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…
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