Обучение своей собственной модели LLM без написания кода

Обучение модели LLM без кода.

Введение

Генеративное искусственное интеллекта, увлекательное направление, которое обещает революционизировать способ взаимодействия с технологией и генерации контента, покорило весь мир. В этой статье мы исследуем увлекательный мир Больших Языковых Моделей (LLMs), их строительные блоки, вызовы, с которыми сталкиваются закрытые LLMs, и появление открытых моделей. Мы также погрузимся в экосистему LLM от H2O, включая инструменты и фреймворки, такие как h2oGPT и LLM DataStudio, которые позволяют обучать LLMs без глубоких навыков программирования.

Цели обучения:

• Понять концепцию и применение Генеративного искусственного интеллекта с Большими Языковыми Моделями (LLMs).
• Опознать вызовы закрытых LLMs и преимущества открытых моделей.
• Исследовать экосистему LLM от H2O для обучения искусственного интеллекта без глубоких навыков программирования.

Строительные блоки LLMs: Фундаментальные модели и Точная настройка

Прежде чем мы углубимся в детали LLMs, давайте отойдем назад и поймем концепцию генеративного искусственного интеллекта. В то время как предиктивный искусственный интеллект был нормой, сфокусированной на прогнозировании на основе исторических данных, генеративный искусственный интеллект меняет подход. Он позволяет машинам создавать новую информацию на основе существующих наборов данных.

Представьте себе модель машинного обучения, способную не только предсказывать, но и генерировать текст, делать сводки контента, классифицировать информацию и многое другое — все из одной модели. Именно здесь вступают в игру Большие Языковые Модели (LLMs).

• 7 визуализаций с использованием Python для работы с многомерными категориальными данными
• Топ 20 идей для проектов по инжинирингу данных [с исходным кодом]
• Предсказание данных о ценных бумагах с использованием Cassandra и TensorFlow

LLMs проходят многоэтапный процесс, начиная с фундаментальной модели. Эта модель требует большого объема данных для обучения, часто в размере терабайтов или петабайтов. Фундаментальные модели учатся предсказывать следующее слово в последовательности с целью понимания паттернов в данных.

После установки фундаментальной модели следующим шагом является точная настройка. Во время этой фазы применяется контролируемая точная настройка на куратированных наборах данных, чтобы придать модели желаемое поведение. Это может включать обучение модели выполнению определенных задач, таких как выбор из нескольких вариантов, классификация и т. д.

Третий шаг, обучение с подкреплением с обратной связью от людей, дальше совершенствует производительность модели. Используя модели вознаграждения, основанные на обратной связи от людей, модель точнее настраивает свои предсказания в соответствии с предпочтениями людей. Это помогает снизить шум и улучшить качество ответов.

Каждый шаг в этом процессе способствует улучшению производительности модели и снижению неопределенности. Важно отметить, что выбор фундаментальной модели, набора данных и стратегий точной настройки зависит от конкретного случая использования.

Вызовы закрытых LLMs и развитие открытых моделей

Закрытые LLMs, такие как ChatGPT, Google Bard и другие, демонстрируют свою эффективность. Однако они сопровождаются своими вызовами. К ним относятся обеспокоенность о конфиденциальности данных, ограниченные возможности настройки и контроля, высокие операционные затраты и случайная недоступность.

Организации и исследователи признали необходимость более доступных и настраиваемых LLMs. В ответ на это они начали разрабатывать открытые модели. Эти модели экономически эффективны, гибки и могут быть настроены под конкретные требования. Они также устраняют опасения относительно отправки конфиденциальных данных на внешние серверы.

Открытые LLMs позволяют пользователям обучать свои модели и получать доступ к внутренним механизмам алгоритмов. Эта открытая экосистема обеспечивает больше контроля и прозрачности, что делает ее перспективным решением для различных применений.

Экосистема LLM от H2O: Инструменты и фреймворки для обучения LLMs без программирования

H2O, выдающийся игрок в мире машинного обучения, разработал мощную экосистему для LLMs. Их инструменты и фреймворки облегчают обучение LLM без необходимости обширных навыков программирования. Давайте рассмотрим некоторые из этих компонентов.

h2oGPT

h2oGPT – это точно настроенный LLM, который можно обучать на ваших собственных данных. Лучшая часть? Его использование полностью бесплатно. С h2oGPT вы можете экспериментировать с LLM и даже применять его коммерчески. Эта открытая модель позволяет вам исследовать возможности LLM без финансовых барьеров.

Инструменты развертывания

H2O.ai предлагает ряд инструментов для развертывания ваших LLM-моделей, обеспечивая эффективность и эффективность их внедрения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, помощников в области науки о данных или инструментов для генерации контента, эти варианты развертывания обеспечивают гибкость.

