大語言模型（LLM）微調（fine-tuning）是一個讓現有的 AI 模型更符合特定領域需求的過程。我們這裡用簡單的例子來說明這個概念：

1. 原始模型：假設你有一個已經訓練好的 AI 模型，這個模型可以理解和生成很多不同主題的文本，就像一個知識廣博但通用型的助手，對於領域知識就容易瞎掰或是有幻覺的產生。

2. 特定任務需求：你希望這個模型能夠在特定領域（例如：教育、醫療、法律或客服）更精通。此時，你需要讓模型「學習」這個領域的專門知識。

3. 收集資料：你收集了一些這個領域的專門資料，例如：考試題目、醫療報告、法律文件或客服對話記錄。這些資料是模型需要學習的內容。

4. 微調過程：你用收集到的專門資料對模型進行再訓練。這個過程叫做「微調（fine-tuning）」。模型會根據新的數據進一步調整自己的內部參數，從而在特定領域上變得更加精通。

5. 結果：經過微調後，模型現在不僅能夠處理一般的文本，還能在特定領域內提供更準確、更有幫助的回應。例如：一個微調過的醫療模型可以更準確地回答健康問題。

參考文件

1. Getting started with LLM fine-tuning
2. An Introductory Guide to Fine-Tuning LLMs
3. 【LLM 10大觀念-3】快速建造自己個instruction tuning dataset
4. Fine-tuning large language models (LLMs) in 2024
5. AI / ML領域相關學習筆記入口頁面
6. LLM Note Day 24 - 語言模型微調 LLM Finetuning
7. 2024 Generative AI年會活動筆記

總結

LLM 微調（fine-tuning）就是將一個通用的 AI模型進一步訓練，使其在某個特定領域表現得更好，更有可以應用性。

LangChain：LLM 大型語言模型開源框架 Framework 入門教學​

隨著大型語言模型（LLM）的廣泛應用，開發者們需要更靈活、更高效的工具來構建和管理這些模型。LangChain 是一個專為 LLM 設計的開源框架，旨在簡化 LLM 的整合、部署和應用。本文將介紹 LangChain 的基本概念、特性和使用方法，幫助您快速入門。

1. LangChain 介紹​

LangChain 是一個專為 LLM 設計的開源框架，提供了一系列工具和介面，使開發者能夠更輕鬆地使用 LLM 進行文本生成、問答系統、聊天機器人等應用。LangChain 支持多種 LLM，如 OpenAI 的 GPT 系列模型，並提供了豐富的功能來優化模型的性能和用戶體驗。

2. 安裝 LangChain​

在開始使用 LangChain 之前，首先需要安裝它。您可以使用以下命令通過 pip 來安裝：

pip install langchain

3. 基本使用​

LangChain 提供了一個簡單且一致的介面來使用各種 LLM。下面是如何使用 LangChain 進行基本文本生成的範例：

from langchain import LanguageModel

# 初始化模型
model = LanguageModel(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 文字生成
prompt = "Write a poem about the sea."
response = model.generate(prompt)

print(response)

在這個示例中，我們首先導入了 LangChain 的 LanguageModel 類，並使用 model_name 指定我們要使用的模型。接著，我們提供一個提示語 prompt，並使用 generate 方法來生成文本。

4. 高級功能​

LangChain 不僅支持基本的文本生成，還提供了許多高級功能，包括檢索增強生成（RAG）、上下文管理和自定義管道等。

檢索增強生成（RAG）​

RAG 是 LangChain 的一個強大功能，它結合了檢索和生成技術，提供更豐富和上下文相關的回應。以下是一個簡單的 RAG 示例：

from langchain import RAG

# 初始化 RAG 模型
rag_model = RAG(model_name="gpt-3.5-turbo", retriever="dense")

# 提供查詢
query = "What are the latest advancements in AI?"

# 檢索並生成回應
response = rag_model.generate(query)

print(response)

在這個示例中，我們使用 RAG 類初始化了一個 RAG 模型，並指定了檢索器類型。然後，我們提供了一個查詢 query，並使用 generate 方法來檢索相關信息並生成回應。

上下文管理​

LangChain 支持上下文管理，使模型能夠在會話中保持上下文。這對於構建聊天機器人和問答系統非常有用。

from langchain import Conversation

# 初始化會話
conversation = Conversation(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 添加上下文
conversation.add_user_input("Hello, who won the World Series in 2020?")
response = conversation.get_response()

print(response)

# 添加更多上下文
conversation.add_user_input("Who was the MVP?")
response = conversation.get_response()

print(response)

