介绍
生成式人工智能是一个引人入胜的领域，它承诺改变我们与技术互动和生成内容的方式，并已席卷全球。在本文中，我们将探索大型语言模型（LLMs）的迷人领域，它们的构建模块，封闭源LLMs带来的挑战以及开源模型的出现。我们还将深入探讨H2O的LLM生态系统，包括h2oGPT和LLM DataStudio等工具和框架，使个人能够在没有深入编码技能的情况下训练LLMs。
学习目标：
- 了解大型语言模型（LLMs）的生成式人工智能的概念和应用。
- 认识封闭源LLMs的挑战和开源模型的优势。
- 探索H2O的LLM生态系统，以实现无需深入编码技能的人工智能训练。
LLMs的构建模块：基础模型和微调
在我们深入研究LLMs的细节之前，让我们先了解生成式人工智能的概念。在以预测性人工智能为主，基于历史数据模式进行预测的同时，生成式人工智能则颠覆了这一模式。它赋予了机器从现有数据集中创建新信息的能力。
想象一下，一个机器学习模型不仅能够预测，还能生成文本、概括内容、分类信息等，这一切都来自于一个模型。这就是大型语言模型（LLMs）的作用。
LLMs采用多步骤的过程，首先是一个基础模型。这个模型需要一个庞大的数据集进行训练，通常是以TB或PB为单位的数据。这些基础模型通过预测序列中的下一个单词来学习，目的是理解数据内部的模式。
一旦建立了基础模型，下一步是微调。在此阶段，使用经过精心策划的数据集进行有监督微调，将模型塑造成所需的行为。这可能涉及训练模型执行特定任务，例如多选题选择、分类等。
第三步是强化学习与人类反馈，进一步提升模型的性能。通过使用基于人类反馈的奖励模型，模型微调其预测，使其更加贴近人类的偏好。这有助于减少噪音并提高响应的质量。
这个过程中的每一步都有助于提高模型的性能并减少不确定性。值得注意的是，基础模型、数据集和微调策略的选择取决于具体的用例。
封闭源LLMs的挑战和开源模型的崛起
封闭源LLMs，如ChatGPT、Google Bard等，已经证明了它们的有效性。然而，它们也带来了一些挑战。这些挑战包括数据隐私问题、定制和控制能力有限、高运营成本以及偶尔的不可用性。
组织和研究人员已经认识到需要更易于访问和定制的LLMs。为此，他们开始开发开源模型。这些模型具有成本效益、灵活性，并可以根据特定要求进行定制。它们也消除了将敏感数据发送到外部服务器的担忧。
开源LLMs使用户能够训练自己的模型并访问算法的内部工作原理。这个开放的生态系统提供了更多的控制和透明度，为各种应用提供了一个有希望的解决方案。
H2O的LLM生态系统：无需编码的LLM训练工具和框架
H2O是机器学习领域的一家重要参与者，他们开发了一个强大的LLM生态系统。他们的工具和框架可以在无需深入编码专业知识的情况下进行LLM训练。让我们来探索其中的一些组件。
h2oGPT
h2oGPT是一个可以在自己的数据上进行训练的经过微调的LLM。最棒的部分是，它完全免费使用。通过h2oGPT，您可以尝试使用LLMs，甚至商业应用。这个开源模型使您能够探索LLMs的能力，而无需面对财务障碍。
部署工具
H2O.ai 提供了一系列的工具，用于部署你的LLMs，确保你的模型能够有效且高效地投入使用。无论你是在构建聊天机器人、数据科学助手还是内容生成工具，这些部署选项都提供了灵活性。
LLM 训练框架
训练一个LLM可能是一个复杂的过程，但是H2O的LLM训练框架简化了这个任务。借助像Colossal和DeepSpeed这样的工具，你可以有效地训练你的开源模型。这些框架支持各种基础模型，并允许你针对特定任务进行微调。
演示：使用H2O的LLM DataStudio准备数据和微调LLMs
现在让我们深入演示一下如何使用H2O的LLM生态系统，特别关注LLM DataStudio。这个无代码解决方案可以让你准备数据以微调你的LLM模型。无论你是处理文本、PDF还是其他数据格式，LLM DataStudio都可以简化数据准备过程，使其适用于广泛的用户。
在这个演示中，我们将逐步介绍准备数据和微调LLMs的步骤，突出这些工具的用户友好性。最后，你将更清楚如何利用H2O的生态系统来开展自己的LLM项目。
LLM和生成式人工智能的世界正在快速发展，H2O在这个领域的贡献使其比以往任何时候都更易于访问。借助开源模型、部署工具和用户友好的框架，你可以在无需深入编码技能的情况下利用LLM的强大功能进行各种应用。AI驱动的内容生成和交互的未来已经来临，能够参与这个变革性旅程令人兴奋。
介绍h2oGPT：多模型聊天界面
在人工智能和自然语言处理领域，语言模型的能力有了显著的发展。GPT-3和类似的模型的出现为理解和生成类似人类文本的新可能性铺平了道路。然而，这个旅程并不止于此。语言模型的世界不断扩展和改进，其中一个令人兴奋的发展是h2oGPT，一个将大型语言模型的概念提升到新水平的多模型聊天界面。
h2oGPT就像GPT的一个子孙，但它带来了一个变化。h2oGPT不依赖于单一的大型语言模型，而是同时利用多个语言模型的力量。这种方法为用户提供了多样的回答和见解。当你提出一个问题时，h2oGPT将该查询发送给多个语言模型，包括Llama 2、GPT-NeoX、Falcon 40 B等。每个模型都会以自己独特的答案回复。这种多样性使你可以比较和对比来自不同模型的回答，找到最适合你需求的答案。
