從零開始掌握大型語言模型（LLM）：給台灣初學者的終極指南！
各位台灣的朋友們，大家好！近年來，大型語言模型（LLM）這個詞彙越來越常出現在我們的生活中，無論是新聞報導、科技論壇，甚至是日常對話，都可能聽到它的身影。但對於許多剛接觸這個領域的朋友來說，LLM 聽起來可能既高深又複雜。
別擔心！這篇文章將以最簡單易懂的方式，帶領你一步一步了解 LLM 的核心概念，並提供實用的學習資源，讓你也能輕鬆踏入 LLM 的世界。 參考了 Maxime Labonne 所創建的 LLM Course (https://github.com/mlabonne/llm-course)。
什麼是大型語言模型（LLM）？
簡單來說，大型語言模型就像一個非常聰明的「文字接龍」遊戲高手。它透過學習大量的文字資料，學會了預測句子中下一個單字的能力。更進一步，LLM 不僅能接龍，還能生成文章、翻譯語言、回答問題，甚至進行創意寫作。
想像一下，你想要寫一篇關於「台灣美食」的部落格文章，但卻苦於沒有靈感。這時候，你可以請 LLM 提供一些建議，例如：
- LLM： 「台灣美食聞名世界，你可以從夜市小吃、特色餐廳、或是地方特產等不同角度切入。例如，你可以介紹滷肉飯的歷史、珍珠奶茶的製作過程，或是阿里山咖啡的風味。」
LLM 不僅提供了寫作方向，還能根據你的需求，進一步生成文章草稿，大幅提升你的寫作效率。
LLM 的應用領域
LLM 的應用範圍非常廣泛，幾乎涵蓋了所有與文字相關的領域：
- 自然語言處理（NLP）： LLM 是 NLP 的核心技術，可用於文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。
- 聊天機器人： LLM 讓聊天機器人更具人性化，能夠理解使用者的意圖，並提供更自然、更流暢的對話體驗。
- 內容生成： LLM 可以自動生成文章、新聞稿、產品描述等內容，節省大量的人力成本。
- 程式碼生成： 某些 LLM 甚至可以根據文字描述，自動生成程式碼，降低程式設計的門檻。
LLM 入門：從哪裡開始？
對於初學者來說，學習 LLM 可以分為三個階段：
- 基礎知識（LLM Fundamentals）： 了解 LLM 的數學基礎、程式語言（Python）和神經網路概念。
- LLM 科學家（The LLM Scientist）： 學習如何使用最新的技術，打造效能最佳的 LLM。
- LLM 工程師（The LLM Engineer）： 學習如何開發基於 LLM 的應用程式，並將其部署到生產環境。
1. 基礎知識（LLM Fundamentals）
如果你對數學、Python 和神經網路不太熟悉，可以從以下資源開始學習：
- 數學：
- 線性代數： 3Blue1Brown 的「線性代數的本質」系列影片，以幾何的角度講解線性代數的概念。
- 統計學： StatQuest 的 Statistics Fundamentals 提供了簡單明瞭的統計學概念解釋。
- Python：
- Real Python： 提供了從入門到進階的 Python 教學文章。
- freeCodeCamp – Learn Python: 完整介紹Python核心概念的長影片。
- 神經網路：
- 3Blue1Brown 的 「什麼是神經網路？」影片，以直觀的方式解釋神經網路的運作原理。
- freeCodeCamp – Deep Learning Crash Course: 有效率地介紹了深度學習中所有最重要的概念。
2. LLM 科學家（The LLM Scientist）
在這個階段，你將學習 LLM 的架構、預訓練、微調（Fine-tuning）、量化（Quantization）等核心技術。
- LLM 架構： 了解 Transformer 架構的演進，以及 Tokenization、Attention mechanisms 等重要概念。
- LLM Visualization by Brendan Bycroft: LLM 內部的互動式 3D 可視化。
- Decoding Strategies in LLMs by Maxime Labonne: 提供程式碼和視覺化的方式，介紹不同的文字生成策略。
