6常见的LLM自定义策略简要解释

>本文探讨了自定义大型语言模型（LLM）的六个关键策略，从简单技术到更多资源密集型方法。 选择正确的方法取决于您的特定需求，资源和技术专长。

为什么要自定义llms？

>预先训练的LLM，虽然强大，但通常没有特定的业务或领域要求。 自定义LLM可让您根据自己的确切需求定制其功能，而无需从头开始培训模型。 对于缺乏大量资源的较小团队，这尤其至关重要。

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选择正确的llm：> 在自定义之前，选择适当的基本模型至关重要。要考虑的因素包括：

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>开源与专有：开源模型具有灵活性和控制能力，但需求技术技能，而专有模型则提供了易于访问和卓越的性能。

• >任务和指标：不同的模型在各种任务（问题回答，摘要，代码生成）上表现出色。 基准指标和域特异性测试是必不可少的。 架构：
仅解码器模型（如GPT）在文本生成方面很强，而编码器模型（如T5）更适合翻译。 诸如专家混合（MOE）之类的新兴体系结构表现出承诺。
• 模型尺寸：
较大的模型通常表现更好，但需要更多的计算资源。>
• >六个LLM自定义策略（通过资源强度排名）：
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• 以下策略以资源消耗的上升顺序呈现：> 1。及时工程

提示工程涉及仔细制作输入文本（提示）以指导LLM的响应。 这包括指令，上下文，输入数据和输出指标。 零拍，一击和少量射击提示等技术，以及更高级的思想链（COT），思想树，自动推理和工具使用（ART）以及反应，可以显着提高性能。 及时的工程效率且容易实施。

2。解码和采样策略

在推理时，控制解码策略（贪婪搜索，梁搜索，采样）和采样参数（温度，TOP-K，TOP-P）允许您调整LLM输出的随机性和多样性。 这是一种影响模型行为的低成本方法。

3。检索增强发电（RAG）

rag通过合并外部知识来增强LLM响应。 它涉及从知识库中检索相关信息，并将其与用户的查询一起将其提供给LLM。 这降低了幻觉并提高了准确性，尤其是针对特定领域的任务。 抹布相对效率相对较高，因为它不需要重新训练LLM。

4。基于代理的系统

基于代理的系统使LLMS能够与环境交互，使用工具并维护内存。 诸如React（协同推理和行动）之类的框架将推理与动作和观察结果相结合，改善了复杂任务的性能。 代理在管理复杂的工作流和工具利用方面具有很大的优势。

5。微调

>微调涉及使用自定义数据集更新LLM的参数。 与完整的微调相比，诸如LORA之类的参数效率微调（PEFT）方法显着降低了计算成本。 这种方法比以前的方法需要更多的资源，但提供了更大的性能提高。> 6。从人类反馈（RLHF）

中学习的强化学习

通过基于人类的反馈训练奖励模型，

RLHF将LLM的输出与人类偏好保持一致。 这是资源密集型的方法，需要大量的人类注释和计算能力，但它可以导致响应质量和与所需行为的一致性的重大改进。>

>此概述提供了对各种LLM自定义技术的全面理解，使您能够根据您的特定要求和资源选择最合适的策略。 切记在进行选择时要考虑资源消耗和绩效增长之间的权衡。>

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