在這個示例中，我們使用 Conversation 類初始化了一個會話，並逐步添加用戶輸入。模型能夠根據上下文生成更相關的回應。

5. 自定義管道​

LangChain 允許您創建自定義管道，以滿足特定應用需求。以下是一個自定義管道的簡單示例：

from langchain import Pipeline

# 定義自定義步驟
def preprocess(text):
    return text.lower()

def postprocess(response):
    return response.capitalize()

# 創建管道
pipeline = Pipeline(steps=[preprocess, "gpt-3.5-turbo", postprocess])

# 使用管道生成文本
prompt = "Explain the significance of the moon landing."
response = pipeline.run(prompt)

print(response)

在這個示例中，我們定義了兩個自定義步驟 preprocess 和 postprocess，並將它們與模型集成到一個管道中。這允許我們在文本生成之前和之後對文本進行處理。

6. 總結​

LangChain 是一個強大且靈活的開源框架，專門為 LLM 的使用和管理設計。無論是簡單的文本生成還是複雜的檢索增強生成，LangChain 都提供了豐富的功能來滿足您的需求。希望這篇入門教學能幫助您快速上手 LangChain，開發出強大的應用。

Doc

1. 【Day10】Langchain 教學的簡單中文化
2. line 透過 LangChain 打造一個股價查詢 LINEBot - 股價小幫手
3. Flowise - Build LLM Apps Easily
4. LangChain github
5. LangChain’s flexible abstractions and AI-first toolkit make it the #1 choice for developers when building with GenAI.
6. langchain 教學
7. LangChain是什麼？AI開發者必須了解的LLM開源框架
8. 利用 LangChain 實作多模態模型的 RAG：除了讀文章也能看圖答題
9. 利用LangChain實作ChatPDF：問個問題，輕鬆找出文件重點
10. 何謂 LangChain？
11. 全端 LLM 應用開發(向量資料庫, Hugging Face, OpenAI, Azure ML, LangChain, FastAPI and more) 系列

擷取擴增產生/檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一種結合檢索和生成技術的混合模型，用於改善文本生成任務的性能。這種方法能夠在生成文本時引入外部知識，從而生成更準確和上下文相關的內容。以下是對 RAG 的詳細介紹：

RAG 的工作原理​

1. 檢索階段：

   • 查詢生成：首先，根據輸入文本（例如用戶查詢或初始上下文），生成一個查詢。
   • 文件檢索：使用查詢從大型文件庫或知識庫中檢索相關文件。這可以使用傳統的資訊檢索技術（如 TF-IDF、BM25）或先進的檢索模型（如 Dense Passage Retrieval, DPR）。

2. 生成階段：

   • 資訊整合：將檢索到的相關文件與原始輸入結合，作為生成模型的上下文。
   • 文本生成：生成模型（如 GPT 或 BERT 變體）基於這些整合的上下文生成回應或文本。

RAG 的優點​

1. 上下文豐富性：

   • 由於引入了外部文件，生成模型在生成回應時能夠參考更多的背景資訊，從而提高生成文本的品質和準確性。

2. 動態知識更新：

   • 通過檢索最新的文件，模型能夠利用最新的資訊，而不需要重新訓練模型來更新知識。

3. 知識擴展：

   • 模型不再僅僅依賴於訓練數據中的資訊，而是可以動態地檢索和使用更多外部知識，適應更廣泛的應用場景。

RAG 的應用​

1. 問答系統：

   • 例如，對於複雜或需要最新資訊的問答，RAG 可以檢索相關資料並生成詳細回答。

2. 對話系統：

   • 在聊天機器人中使用 RAG 可以提高對話的連貫性和資訊量，提供更有意義和上下文相關的回應。

3. 內容生成：

   • 用於撰寫技術文文件、新聞報導或產品描述時，RAG 可以檢索相關背景資料並生成高品質的文本。

4. 文本摘要：

   • 將長文件或多個文建的核心資訊檢索出來，並生成簡潔的摘要。

RAG 的挑戰​

1. 檢索品質：

   • 檢索階段的品質直接影響生成結果，檢索到的文件需要高度相關且準確。

2. 整合策略：

   • 如何有效地將檢索到的文件與原始上下文整合，是一個技術挑戰。

3. 計算資源：

   • 檢索和生成過程需要大量的計算資源，尤其是在處理大規模文件庫時。

總結​

擷取擴增產生/檢索增強生成（RAG）是一種創新的文本生成方法，結合了檢索和生成技術的優點，能夠在許多應用場景中提供更準確和上下文相關的文本生成。儘管面臨一些挑戰，但隨著技術的不斷發展，RAG 在自然語言處理領域展示了廣闊的應用前景。

