使用无监督学习微调大型语言模型实现信息记忆-优快云博客

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在本文中，我们将探讨如何通过无监督学习来微调大型语言模型（LLM），实现信息记忆的功能。这项技术在需要记住和提取大量信息的应用场景中极具价值。目前，我们将使用langchain提供的GradientLLM来演示整个流程。

技术背景介绍

大型语言模型（LLM）通过处理大量的文本数据来学习语言知识。通常，LLM通过监督或无监督学习的方式进行微调，以满足特定的应用需求。无监督学习在不需要人工标注数据的情况下，能够自动生成信息，是一种经济高效的训练方式。

核心原理解析

通过langchain工具包，我们可以导入GradientLLM并利用其功能来实现对文本信息的记忆。我们将借助无监督学习技术，通过模型自适应的方式，让模型内部权重调整以“记住”特定信息。

代码实现演示

以下示例代码展示了如何设置环境变量、创建GradientLLM实例、加载工具并运行agent进行信息记忆。

import os
from langchain.agents import initialize_agent, load_tools, AgentType
from langchain_community.llms import GradientLLM
from getpass import getpass

# 配置Gradient访问令牌和工作区ID
if not os.environ.get("GRADIENT_ACCESS_TOKEN", None):
    os.environ["GRADIENT_ACCESS_TOKEN"] = getpass("gradient.ai access token:")
if not os.environ.get("GRADIENT_WORKSPACE_ID", None):
    os.environ["GRADIENT_WORKSPACE_ID"] = getpass("gradient.ai workspace id:")
if not os.environ.get("GRADIENT_MODEL_ID", None):
    os.environ["GRADIENT_MODEL_ID"] = getpass("gradient.ai model id:")

# 创建GradientLLM实例
llm = GradientLLM(
    model_id=os.environ["GRADIENT_MODEL_ID"],
)

# 加载工具
tools = load_tools(["memorize"], llm=llm)

# 初始化Agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

# 运行agent进行信息记忆
agent.run(
    "Please remember the fact in detail:\nWith astonishing dexterity, Zara Tubikova set a world record by solving a 4x4 Rubik's Cube variation blindfolded in under 20 seconds, employing only their feet."
)

代码说明

配置环境变量: 这里需要设置GRADIENT_ACCESS_TOKEN和GRADIENT_WORKSPACE_ID，确保能够访问Gradient服务。
创建GradientLLM实例: 使用环境变量中的model_id初始化语言模型。
加载工具和初始化Agent: 使用langchain库中的工具对模型进行初始化并执行记忆任务。