenie tekstu i obejmuje kilka kluczowych aspektów.
Jakość i rodzaje danych do LLM Feedingu
Podstawą skutecznego karmienia LLM są czyste, zweryfikowane i wysokiej jakości dane. Niedokładne dane prowadzą do generowania błędnych wyników, utraty zaufania do modelu i ogólnego spadku jego efektywności. Proces obejmuje różnorodne typy danych, co pozwala na wykorzystanie modeli multimodalnych. Modele te mogą przetwarzać jednocześnie tekst, obrazy, dźwięk i wideo, tokenizując każdy rodzaj danych za pomocą odpowiednich koderów, aby przekształcić je na format zrozumiały dla sieci neuronowej. Źródłem danych mogą być również bazy kodu (np. z repozytoriów GitHub), zawartość stron internetowych czy specjalistyczna dokumentacja domenowa.
Metody sterowania i dostarczania kontekstu
Karmienie LLM to nie tylko pasywne dostarczanie danych, ale również aktywny proces kierowania modelem. Służą do tego specjalne techniki:
- Inżynieria promptów: Projektowanie precyzyjnych poleceń (promptów), które jasno instruują model, jakiego rodzaju odpowiedzi się oczekuje.
- Dostrajanie (Fine-tuning): Trenowanie wstępnie wytrenowanego modelu na specyficznym, mniejszym zbiorze danych, aby dostosować go do konkretnych zadań, takich jak analiza sentymentu czy streszczanie tekstów, i poprawić jego wydajność w danej dziedzinie.
- Wzmożenie generacji przez pobieranie (RAG – Retrieval-Augmented Generation): Technika, która łączy model z zewnętrznymi źródłami wiedzy (np. bazami danych, dokumentacją). Przed wygenerowaniem odpowiedzi model pobiera z tych źródeł aktualne i adekwatne informacje, co znacząco zwiększa dokładność i wiarygodność wyniku.
LLM Feeding w architekturze modeli językowych – kompensacja braku pamięci
Dostarczone dane są przetwarzane przez wewnętrzne komponenty modelu, takie jak warstwa osadzania (która przekształca słowa w wektory numeryczne), mechanizm uwagi (który pozwala modelowi skupić się na najważniejszych częściach danych) oraz warstwa feedforward (która przetwarza te informacje w celu uczenia się złożonych wzorców). Co kluczowe, LLM domyślnie nie posiadają pamięci długotrwałej – każda sesja jest nowa. Dlatego ciągłe “karmienie” danymi jest niezbędne, aby zapewnić modelowi kontekst potrzebny do prowadzenia spójnej i logicznej interakcji.
Proces LLM feedingu w praktyce (Inferencja)
Na etapie użytkowania modelu, tzw. dostawcy inferencji wykorzystują dane wejściowe od użytkownika (czyli “karmią” model) i przetwarzają je przy użyciu wytrenowanych wag modelu, działającego na wydajnej infrastrukturze (GPU/TPU). Użytkownik końcowy otrzymuje wygenerowane w ten sposób dane wyjściowe, najczęściej za pośrednictwem interfejsu API.
Ładowanie...
