Построение и обучение больших языковых моделей для кода глубокое погружение в StarCoder

Building and training large language models for code, deep dive into StarCoder

Введение

Привет, коллеги-энтузиасты технологий! Сегодня я с радостью проведу вас через захватывающий мир создания и обучения больших языковых моделей (LLM) для кода. Мы углубимся в тонкости замечательной модели, известной как StarCoder, которая является частью проекта BigCode – открытой инициативы в пересечении искусственного интеллекта и разработки кода.

Прежде чем мы начнем, я хотел бы поблагодарить инженера машинного обучения Loubna Ben Allal из Hugging Face за ее сессию Data Hour о «Создании больших языковых моделей для кода», на основе которой написана эта статья. Теперь пристегните ремни, и давайте исследуем волшебство этой передовой технологии!

Цели обучения:

  • Освоить открытые и ответственные практики в разработке ИИ с помощью сотрудничества BigCode, с акцентом на прозрачность и этическое развитие.
  • Понять основы обучения LLM: выбор данных, выбор архитектуры и эффективная параллельность, используя такие фреймворки, как Megatron-LM.
  • Исследовать оценку LLM с помощью показателей, таких как HumanEval, облегченных средствами оценки BigCode, обеспечивая эффективное сравнение моделей.
  • Открыть практическую интеграцию LLM в среды разработки с использованием инструментов, таких как расширения VS Code, соответствуя этическому использованию ИИ.

Раскрытие мощи больших языковых моделей для кода

Итак, о чем все шумят эти большие языковые модели? Они похожи на виртуальных волшебников программирования, которые могут завершать фрагменты кода, создавать целые функции и даже предоставлять идеи для исправления ошибок – все на основе описаний на естественном языке. Наш главный герой, StarCoder, имеет поразительные 15,5 миллиардов параметров и демонстрирует выдающуюся мощь заполнения кода и ответственные практики ИИ.

Формирование и подготовка данных: основа успеха

Хорошо, давайте поговорим о секретном соусе – формировании данных. Наш путь начинается с набора данных The Stack, огромной компиляции кода с GitHub, охватывающего более 300 языков программирования. Однако количество не всегда превосходит качество. Мы тщательно выбрали 86 актуальных языков, с приоритетом на популярность и инклюзивность, удалив устаревшие языки.

Но вот подвох: после обширной очистки у нас осталось только около 800 гигабайт кода на 80 языках программирования. Мы удалили автоматически сгенерированные файлы и дубликаты с помощью процесса, называемого дедупликацией, чтобы модель не запоминала повторяющиеся шаблоны. Это снизило качество набора данных в угоду его эффективному обучению.

Токенизация и метаданные для обучения: расшифровка кода

Далее – токенизация! Мы преобразовали наши чистые текстовые данные в числовые входные данные, которые модель может понять. Чтобы сохранить метаданные, такие как название репозитория и файлов, мы добавили специальные токены в начало каждого фрагмента кода. Эти метаданные – это как карта дороги для модели, указывающая ей, как генерировать фрагменты кода на разных языках программирования.

Мы также учли такие вещи, как проблемы на GitHub, коммиты git и блокноты Jupyter. Все эти элементы были структурированы с помощью специальных токенов, чтобы предоставить модели контекст. Эти метаданные и форматирование впоследствии сыграют важную роль в производительности и настройке модели.

Выбор архитектуры для StarCoder: достижение новых высот

Архитектура StarCoder – это шедевр выбора дизайна. Мы стремились к скорости и экономичности, что привело нас к выбору 15 миллиардов параметров – баланс между мощностью и практичностью. Мы также использовали множественное внимание к запросам (MQA), технику, которая эффективно обрабатывает большие пакеты данных и ускоряет время вывода без потери качества.

Но инновации не остановились на этом. Мы внедрили большую длину контекста благодаря искусному вниманию вспышки. Это позволило нам масштабироваться до 8000 токенов, сохраняя эффективность и скорость. И если вы задаетесь вопросом о двунаправленном контексте, мы нашли способ, чтобы StarCoder мог понимать фрагменты кода как слева направо, так и справа налево, расширяя его универсальность.

Обучение и оценка: испытание StarCoder

Теперь поговорим о обучении. Мы использовали мощность 512 графических процессоров и применили тензорное параллелизм (TP) и конвейерный параллелизм (PP), чтобы убедиться, что StarCoder вписывается в вычислительную головоломку. Мы обучали модель в течение 24 дней, используя фреймворк Megatron-LM, и результаты были впечатляющими. Но обучение – это только полпути – оценка показывает насколько модель готова к реальной работе.