Фреймворки обучения LLM

Обучение LLM может быть сложным процессом, но фреймворки обучения LLM от H2O упрощают эту задачу. С помощью инструментов, таких как Colossal и DeepSpeed, вы можете эффективно обучать свои модели с открытым исходным кодом. Эти фреймворки поддерживают различные базовые модели и позволяют настраивать их для конкретных задач.

Демонстрация: Подготовка данных и точная настройка LLM с использованием LLM DataStudio от H2O

Теперь давайте погрузимся в демонстрацию того, как вы можете использовать экосистему LLM от H2O, сфокусировавшись на LLM DataStudio. Это решение без кода позволяет вам подготавливать данные для точной настройки ваших LLM-моделей. Независимо от того, работаете ли вы с текстом, PDF или другими форматами данных, LLM DataStudio упрощает процесс подготовки данных, делая его доступным для широкого круга пользователей.

В этой демонстрации мы рассмотрим шаги по подготовке данных и точной настройке LLM, подчеркивая простоту использования этих инструментов. В конце вы получите более четкое представление о том, как использовать экосистему H2O для своих собственных проектов LLM.

Мир LLM и генеративного искусственного интеллекта развивается быстрыми темпами, и вклад H2O в это направление делает его более доступным, чем когда-либо раньше. Благодаря моделям с открытым исходным кодом, инструментам развертывания и простым в использовании фреймворкам, вы можете использовать мощь LLM для широкого спектра приложений, даже не обладая обширными навыками программирования. Будущее генерации контента и взаимодействия, основанного на искусственном интеллекте, уже здесь, и важно быть частью этого трансформационного пути.

Представляем h2oGPT: многофункциональный чат-интерфейс

В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка произошло замечательное развитие возможностей языковых моделей. Появление GPT-3 и подобных моделей открыло новые возможности в понимании и генерации текста, близкого к человеческому. Однако путь не заканчивается здесь. Мир языковых моделей постоянно расширяется и улучшается, и одним из увлекательных развитий является h2oGPT, многофункциональный чат-интерфейс, который поднимает концепцию больших языковых моделей на новый уровень.

h2oGPT похож на наследника GPT, но имеет свою особенность. Вместо зависимости от одной масштабной языковой модели, h2oGPT использует мощь нескольких языковых моделей, работающих одновременно. Этот подход предоставляет пользователям разнообразие ответов и идей. Когда вы задаете вопрос, h2oGPT отправляет этот запрос на несколько языковых моделей, включая Llama 2, GPT-NeoX, Falcon 40 B и другие. Каждая из этих моделей отвечает своим уникальным ответом. Это разнообразие позволяет вам сравнивать и контрастировать ответы разных моделей, чтобы найти наиболее подходящий вариант для ваших потребностей.

Например, если вы зададите вопрос вроде “Что такое статистика?”, вы получите ответы от различных LLM внутри h2oGPT. Эти разные ответы могут предложить ценные точки зрения на одну и ту же тему. Эта мощная функция не только невероятно полезна, но и абсолютно бесплатна в использовании.

Упрощение курирования данных с помощью LLM DataStudio

Для эффективной точной настройки большой языковой модели вам нужны качественные сформированные данные. Традиционно для этого требовалось нанимать людей для ручного создания подсказок, сбора сравнений и генерации ответов, что могло быть трудоемким и затратным процессом. Однако h2oGPT предлагает революционное решение под названием LLM DataStudio, которое упрощает этот процесс курирования данных.

LLM DataStudio позволяет вам создавать куратированные наборы данных из структурированных данных без усилий. Представьте, что вы хотите обучить или точно настроить LLM для понимания конкретного документа, например, статьи H2O о h2oGPT. Обычно вам пришлось бы прочитать статью и вручную создавать вопросы и ответы. Этот процесс может быть трудоемким, особенно при большом объеме данных.

Но с LLM DataStudio процесс становится значительно проще. Вы можете загружать различные типы данных, такие как PDF-файлы, документы Word, веб-страницы, аудиоданные и многое другое. Система автоматически разберет эту информацию, извлечет соответствующие фрагменты текста и создаст пары вопросов и ответов. Это означает, что вы можете создавать высококачественные наборы данных без необходимости ручного ввода данных.

