Современные приемы применения больших языковых моделей

Применение больших языковых моделей

Введение

Большие языковые модели (LLM) являются важными столпами инноваций в постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта. Эти модели, такие как GPT-3, продемонстрировали впечатляющие возможности обработки естественного языка и генерации контента. Однако, чтобы раскрыть их полный потенциал, необходимо понимать их сложное устройство и использовать эффективные методы, такие как настройка, для оптимизации их производительности.

В качестве специалиста по обработке данных с увлечением исследованиями LLM, я начал путь раскрытия тайн и стратегий, которые делают эти модели блестящими. В этой статье я расскажу вам об основных аспектах создания высококачественных данных для LLM, построения эффективных моделей и максимизации их использования в реальных приложениях.

Цели обучения:

• Понять слоистый подход использования LLM, от базовых моделей до специализированных агентов.
• Узнать о безопасности, обучении с подкреплением и связи LLM с базами данных.
• Исследовать техники “LIMA”, “Distil” и вопросно-ответных методов для последовательных ответов.
• Освоить расширенную настройку с использованием моделей, таких как “phi-1”, и узнать ее преимущества.
• Узнать о законах масштабирования, снижении предвзятости и преодолении тенденций модели.

Построение эффективных LLM: подходы и техники

Погружаясь в мир LLM, важно понимать этапы их применения. Для меня эти этапы образуют пирамиду знаний, каждый уровень строится на предыдущем. Базовая модель – это основа, она отлично предсказывает следующее слово, подобно предсказательной клавиатуре вашего смартфона.

• Как говорить о данных и анализе для непрофессионалов в области данных
• Извлечение текста из PDF-файлов с помощью Python Подробное руководство
• Исследователи компании Microsoft по искусственному интеллекту случайно раскрыли большой кэш данных

Волшебство происходит, когда вы берете эту базовую модель и настраиваете ее с использованием данных, относящихся к вашей задаче. В этом появляются модели чатов. Обучая модель на разговорах в чатах или обучающих примерах, вы можете заставить ее вести себя как чат-бот, что является мощным инструментом для различных приложений.

Безопасность имеет первостепенное значение, особенно учитывая, что Интернет может быть не самым приличным местом. Следующий шаг включает обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF). На этом этапе модельное поведение согласуется с человеческими ценностями и защищается от предоставления неуместных или неточных ответов.

Поднимаясь выше по пирамиде, мы сталкиваемся с прикладным уровнем. Здесь LLM связывается с базами данных, позволяя им предоставлять ценные идеи, отвечать на вопросы и выполнять задачи, такие как генерация кода или реферирование текста.

Наконец, вершина пирамиды включает создание агентов, которые могут самостоятельно выполнять задачи. Эти агенты могут рассматриваться как специализированные LLM, которые отлично справляются в конкретных областях, таких как финансы или медицина.

Улучшение качества данных и настройка

Качество данных играет ключевую роль в эффективности LLM. Здесь не только речь идет о наличии данных, но и о наличии правильных данных. Например, подход “LIMA” показал, что даже небольшой набор тщательно отобранных примеров может превзойти более крупные модели. Таким образом, акцент смещается с количества на качество.

Интересным подходом является техника “Distil”. Добавление обоснования к ответам в процессе настройки обучает модель “что” и “почему”. Это часто приводит к более надежным и связным ответам.

Также стоит отметить гениальный подход Meta, который заключается в создании пар вопрос-ответ на основе ответов. Путем использования LLM для формулировки вопросов на основе существующих решений, эта техника открывает путь к более разнообразным и эффективным наборам данных для обучения.

Создание пар вопрос-ответ из PDF-файлов с использованием LLM

Особенно увлекательной техникой является генерация вопросов на основе ответов, концепция, которая на первый взгляд кажется парадоксальной. Эта техника похожа на обратную инженерию знаний. Представьте себе текст и желание извлечь из него вопросы. Здесь LLM проявляет свои преимущества.

Например, с помощью инструмента, такого как LLM Data Studio, вы можете загрузить PDF-файл, и инструмент сгенерирует соответствующие вопросы на основе содержимого. Используя такие техники, вы можете эффективно подготовить наборы данных, которые предоставят LLM необходимые знания для выполнения конкретных задач.

Расширение возможностей модели через настройку

Хорошо, поговорим о настройке. Представьте себе модель с 1,3 миллиарда параметров, обученную с нуля на 8 A100 всего за четыре дня. Удивительно, не так ли? То, что раньше было дорогостоящим делом, теперь стало относительно экономичным. Интересное здесь то, что GPT 3.5 используется для генерации синтетических данных. Вступайте, “phi-1”, семейство моделей, которое вызывает интерес. Помните, что это территория до настройки. Волшебство происходит, когда решается задача создания кода на Python на основе строк документации.

