7 шагов к овладению большими языковыми моделями (LLM)

7 шагов к совершенствованию навыков больших языковых моделей (LLM)

GPT-4, Llama, Falcon и многие другие — большие языковые модели (LLM) действительно говорят о себе в этом году. И, если вы читаете это, вероятно, вы уже использовали одну или несколько из этих больших языковых моделей через чат-интерфейс или API.

Если вы когда-либо задавались вопросом, что такое LLM, как они работают и что вы можете с их помощью создать, этот руководство для вас. Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом в области данных, интересующимся большими языковыми моделями, или просто любопытным человеком, это исчерпывающее руководство по навигации в ландшафте LLM.

От того, что такое LLM и создание и развертывание приложений с использованием LLM, мы разобьем на 7 простых шагов, изучение всего о больших языковых моделях, включая:

Что вам следует знать
Обзор концепций
Обучающие материалы

Давайте начнем!

Шаг 1: Понимание основ LLM

Если вы новичок в области больших языковых моделей, полезно начать с общего представления о LLM и того, что делает их такими мощными. Попробуйте ответить на эти вопросы:

Что такое вообще LLM?
Почему они так популярны?
Чем отличаются LLM от других моделей глубокого обучения?
Каковы общие области применения LLM? (Вы уже, возможно, знакомы с ними, но всё равно хорошо исполнить эту задачу)

Смогли ответить на все вопросы? Давайте сделаем это вместе!

Что такое LLM?

Большие языковые модели (или LLM) являются подмножеством моделей глубокого обучения, обученных на огромном корпусе текстовых данных. Они являются массивными — с десятками миллиардов параметров — и демонстрируют высокую производительность в широком диапазоне естественноязычных задач.

Почему они популярны?

LLM обладают способностью понимать и генерировать текст, который является последовательным, контекстуально соответствующим и грамматически правильным. Причины их популярности и широкого применения включают в себя:

Выдающуюся производительность в широком диапазоне языковых задач
Доступность и доступность предварительно обученных LLM, демократизация понимания и генерации естественного языка с помощью искусственного интеллекта

В чем отличие LLM от других моделей глубокого обучения?

LLM выделяются среди других моделей глубокого обучения своим размером и архитектурой, которая включает механизмы самосвязи. Основные отличия включают:

Архитектуру трансформера, который революционизировал обработку естественного языка и стал основой LLM (читайте далее в нашем руководстве)
Возможность улавливать дальнодействующие связи в тексте, обеспечивающая лучшее понимание контекста
Способность обрабатывать широкий спектр языковых задач, от генерации текста до перевода, суммирования и вопросно-ответной системы

В каких случаях обычно используют LLM?

LLM нашли применение в различных языковых задачах, включая:

Понимание естественного языка: LLM превосходят в таких задачах, как анализ тональности, распознавание именованных сущностей и вопросно-ответная система.
Генерация текста: Они могут создавать человекоподобный текст для чат-ботов и других задач генерации контента. (Вряд ли это удивительно, если вы когда-либо использовали ChatGPT или его аналоги).
Машинный перевод: LLM значительно улучшили качество машинного перевода.
Суммирование контента: LLM могут создавать краткие сводки длинных документов. Вы когда-нибудь пытались сделать сводку текста с YouTube видео?

Теперь, когда у вас есть общее представление о LLM и их возможностях, вот пара материалов, если вас заинтересовало углубленное изучение:

Шаг 2: Изучение архитектур LLM

Теперь, когда вы знаете, что такое LLM, давайте перейдем к изучению трансформерной архитектуры, которая лежит в основе этих мощных LLM. Так что на этом шаге вашего путешествия в мир LLM, трансформеры требуют всего вашего внимания (не переносите на шутку).

Оригинальная трансформерная архитектура, представленная в статье “Внимание – все, что вам нужно,” революционизировала обработку естественного языка:

Основные характеристики: слои само-внимания, многоголовое внимание, нейронные сети прямого распространения, архитектура энкодера-декодера.
Применение: Трансформеры являются основой для известных LLM, таких как BERT и GPT.

