學習內容：
- 了解 LLM 的基本原理（Transformer、Attention 機制）
- 熟悉 Hugging Face、OpenAI API、LangChain 等工具
- 探索不同 LLM 模型（GPT、Llama、Claude、Mistral）
LLM（大型語言模型） 的核心原理，包括 Transformer 架構 和 Attention 機制，這些技術是現代 AI 模型（如 GPT-4、Llama 2、Mistral）的基礎。
LLM 的基本原理
1️⃣ Transformer 架構
Transformer 是 Google 在 2017 年提出的神經網路架構，專門用於處理自然語言處理（NLP）任務。它的核心概念是 自注意力機制（Self-Attention），能夠高效地處理長文本並捕捉上下文關係。
Transformer 的核心組件
Transformer 由 編碼器（Encoder） 和 解碼器（Decoder） 組成：
- 編碼器：將輸入文本轉換為向量表示
- 解碼器：根據編碼器的輸出生成回應（如機器翻譯）
但 GPT-4、Llama 2 等模型只使用 解碼器（Decoder-Only），因為它們主要用於 生成式 AI。
Transformer 架構圖
graph TD;
Input[輸入文本] --> Tokenization[分詞與編碼];
Tokenization --> Embedding[詞向量嵌入];
Embedding --> SelfAttention[自注意力機制];
SelfAttention --> FFN[前饋神經網路];
FFN --> Output[輸出結果]
2️⃣ Attention 機制
什麼是 Attention？
Attention 是 Transformer 的核心技術，它允許模型在處理文本時 關注不同的詞語，而不是像 RNN 那樣逐字處理。這使得 Transformer 能夠捕捉 長距離依賴關係，提升語言理解能力。
Self-Attention（自注意力）
Self-Attention 讓每個詞根據 上下文 來決定應該關注哪些詞。例如：
- 在句子 "The cat sat on the mat." 中，"cat" 可能會關注 "sat" 和 "mat"，而不是 "the"。
計算步驟
1.詞向量嵌入（Embedding）每個詞轉換為向量，例如：
word_embedding = {"cat": [0.1, 0.3], "sat": [0.5, 0.7], "mat": [0.2, 0.4]}
2.計算 Query（查詢）、Key（鍵）、Value（值）
Q = Wq * word_embedding
K = Wk * word_embedding
V = Wv * word_embedding
3.計算注意力分數（Softmax）
attention_score = softmax(Q * K.T / sqrt(d_k))
4.加權求和得到輸出
output = attention_score * V
Multi-Head Attention（多頭注意力）
Transformer 使用 多個注意力機制 來捕捉不同層次的語言特徵：
graph TD;
Input[輸入文本] --> MultiHeadAttention[多頭注意力];
MultiHeadAttention --> FFN[前饋神經網路];
FFN --> Output[輸出結果]
3️⃣ Transformer vs. 傳統 NLP
4️⃣ LLM 如何應用 Transformer？
現代 LLM（如 GPT-4、Llama 2）基於 Transformer，並使用 大規模數據 進行訓練：
- GPT-4：基於 Decoder-Only Transformer
- BERT：基於 Encoder-Only Transformer
- Llama 2：開源 Transformer 模型
熟悉 Hugging Face、OpenAI API、LangChain
這三個工具是 LLM 開發的核心技術，它們各自負責不同的功能：
- Hugging Face：開源 LLM 模型管理與微調
- OpenAI API：商業 LLM（如 GPT-4）的 API 接口
- LangChain：LLM 應用開發框架，整合檢索增強生成（RAG）
1️⃣ Hugging Face
🔹 什麼是 Hugging Face？
Hugging Face 是 開源 AI 平台，提供 LLM 模型、數據集、微調工具，讓開發者能夠輕鬆使用 GPT、BERT、Llama 2 等模型。
🔹 主要功能
✅ 模型庫（Model Hub）：超過 10,000+ LLM 模型
✅ Transformers 套件：簡單載入 LLM 模型
✅ 微調（Fine-Tuning）：使用 LoRA、PEFT 進行高效微調
✅ Datasets：開源數據集，適用於 NLP 訓練
🔹 安裝 Hugging Face
pip install transformers🔹 使用 Hugging Face 載入 LLM
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 載入 Llama 2 模型
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 測試輸入
text = "LLM 是什麼？"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
# 解碼輸出
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
2️⃣ OpenAI API
🔹 什麼是 OpenAI API？
OpenAI API 提供 GPT-4、GPT-3.5 等商業 LLM，適用於 聊天機器人、文本生成、程式碼輔助。
🔹 主要功能
✅ GPT-4 / GPT-3.5：高效能 LLM
✅ DALL·E：AI 圖像生成
✅ Whisper：語音轉文字
✅ Function Calling：讓 LLM 呼叫 API