- 微調（Fine-tuning）： 學習如何使用少量資料，讓 LLM 更好地適應特定任務。
- Fine-tune Llama 3.1 Ultra-Efficiently with Unsloth by Maxime Labonne: 實際操作的教學，教你如何使用 Unsloth 微調 Llama 3.1 模型。
- 量化（Quantization）： 學習如何降低 LLM 的模型大小和計算成本，使其更容易部署到資源有限的裝置上。
- Introduction to quantization by Maxime Labonne: 概述量化、absmax 和 zero-point 量化，以及 LLM.int8()，並提供程式碼。
3. LLM 工程師（The LLM Engineer）
在這個階段，你將學習如何開發基於 LLM 的應用程式，例如聊天機器人、問答系統、內容生成工具等。
- RAG（Retrieval Augmented Generation）： 學習如何結合 LLM 和外部知識庫，提升 LLM 的回答準確性。
- LangChain – Q&A with RAG: 逐步教學，教你如何建立一個典型的 RAG 流程。
- Agents： 學習如何使用 LLM 打造能夠自主執行任務的智能代理。
- Agents Course: Hugging Face 製作的熱門 AI 代理課程。
- 部署（Deploying LLMs）： 學習如何將 LLM 部署到雲端、伺服器或行動裝置上。
- Streamlit – Build a basic LLM app: 教學課程，教你如何使用 Streamlit 製作一個基本的 ChatGPT 類型的應用程式。
實作心得與錯誤排除指南
在學習 LLM 的過程中，實作是非常重要的一環。透過實際操作，你可以更深入地了解 LLM 的運作原理，並發現潛在的問題。
以下分享一些個人在實作過程中的心得與錯誤排除指南：
- 選擇合適的硬體： LLM 的訓練和推論需要大量的計算資源。如果你沒有足夠的硬體設備，可以考慮使用雲端服務，例如 Google Colab、AWS 或 Azure。
- 善用現有的工具和函式庫： 有許多開源的工具和函式庫可以幫助你更輕鬆地開發 LLM 應用程式，例如 Hugging Face Transformers、LangChain 和 LlamaIndex。
- 注意資料品質： LLM 的效能很大程度上取決於訓練資料的品質。請確保你的訓練資料乾淨、正確且具有代表性。
- 除錯技巧： 當你的 LLM 應用程式出現問題時，可以從以下幾個方面進行除錯：
- 檢查程式碼： 仔細檢查程式碼，確認沒有語法錯誤或邏輯錯誤。
- 觀察日誌： 觀察程式的日誌輸出，了解程式的執行流程和錯誤訊息。
- 使用除錯工具： 使用除錯工具，例如 pdb 或 PyCharm Debugger，逐步執行程式碼，找出問題所在。
台灣社群資源
學習 LLM 的路上，你並不孤單！台灣有許多活躍的社群，可以提供你學習上的協助和交流的機會。
- 台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）： 台灣領先的人工智慧研究機構，定期舉辦講座和工作坊，分享最新的 AI 技術。
- PyCon Taiwan： 台灣最大的 Python 社群，每年舉辦 PyCon Taiwan 年會，邀請國內外專家分享 Python 相關的技術和經驗。
- Facebook 社團： 在 Facebook 上搜尋「人工智慧」、「深度學習」等關鍵字，可以找到許多台灣的 AI 社群，加入社團可以與其他成員交流學習心得、分享資源。
結語
大型語言模型是一個充滿潛力的領域，無論你是對 AI 技術充滿好奇的學生、想要提升工作效率的上班族，或是想要開發創新產品的創業者，都可以從學習 LLM 中獲益。
希望這篇文章能幫助你踏出 LLM 學習的第一步。祝你學習順利！
參考閱讀
https://github.com/mlabonne/llm-course