Оригинальная трансформерная архитектура использует архитектуру энкодера-декодера, но существуют также варианты только для энкодера и только для декодера. Вот подробный обзор этих вариантов, их особенностей, известных LLM и применений:

Архитектура*	Основные характеристики	Известные LLM	Применение
Только энкодер*	Захватывает двунаправленный контекст; подходит для понимания естественного языка	BERT Также BERT архитектура, основанная на RoBERTa, XLNet	Классификация текста – Вопросно-ответная система
Только декодер*	Однонаправленная языковая модель; Авторегрессионная генерация	GPT PaLM	Генерация текста (разнообразные задачи создания контента) Завершение текста
Энкодер-декодер	Входной текст – целевой текст; любая задача текст-на-текст	T5 BART	Суммирование Перевод Вопросно-ответная система Классификация документов

Вот отличные ресурсы, где можно узнать больше о трансформерах:

Шаг 3: Предварительное обучение LLMs

Теперь, когда вы знакомы с основами больших языковых моделей (LLMs) и трансформерной архитектуры, вы можете приступить к изучению предварительного обучения LLMs. Предварительное обучение является основой LLMs, позволяя им понять аспекты и тонкости языка, изучая огромный корпус текстовых данных.

Вот обзор концепций, которые вам следует знать:

Цели предварительного обучения LLM: Выведение LLM на массивные текстовые корпусы для изучения языковых шаблонов, грамматики и контекста. Узнайте о конкретных задачах предварительного обучения, таких как маскировка языка и предсказание следующего предложения.
Текстовые корпуса для предварительного обучения LLM: LLM обучаются на массивных и разнообразных текстовых корпусах, включая веб-статьи, книги и другие источники. Это большие наборы данных с миллиардами и триллионами текстовых токенов. Обычно используются такие наборы данных, как C4, BookCorpus, Pile, OpenWebText и другие.
Процедура обучения: Понимание технических аспектов предварительного обучения, включая алгоритмы оптимизации, размер пакета и количество эпох обучения. Узнайте о проблемах, таких как снижение влияния предубеждений в данных.

Если вы хотите узнать больше, обратитесь к учебному модулю по обучению LLM из CS324: Крупные языковые модели.

Такие предварительно обученные LLM являются отправной точкой для настройки на конкретные задачи. Да, настройка LLM – следующий шаг!

Шаг 4: Настройка LLM

После предварительного обучения LLM на массивных текстовых корпусах следующим шагом является их доводка до конкретных задач обработки естественного языка. Настройка позволяет адаптировать предварительно обученные модели для выполнения конкретных задач, таких как анализ настроений, ответы на вопросы или перевод, с повышенной точностью и эффективностью.

Почему настраивать LLM

Настройка необходима по нескольким причинам:

Предварительно обученные LLM обладают общим пониманием языка, но требуют настройки для хорошей производительности на конкретных задачах. А настройка помогает модели понять нюансы целевой задачи.
Настройка существенно сокращает объем данных и вычислений, необходимых по сравнению с обучением модели с нуля. Поскольку она использует понимание предварительно обученной модели, набор данных для настройки может быть значительно меньше, чем набор данных для предварительного обучения.

Как настроить LLM

Теперь давайте рассмотрим, как настраивать LLM:

- Выберите предварительно обученный LLM: Выберите предварительно обученный LLM, который соответствует вашей задаче. Например, если вы работаете над задачей вопросно-ответной системы, выберите предварительно обученную модель с архитектурой, способствующей пониманию естественного языка.
- Подготовка данных: Подготовьте набор данных для конкретной задачи, которую вы хотите, чтобы LLM выполнила. Убедитесь, что включены размеченные примеры и правильный формат данных.

Настройка: После выбора базового LLM и подготовки данных пришло время настроить модель.

Но как это сделать?

Есть ли эффективные параметрические техники? Помните, что LLM имеют десятки миллиардов параметров. И матрица весов огромная!

Что, если у вас нет доступа к весам модели?

