6常見的LLM自定義策略簡要解釋

>本文探討了自定義大型語言模型（LLM）的六個關鍵策略，從簡單技術到更多資源密集型方法。 選擇正確的方法取決於您的特定需求，資源和技術專長。

為什麼要自定義llms？

>預先訓練的LLM，雖然強大，但通常沒有特定的業務或領域要求。 自定義LLM可讓您根據自己的確切需求定制其功能，而無需從頭開始培訓模型。 對於缺乏大量資源的較小團隊，這尤其至關重要。

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選擇正確的llm：> 在自定義之前，選擇適當的基本模型至關重要。要考慮的因素包括：

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>開源與專有：開源模型具有靈活性和控制能力，但需求技術技能，而專有模型則提供了易於訪問和卓越的性能。

• >任務和指標：不同的模型在各種任務（問題回答，摘要，代碼生成）上表現出色。 基準指標和域特異性測試是必不可少的。 架構：
僅解碼器模型（如GPT）在文本生成方面很強，而編碼器模型（如T5）更適合翻譯。 諸如專家混合（MOE）之類的新興體系結構表現出承諾。
• 模型尺寸：
較大的模型通常表現更好，但需要更多的計算資源。 >
• >六個LLM自定義策略（通過資源強度排名）：
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• 以下策略以資源消耗的上升順序呈現：> 1。及時工程

提示工程涉及仔細製作輸入文本（提示）以指導LLM的響應。 這包括指令，上下文，輸入數據和輸出指標。 零拍，一擊和少量射擊提示等技術，以及更高級的思想鏈（COT），思想樹，自動推理和工具使用（ART）以及反應，可以顯著提高性能。 及時的工程效率且容易實施。

2。解碼和採樣策略

在推理時，控制解碼策略（貪婪搜索，梁搜索，採樣）和採樣參數（溫度，TOP-K，TOP-P）允許您調整LLM輸出的隨機性和多樣性。 這是一種影響模型行為的低成本方法。

3。檢索增強發電（RAG）

rag通過合併外部知識來增強LLM響應。 它涉及從知識庫中檢索相關信息，並將其與用戶的查詢一起將其提供給LLM。 這降低了幻覺並提高了準確性，尤其是針對特定領域的任務。 抹布相對效率相對較高，因為它不需要重新訓練LLM。

4。基於代理的系統

基於代理的系統使LLMS能夠與環境交互，使用工具並維護內存。 諸如React（協同推理和行動）之類的框架將推理與動作和觀察結果相結合，改善了複雜任務的性能。 代理在管理複雜的工作流和工具利用方面具有很大的優勢。

5。微調

>微調涉及使用自定義數據集更新LLM的參數。 與完整的微調相比，諸如LORA之類的參數效率微調（PEFT）方法顯著降低了計算成本。 這種方法比以前的方法需要更多的資源，但提供了更大的性能提高。 > 6。從人類反饋（RLHF）

中學習的強化學習

通過基於人類的反饋訓練獎勵模型，

RLHF將LLM的輸出與人類偏好保持一致。 這是資源密集型的方法，需要大量的人類註釋和計算能力，但它可以導致響應質量和與所需行為的一致性的重大改進。 >

>此概述提供了對各種LLM自定義技術的全面理解，使您能夠根據您的特定要求和資源選擇最合適的策略。 切記在進行選擇時要考慮資源消耗和績效增長之間的權衡。 >

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