例如，如果你问一个问题，比如“统计学是什么？”你将会收到来自h2oGPT中各种LLMs的回答。这些不同的回答可以为同一主题提供有价值的观点。这个强大的特性不仅非常有用，而且完全免费使用。
利用LLM DataStudio简化数据整理
要有效地微调一个大型语言模型，你需要高质量的精心整理的数据。传统上，这涉及到雇佣人员来手工编写提示、收集对比和生成答案，这可能是一个费时费力的过程。然而，h2oGPT引入了一个改变游戏规则的解决方案，叫做LLM DataStudio，它简化了这个数据整理过程。
LLM DataStudio可以让你轻松地从非结构化数据中创建精心整理的数据集。想象一下，你想要训练或微调一个LLM来理解一份特定的文档，比如一篇关于h2oGPT的H2O论文。通常，你需要阅读这篇论文并手动生成问题和答案。这个过程可能是繁琐的，尤其是在处理大量数据时。
但是使用LLM DataStudio，这个过程变得更加简单。你可以上传各种类型的数据，比如PDF、Word文档、网页、音频数据等。系统会自动解析这些信息，提取相关的文本片段，并创建问题与答案对。这意味着你可以创建高质量的数据集，而不需要手动输入数据。
无需编码的数据清洗和准备
清洗和准备数据集是训练语言模型的关键步骤，而LLM DataStudio可简化此任务，无需任何编码技能。该平台提供多种选项来清洗您的数据，例如删除空格、URL、亵渎语言或控制响应长度。它甚至允许您检查提示和答案的质量。所有这些都通过用户友好的界面实现，因此您可以在不编写任何代码的情况下有效地清洗数据。
此外，您可以通过增加额外的对话系统、问题和答案来扩充数据集，为您的LLM提供更多上下文。一旦准备好数据集，您可以以JSON或CSV格式下载它，以便训练自定义语言模型。
使用H2O LLM Studio训练您的自定义LLM
现在您已经有了策划的数据集，是时候训练您的自定义语言模型了，而H2O LLM Studio是帮助您完成这个任务的工具。该平台专为培训语言模型而设计，无需任何编码技能。
该过程始于将数据集导入LLM Studio。您需指定包含提示和响应的列，并由平台提供数据集的概述。接下来，您创建一个实验，为其命名并选择一个骨干模型。选择骨干模型取决于您的具体用例，因为不同模型在各种应用中表现出色。您可以从一系列选项中选择，每个选项具有不同数量的参数，以满足您的需求。
在实验设置过程中，您可以配置诸如纪元数、低秩近似、任务概率、温度等参数。如果您对这些设置不熟悉，不用担心；LLM Studio提供最佳实践指南。此外，您可以使用OpenAI的GPT作为评估模型性能的指标，但如果您不希望使用外部API，也可以使用其他指标如BLEU。
配置完实验后，您可以开始训练过程。LLM Studio提供日志和图表，帮助您监控模型的进展。训练成功后，您可以与自定义LLM进行聊天会话，测试其回答，并甚至下载模型以供进一步使用。
结论
通过大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能的世界，我们揭示了这些模型的变革潜力。H2O生态系统所体现的开源LLMs的出现，使得这项技术比以往更加易于接触。借助用户友好的工具、灵活的框架以及像h2oGPT这样的多样化模型，我们正见证AI驱动的内容生成和交互方面的革命。
h2oGPT、LLM DataStudio和H2O LLM Studio代表了一组强大的工具，使用户能够使用大型语言模型、轻松策划数据并训练自定义模型，而无需编码专业知识。这一全面的资源套件不仅简化了流程，而且使更广泛的受众能够接触到，引领着AI驱动的自然语言理解和生成的新时代。无论您是经验丰富的AI从业者还是刚刚开始，这些工具都提供了探索语言模型及其应用的机会。
主要要点：
- 由LLMs驱动的生成式人工智能使机器能够从现有数据中创建新信息，打开了超越传统预测模型的可能性。
- 像h2oGPT这样的开源LLMs为用户提供了具有成本效益、可定制和透明的解决方案，消除了对数据隐私和控制的担忧。
- H2O生态系统提供了一系列工具和框架，例如LLM DataStudio和H2O LLM Studio，作为训练LLMs的无代码解决方案。
常见问题
关于作者：Favio Vazquez
Favio Vazquez是H2O.ai的首席数据科学家和解决方案工程师之一，该公司是全球最大的机器学习平台之一。他居住在墨西哥，并领导拉丁美洲和西班牙的所有业务。在这个角色中，他致力于开发为LATAM客户量身定制的尖端数据科学解决方案。他精通Python及其生态系统，并熟练掌握H2O Driverless AI和H2O Hybrid Cloud，使他能够创建创新的数据驱动应用程序。此外，他在私人和开源项目中的积极参与进一步证明了他对人工智能的承诺。
DataHour 页面：https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-training-your-own-llm-without-coding
LinkedIn：https://www.linkedin.com/in/faviovazquez/