Doc

1. 什麼是 Retrieval-Augmented Generation (RAG)？
2. RAG 檢索增強生成— 讓大型語言模型更聰明的秘密武器
3. 什麼是 RAG？
4. 什麼是檢索增強生成？
5. 在 Azure AI 搜尋中擷取擴增產生 (RAG)

當前大型語言模型（LLMs）在各種應用領域中的應用不斷增多，整理了包含具體應用（例如 RAG 等）的 10 個關鍵字：

1. 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
2. 聊天機器人（Chatbots）
3. 文字摘要（Text Summarization）
4. 內容生成（Content Generation）
5. 情感分析（Sentiment Analysis）
6. 語音助手（Voice Assistants）
7. 自動翻譯（Automatic Translation）
8. 智慧搜尋（Intelligent Search）
9. 知識圖譜（Knowledge Graphs）
10. 個性化推薦（Personalized Recommendations）

這些關鍵字不僅涵蓋了 LLMs 的核心應用，還包括一些具體的應用實例，如 RAG 和智慧搜尋，展示了 LLMs 在實際業務場景中的廣泛用途。

整理了常見關於大型語言模型（LLMs）的 10 個關鍵字：

1. 自然語言處理（NLP）（Natural Language Processing, NLP）
2. 機器學習（Machine Learning）
3. 深度學習（Deep Learning）
4. 文本生成（Text Generation）
5. 上下文理解（Contextual Understanding）
6. 語義分析（Semantic Analysis）
7. 模型訓練（Model Training）
8. 語言建模（Language Modeling）
9. 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）
10. 轉移學習（Transfer Learning）

這些關鍵字涵蓋了大型語言模型的核心概念、技術和應用領域，有助於幫助我們深入理解 LLMs 的工作原理和用途。

1. NLP / LLMs中的Temperature 是什么?

大型語言模型（LLMs，如 OpenAI 的 GPT-4）在 MarTech（行銷科技）領域有許多應用，能夠幫助企業提高行銷效率、個性化用戶體驗以及改善客戶參與度。以下是一些主要商業上的應用：

1. 內容生成和改善​

• 部落格文章：LLMs 可以自動生成高質量的部落格文章、新聞稿和長篇內容。
• 社交媒體文章：自動創建引人入勝的社交媒體內容，適應不同平台的風格和受眾。
• 電子郵件行銷：撰寫個性化的 Email 內容，提高打開率和點擊率。

2. 個人化推薦​

• 產品推薦：根據使用者的歷史行為和偏好，LLMs 可以生成精確的產品推薦，提高轉化率。
• 內容推薦：在網站或應用中，推薦相關的文章、影片或其他內容，增加用戶黏著性。

3. 客戶服務和互動​

• 聊天機器人：使用自然語言處理技術的聊天機器人可以處理客戶查詢，提供即時支持和建議。
• 客服自動化：分析和回答常見問題，減少人工客服的工作量，提高回應速度。

4. 市場分析和洞察​

• 社群觀測：分析社群媒體上的用戶評論和趨勢，幫助企業了解市場需求和品牌形象。
• 情感分析：評估用戶評論和回饋的情感，了解用戶的真實感受和意見。

5. A/B 測試和優化​

• 文案和設計測試：生成多個版本的廣告文案或設計，進行 A/B 測試，找到最有效的組合。
• 自動化調整：根據測試結果，自動調整和優化行銷策略。

6. 語音和影音內容生成​

• 語音助理和 Podcast：創建和管理企業的語音助理內容或自動生成 Podcast 節目。
• 影片腳本和字幕：自動生成影片腳本，新增字幕，提高內容可及性。

7. 資料分析和報告​

• 智慧報告生成：根據行銷資料自動生成報告，提供深刻的分析和見解，幫助決策制定。
• 趨勢預測：使用歷史資料和機器學習模型，預測市場趨勢和消費者行為。

8. SEO 優化​

• 關鍵詞建議：根據內容和目標受眾，提供關鍵字建議，提升搜索引擎排名。
• 內容改寫：改善現有內容，使其更具搜索引擎友好性，提高自然有機流量。

9. 自動摘要​

• 商業報告：自動生成長篇報告的摘要，便於高階主管快速了解重點。
• 新聞摘要：從多篇新聞文章中提取關鍵信息，生成簡短摘要。

10. 語義搜尋​

• 文件管理系統：提高公司內部文件搜尋的準確性，快速找到所需資料。
• 電子商務搜尋：根據顧客的搜尋意圖（intent）提供更準確的產品推薦。

LLMs 在 MarTech 領域的應用廣泛且多樣，能夠幫助企業自動化和改善行銷活動，提升效果和效率。隨著技術的不斷進步，LLMs 將在 MarTech 中發揮越來越重要的作用。