Как настроить LLM, когда у вас нет доступа к весам модели и доступ к модели осуществляется через API? Крупные языковые модели способны к контекстному обучению – без необходимости явного этапа настройки. Вы можете использовать их способность к обучению по аналогии, предоставляя входные данные и примеры выходных данных для задачи.

Настройка подсказок – изменение подсказок для получения более полезного вывода – может быть “жесткой” или “мягкой” настройкой.

“Жесткая” настройка подразумевает прямое изменение токенов входных данных в подсказке без обновления весов модели.

“Мягкая” настройка объединяет входое вложение с обучаемым тензором. Связанная идея – настройка префиксов, при которой настраиваемые тензоры используются с каждым блоком Transformer, а не только с вложениями входных данных.

Как упоминалось ранее, у больших языковых моделей десятки миллиардов параметров. Поэтому настройка весов во всех слоях является ресурсоемкой задачей. Недавно стали популярны техники эффективной настройки параметров (PEFT) , такие как LoRA и QLoRA. С помощью QLoRA вы можете настроить квантизированную на 4 бита LLM-модель на одном потребительском GPU без потери производительности.

Эти техники представляют собой небольшой набор обучаемых параметров – адаптеры – которые настраиваются вместо всей матрицы весов. Вот полезные ресурсы, чтобы узнать больше о настройке LLM-моделей:

Шаг 5: Выравнивание и посттренировка в LLM-моделях

Большие языковые модели могут потенциально генерировать контент, который может быть вредным, предвзятым или несоответствующим тому, что пользователи фактически хотят или ожидают. Выравнивание относится к процессу согласования поведения LLM-модели с предпочтениями человека и этическими принципами. Оно направлено на снижение рисков, связанных с поведением модели, включая предвзятость, контроверзные ответы и генерацию вредного контента.

Вы можете изучить такие техники, как:

Обучение с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF)
Контрастная посттренировка

RLHF использует аннотации предпочтений человека по выводам LLM-модели и строит на них модель вознаграждения. Контрастная посттренировка направлена на использование контрастных техник для автоматического составления пар предпочтений.

Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с следующими ресурсами:

Шаг 6: Оценка и непрерывное обучение в LLM-моделях

После настройки LLM-модели для конкретной задачи важно оценить ее производительность и рассмотреть стратегии непрерывного обучения и адаптации. Этот шаг гарантирует, что ваша LLM-модель остается эффективной и актуальной.

Оценка LLM-моделей

Оцените производительность, чтобы оценить их эффективность и выявить области для улучшения. Вот основные аспекты оценки LLM-моделей:

Метрики для конкретной задачи: Выберите подходящие метрики для вашей задачи. Например, в текстовой классификации вы можете использовать традиционные оценочные метрики, такие как точность, точность, полноту или F1-меру. Для задач генерации языка обычными являются метрики, такие как перплексия и оценки BLEU.
Оценка человеком: Позвольте экспертам или аннотаторам, собранным из пользователей оценить качество созданного контента или ответы модели в реальных сценариях.
Предвзятость и справедливость: Оцените LLM-модели на предмет предвзятости и проблем справедливости, особенно при их развертывании в реальных приложениях. Проанализируйте, как модели проявляют себя среди разных демографических групп и устраняйте любые неравенства.
Стабильность и адверсное тестирование: Проверьте стабильность LLM-модели, подвергая ее адверсивным атакам или сложным входным данным. Это поможет выявить уязвимости и повысить безопасность модели.

Непрерывное обучение и адаптация

Чтобы следить за обновлением данных и задач в LLM-моделях, рассмотрите следующие стратегии:

Аугментация данных: Непрерывно пополняйте свой набор данных, чтобы избежать снижения производительности из-за отсутствия актуальной информации.
Переобучение: Регулярно переобучайте LLM-модель на новых данных и настраивайте ее для изменяющихся задач. Настройка на недавних данных помогает модели оставаться актуальной.
Активное обучение: Применяйте техники активного обучения, чтобы определить случаи, когда модель неуверена или склонна допускать ошибки. Собирайте аннотации для этих случаев, чтобы уточнить модель.