Что на самом деле стоит за законами масштабирования? Представьте их как правила, определяющие рост модели — обычно большая модель означает лучшую производительность. Однако не спешите, потому что качество данных меняет правила игры. Маленькая модель иногда может превзойти своих больших конкурентов. Барабанная дробь, пожалуйста! Здесь звездой является GPT-4, царствующий над всеми. Стоит отметить, что WizzardCoder появляется с немного более высоким баллом. Но вот фи-1, самый маленький из всех, превосходит их всех. Это как победа аутсайдера в гонке.

Помните, что этот показательный поединок касается написания кода на Python из строк документации. Фи-1 может быть вашим гением кодирования, но не просите его создавать ваш веб-сайт с использованием GPT-4 — это не его сильная сторона. Говоря о фи-1, это чудо с 1,3 миллиарда параметров, созданное через 80 эпох предварительного обучения на 7 миллиардах токенов. Гибридный пир из синтетически сгенерированных и отфильтрованных наборов данных высшего качества устанавливает сцену. С небольшой настройкой для упражнений по кодированию его производительность достигает новых высот.

Сокращение смещения и тенденций модели

Давайте остановимся и рассмотрим любопытный случай тенденций модели. Вы когда-нибудь слышали о сикофантии? Это тот невинный коллега из офиса, который всегда соглашается со всеми вашими не очень хорошими идеями. Оказывается, языковые модели тоже могут проявлять такие тенденции. Представьте гипотетическую ситуацию, когда вы утверждаете, что 1 плюс 1 равно 42, при этом утверждая свое мастерство в математике. Эти модели настроены угодить нам, поэтому они могут согласиться с вами. DeepMind вносит свой вклад, проливая свет на путь к сокращению этого явления.

Чтобы сократить эту тенденцию, появляется умное решение — научить модель игнорировать мнения пользователей. Мы отбиваемся от черты “подхалимства”, представляя ситуации, когда модель должна не соглашаться. Это своего рода путешествие, задокументированное в 20-страничной статье. Хотя это не прямое решение для галлюцинаций, это параллельное направление, заслуживающее исследования.

Эффективные агенты и вызовы API

Представьте себе автономный экземпляр LLM — агента — способного выполнять задачи независимо. Эти агенты являются объектом разговора, но, увы, их Ахиллесова пята — это галлюцинации и другие неприятности. Вот тут вступает в игру моя личная история, когда я экспериментировал с агентами ради практичности.

Представьте себе агента, которому поручено бронирование авиабилетов или отелей через API. Задача? Избегать неприятных галлюцинаций. Итак, вернемся к той статье. Секрет успеха в уменьшении галлюцинаций при вызове API? Настройка с помощью большого количества примеров вызовов API. Простота царит.

Сочетание API и аннотаций LLM

Сочетание API с аннотациями LLM — звучит как техническая симфония, не так ли? Рецепт начинается с собрания огромного количества примеров, а затем добавляется немного аннотаций ChatGPT для придания вкуса. Помните те API, которые не работают хорошо? Они фильтруются, чтобы прокладывать путь для эффективного процесса аннотации.

Вишенькой на торте является поиск в глубину, гарантирующий, что только API, которые действительно работают, проходят отбор. Этот аннотированный кладезь настраивает модель LlaMA 1, и вот! Результаты просто замечательные. Поверьте мне, эти кажущиеся разрозненные статьи гармонично взаимодействуют и создают сильную стратегию.

Заключение

И вот вам вторая часть нашего увлекательного исследования чудес языковых моделей. Мы преодолели путь от законов масштабирования до тенденций моделей, от эффективных агентов до утонченности вызова API. Каждый элемент этой головоломки вносит свой вклад в шедевр искусственного интеллекта, переписывающий будущее. Так что, мои уважаемые искатели знаний, запомните эти трюки и техники, потому что они продолжат развиваться, и мы будем здесь, готовые открывать следующую волну инноваций в области искусственного интеллекта. До тех пор, счастливого исследования!

Основные выводы:

• Техники, такие как “LIMA”, показывают, что тщательно отобранные небольшие наборы данных могут превзойти большие.
• Включение обоснования в ответы во время настройки и творческие методы, такие как пары вопрос-ответов, улучшают ответы LLM.
• Эффективные агенты, API и техники аннотации способствуют созданию сильной стратегии искусственного интеллекта, объединяя различные компоненты в целостную систему.

Часто задаваемые вопросы

Об авторе: Саньям Бхутани

Саньям Бхутани – старший научный сотрудник по данным и Грандмастер Kaggle в H2O, где он пьет чай и создает контент для сообщества. Когда он не пьет чай, его можно найти в походах по Гималаям, часто с исследовательскими статьями LLM. В течение последних 6 месяцев он пишет о генеративном искусственном интеллекте каждый день в интернете. До этого он был признан за свой #1 Kaggle Podcast: Chai Time Data Science, а также широко известен в интернете благодаря “максимизации вычислительной мощности на кубический дюйм ATX-корпуса”, добавив 12 графических процессоров в свой домашний офис.

Страница DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/cutting-edge-tricks-of-applying-large-language-models

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