Welche grundlegenden Konzepte sollten Sie studieren, wenn Sie große Sprachmodelle verstehen möchten?
Der Großteil des Codes, den wir zur Interaktion mit LLMs (Giant Language Fashions) verwenden, ist hinter mehreren APIs verborgen – und das ist intestine so.
Aber wenn Sie wie ich sind und verstehen wollen, ins Und Ausgänge dieser magischen Modelle gibt es noch Hoffnung für Sie. Abgesehen von den Forschern, die an der Entwicklung und Schulung neuer LLMs arbeiten, gibt es derzeit hauptsächlich zwei Arten von Menschen, die mit diesen Modelltypen spielen:
- Benutzer, die über Anwendungen interagieren wie ChatGPT oder Zwillinge.
- Datenwissenschaftler und Entwickler, die mit verschiedenen Bibliotheken arbeiten, wie zum Beispiel nennchen, Lama-Index oder sogar mit Zwillinge oder OpenAI APIs, die den Aufbauprozess auf diesen Modellen vereinfachen.
Das Downside ist – und das haben Sie vielleicht schon gespürt –, dass es grundlegendes Wissen über Textual content Mining und natürliche Sprachverarbeitung gibt, das in Verbraucherprodukten oder APIs völlig verborgen ist. Und verstehen Sie mich nicht falsch – sie eignen sich hervorragend für die Entwicklung cooler Anwendungsfälle rund um diese Technologien. Aber wenn Sie tieferes Wissen haben möchten, um komplexe Anwendungsfälle zu erstellen oder LLMs etwas besser zu manipulieren, müssen Sie die Grundlagen überprüfen – insbesondere, wenn sich die Modelle so verhalten, wie Sie es möchten …