Еще одна распространенная проблема с LLM – галлюцинации. Обязательно изучите такие методы, как Augmentation Retrieval, чтобы смягчить галлюцинации.

Вот несколько полезных ресурсов:

Шаг 7: Создание и развертывание приложений LLM

После разработки и настройки LLM для конкретных задач начните создавать и развертывать приложения, использующие возможности LLM. В основном, используйте LLM для создания полезных реальных решений.

Создание приложений LLM

Вот несколько моментов, на которые следует обратить внимание:

Разработка приложений, ориентированных на задачи: Создавайте приложения, адаптированные к конкретным случаям использования. Это может включать создание веб-интерфейсов, мобильных приложений, чат-ботов или интеграцию с существующими програмными системами.
Дизайн пользовательского опыта (UX): Сделайте акцент на дизайн, ориентированный на пользователя, чтобы ваше приложение LLM было интуитивно понятным и удобным для пользователей.
Интеграция с API: Если LLM является моделью языка, используемой на бэкэнде, создайте RESTful API или конечные точки GraphQL, чтобы другие программные компоненты могли взаимодействовать с моделью без проблем.
Масштабируемость и производительность: Проектируйте приложения так, чтобы они могли справиться с различными уровнями трафика и спроса. Оптимизируйте производительность и масштабируемость, чтобы обеспечить плавный пользовательский опыт.

Развертывание приложений LLM

Вы разработали приложение LLM и готовы развернуть его в работу. Вот что следует учесть:

Развертывание в облаке: Рассмотрите возможность развертывания ваших приложений LLM на платформах облачных вычислений, таких как AWS, Google Cloud или Azure, для обеспечения масштабируемости и удобного управления.
Контейнеризация: Используйте технологии контейнеризации, такие как Docker и Kubernetes, для упаковки ваших приложений и обеспечения последовательного развертывания в различных средах.
Мониторинг: Внедрите мониторинг, чтобы отслеживать производительность развернутых приложений LLM и обнаруживать и устранять проблемы в режиме реального времени.

Соответствие и регулирование

Защита данных и этические соображения являются важными аспектами:

Защита данных: Обеспечьте соблюдение регуляций по защите данных при работе с данными пользователей и лично идентифицируемой информацией (ЛИИ).
Этические соображения: При развертывании приложений LLM соблюдайте этические принципы для смягчения возможных предубеждений, распространения дезинформации или создания вредоносного контента.

Вы также можете использовать такие фреймворки, как LlamaIndex и LangChain, чтобы помочь вам создавать приложения LLM “от и до”. Вот несколько полезных ресурсов:

В заключение

Мы начали наше обсуждение, определив, что такие большие языковые модели, почему они популярны, и постепенно углубились в технические аспекты. Мы завершили наше обсуждение созданием и развертыванием приложений LLM, требующими тщательного планирования, ориентированных на пользователя дизайна, надежной инфраструктуры, с приоритетом на защиту данных и этику.

Как вы, возможно, уже поняли, важно быть в курсе последних достижений в этой области и продолжать создавать проекты. Если у вас есть опыт в области обработки естественного языка, данное руководство будет строиться на этом фундаменте. И даже если нет, не беспокойтесь. Мы покроем вас нашим руководством 7 шагов к овладению обработкой естественного языка. Удачного изучения!

[Бала Прия Чареса](https://twitter.com/balawc27) – разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на пересечении математики, программирования, науки о данных и создания контента. Ее области интереса и экспертизы включают DevOps, науку о данных и обработку естественного языка. Она любит читать, писать, программировать и пить кофе! В настоящее время она работает над изучением и делится своими знаниями с сообществом разработчиков, создавая учебники, руководства, мнения и многое другое.

language models

Это исследование искусственной интеллекта представляет RoboHive классическую программную платформу и экосистему для исследований в области обучения роботов и воплощенного искусственного интеллекта.

Это исследование искусственного интеллекта представляет Flash-Decoding новый подход искусственного интеллекта на основе FlashAttention, который делает выводы LLM с длинным контекстом в 8 раз быстрее.