Очистка и подготовка наборов данных без кодирования

Очистка и подготовка наборов данных – это критические шаги при обучении языковой модели, и LLM DataStudio упрощает эту задачу, не требуя навыков программирования. Платформа предлагает ряд вариантов для очистки ваших данных, таких как удаление пробелов, URL-адресов, непристойных выражений или контроль длины ответа. Она также позволяет проверить качество подсказок и ответов. Все это достигается через удобный пользовательский интерфейс, так что вы можете эффективно очищать свои данные, не пиша ни одной строки кода.

Более того, вы можете расширить свои наборы данных с помощью дополнительных разговорных систем, вопросов и ответов, предоставляя вашей LLM еще больше контекста. После подготовки набора данных вы можете загрузить его в формате JSON или CSV для обучения вашей пользовательской языковой модели.

Обучение вашей пользовательской LLM с помощью H2O LLM Studio

Теперь, когда у вас есть отобранный набор данных, пришло время обучить вашу пользовательскую языковую модель, и для этого существует инструмент H2O LLM Studio. Эта платформа предназначена для обучения языковых моделей без необходимости в навыках программирования.

Процесс начинается с импорта вашего набора данных в LLM Studio. Вы указываете, какие столбцы содержат подсказки и ответы, и платформа предоставляет обзор вашего набора данных. Затем вы создаете эксперимент, даете ему имя и выбираете базовую модель. Выбор базовой модели зависит от вашего конкретного случая использования, так как разные модели отличаются в различных приложениях. Вы можете выбрать из ряда вариантов, каждый из которых имеет различное количество параметров, чтобы соответствовать вашим потребностям.

Во время настройки эксперимента вы можете настроить параметры, такие как количество эпох, приближение низкого ранга, вероятность задачи, температура и другие. Если вы не очень хорошо разбираетесь в этих настройках, не волнуйтесь; LLM Studio предлагает bewst practices, чтобы помочь вам. Кроме того, вы можете использовать GPT от OpenAI в качестве метрики для оценки производительности вашей модели, хотя доступны и альтернативные метрики, такие как BLEU, если вы предпочитаете не использовать внешние API.

После настройки эксперимента вы можете начать процесс обучения. LLM Studio предоставляет журналы и графики, которые помогут вам отслеживать прогресс вашей модели. После успешного обучения вы можете войти в сеанс чата со своей пользовательской LLM, проверить ее ответы и даже скачать модель для дальнейшего использования.

Заключение

В этом увлекательном путешествии по миру больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта мы раскрыли трансформационный потенциал этих моделей. Появление открытых LLM, воплощенное в экосистеме H2O, сделало эту технологию более доступной, чем когда-либо ранее. Благодаря инструментам с удобным интерфейсом, гибкими фреймворками и разнообразными моделями, такими как h2oGPT, мы наблюдаем революцию в генерации и взаимодействии контента, основанного на искусственном интеллекте.

h2oGPT, LLM DataStudio и H2O LLM Studio представляют собой мощное тройственное средство, которое позволяет пользователям работать с большими языковыми моделями, легко отбирать данные и обучать пользовательские модели без необходимости в навыках программирования. Этот комплексный набор ресурсов не только упрощает процесс, но и делает его доступным для более широкой аудитории, открывая новую эру понимания и генерации естественного языка, основанную на искусственном интеллекте. Независимо от того, являетесь ли вы опытным практикующим искусственного интеллекта или только начинаете, эти инструменты предоставляют возможность исследовать увлекательный мир языковых моделей и их применений.

Основные выводы:

• Генеративный искусственный интеллект, работающий на основе LLM, позволяет машинам создавать новую информацию на основе существующих данных, открывая возможности, выходящие за рамки традиционных прогностических моделей.
• Открытые LLM, такие как h2oGPT, предоставляют пользователям экономически выгодные, настраиваемые и прозрачные решения, исключая беспокойство о конфиденциальности данных и их контроле.
• Экосистема H2O предлагает ряд инструментов и фреймворков, таких как LLM DataStudio и H2O LLM Studio, которые являются решением без необходимости в программировании для обучения LLM.

Часто задаваемые вопросы

Об авторе: Фавио Васкес

Фавио Васкес – ведущий специалист по обработке данных и инженер решений в H2O.ai, одной из крупнейших платформ машинного обучения в мире. Живя в Мексике, он руководит операциями в Латинской Америке и Испании. В рамках этой роли он является ключевым фигурантом в разработке передовых решений в области науки о данных, разработанных для клиентов Латинской Америки. Его владение Python и его экосистемой, а также его владение H2O Driverless AI и H2O Hybrid Cloud, позволяет ему создавать инновационные приложения на основе данных. Более того, его активное участие в частных и открытых проектах подтверждает его приверженность искусственному интеллекту.

Страница DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-training-your-own-llm-without-coding

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/faviovazquez/