🔹 安裝 OpenAI API
pip install openai🔹 使用 OpenAI API
import openai
openai.api_key = "你的 API 金鑰"
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "你好，請介紹 LLM"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
3️⃣ LangChain
🔹 什麼是 LangChain？
LangChain 是 LLM 應用開發框架，可以輕鬆整合 LLM、向量數據庫、檢索增強生成（RAG）。
🔹 主要功能
✅ LLM 整合：支援 Hugging Face、OpenAI API
✅ 向量數據庫：FAISS、Pinecone、Weaviate
✅ 檢索增強生成（RAG）：讓 LLM 使用外部知識庫
✅ Agent & Tools：讓 LLM 具備工具調用能力
🔹 安裝 LangChain
pip install langchain🔹 使用 LangChain 整合 OpenAI API
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage
# 初始化 GPT-4
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.7)
# 測試對話
messages = [HumanMessage(content="請介紹 LangChain")]
response = llm(messages)
print(response.content)
🔹 使用 LangChain + 向量數據庫
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.schema import Document
# 初始化向量嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 建立 FAISS 向量數據庫
documents = [
Document(page_content="LLM 是大型語言模型，如 GPT-4"),
Document(page_content="LangChain 是 LLM 應用框架"),
Document(page_content="FAISS 是向量搜索庫")
]
vector_db = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
# 查詢向量數據庫
query = "什麼是 LangChain？"
docs = vector_db.similarity_search(query)
print(f"檢索結果: {docs[0].page_content}")
4️⃣ Hugging Face vs. OpenAI API vs. LangChain
探索不同 LLM 模型
1️⃣ GPT 系列（OpenAI）
🔹 什麼是 GPT？
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 開發的 LLM，目前最新版本為 GPT-4，它基於 Transformer 架構，並使用 大規模數據預訓練，適用於 聊天機器人、文本生成、程式碼輔助。
🔹 GPT-4 vs. GPT-3.5
🔹 使用 GPT-4
import openai
openai.api_key = "你的 API 金鑰"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "請介紹 GPT-4"}]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
2️⃣ Llama 2（Meta）
🔹 什麼是 Llama 2？
Llama 2 是 Meta（Facebook）開源的 LLM，適用於 企業應用、開源 AI 開發，它比 GPT 更開放，並且可以 本地運行。
🔹 Llama 2 版本
🔹 使用 Llama 2
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
text = "請介紹 Llama 2"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
3️⃣ Claude（Anthropic）
🔹 什麼是 Claude？
Claude 是 Anthropic 開發的 LLM，專注於 安全性與對齊（Alignment），適用於 企業 AI、法律、金融。
🔹 Claude 版本
🔹 使用 Claude API
import anthropic
client = anthropic.Client(api_key="你的 API 金鑰")
response = client.messages.create(
model="claude-2",
messages=[{"role": "user", "content": "請介紹 Claude"}]
)
print(response["content"])
4️⃣ Mistral（Mistral AI）
🔹 什麼是 Mistral？
Mistral 是 Mistral AI 開發的開源 LLM，專注於 輕量化、高效能，適合 本地運行與企業應用。
🔹 Mistral 版本
🔹 使用 Mistral
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "mistralai/Mistral-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
text = "請介紹 Mistral"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
5️⃣ 如何選擇 LLM？
以上是針對LLM（大型語言模型）的初步理解和認識，但裡面每個部份都還可以做更深入的探討，就留著後續的章節再繼續做介紹吧。