Мы поставили StarCoder в сравнение с бенчмарком HumanEval, где модели завершают кодовые фрагменты, и их решения проверяются на различных сценариях. StarCoder проявил себя достойно, достигнув показателя 33,6% pass@1. В то время как новые модели, такие как WizardCoder, вышли вперед, производительность StarCoder в мультиязычной среде заслуживает похвалы.

Инструменты и экосистема: за пределами StarCoder

Наш путь не был бы полным без выделения инструментов и экосистемы, построенных вокруг StarCoder. Мы выпустили расширение для VS Code, которое предлагает подсказки кода, автодополнение и даже атрибуцию кода. Вы также можете найти плагины для Jupyter, VIM и EMACs, соответствующие разнообразным предпочтениям разработчиков.

Для упрощения процесса оценки мы создали BigCode Evaluation Harness – фреймворк, который упрощает оценку бенчмарк и модульное тестирование и обеспечивает воспроизводимость. Мы также представили BigCode Leaderboard, обеспечивающий прозрачность и позволяющий сообществу оценить производительность различных моделей и языков.

К будущему: совместное усилие сообщества

К настоящему моменту стало ясно, что мир больших моделей языков для кода постоянно развивается. Экосистема BigCode продолжает преуспевать с моделями, такими как OctoCoder, WizardCoder и другими, каждая из которых строит на основе, заложенной StarCoder. Эти модели – не просто инструменты; они являются свидетельством коллаборативной инновации и силы разработки с открытым исходным кодом.

Итак, вот история о том, как StarCoder и сообщество BigCode расширяют границы того, что возможно в области генерации кода. От тщательной курирования данных до продвинутого выбора архитектуры и передовых инструментов, это путешествие, основанное на страсти и приверженности формированию будущего искусственного интеллекта в разработке кода. И когда мы отправляемся в будущее, кто знает, какие невероятные инновации представит сообщество?

Навыки сегодняшнего дня для будущих LLM

Вот что мы будем продолжать использовать в будущем при создании и обучении больших моделей языка:

  • Настройка и фреймворки обучения: Обучение таких масштабных моделей требует параллелизма для ускорения процесса. Мы использовали 3D параллелизм, комбинацию параллелизма данных, тензоров и конвейера. Этот подход позволил нам обучаться на 512 графических процессорах в течение 24 дней, достигая наилучших результатов. В основном мы использовали фреймворк Megatron-LM, но также обратили внимание на альтернативные фреймворки, такие как Hugging Face Trainer с интеграцией Deepspeed для более доступного и короткого процесса дообучения.
  • Оценка производительности: Оценка моделей кода – задача не из простых. Мы обсуждали бенчмарки, такие как HumanEval и Multi-PLE, которые измеряют способность моделей генерировать кодовые решения, проходящие определенные тесты. Эти бенчмарки помогают нам понять производительность модели на разных языках программирования и в разных контекстах. Мы также представили BigCode evaluation harness, фреймворк, упрощающий процесс оценки путем обеспечения согласованных сред и воспроизводимых результатов.
  • Инструменты и экосистема: Мы исследовали инструменты и расширения, предлагаемые экосистемой BigCode. От расширений для VS Code до поддержки в блокнотах Jupyter, VIM, EMACs и многого другого, мы делаем процесс интеграции StarCoder и его наследников в рабочий процесс разработчиков более простым. Выпуск StarCoder Plus и StarChart дополняет возможности наших моделей, делая их еще более гибкими и полезными.
  • Ответственное использование и лицензирование ИИ: В соответствии с практиками ответственного использования ИИ мы подчеркиваем этические руководящие принципы в использовании наших моделей. Наши модели разработаны на основе лицензии CodeML OpenRAIL, которая способствует свободному использованию, распространению производных продуктов и этическим соображениям. Мы стремимся обеспечить, чтобы наши модели были мощными инструментами, которые приносят пользу обществу и используются ответственно.

Заключение

В этой статье мы погрузились в мир создания больших языковых моделей (LLM) для кода и исследовали их впечатляющие возможности автодополнения кода. Коллаборативный проект BigCode от Hugging Face и ServiceNow был выделен как символ открытых и ответственных моделей кода, решающих проблемы, такие как конфиденциальность данных и воспроизводимость.

Наш технический путь охватил курирование данных, архитектурные решения для моделей, таких как StarCoder, и методологии обучения с использованием техник параллелизма. Оценка модели, отмеченная бенчмарками, такими как HumanEval и Multi-PLE, показала сравнение производительности на разных языках, с версиями StarCoder во главе.

Основные выводы:

  • Сотрудничество BigCode от Hugging Face и ServiceNow способствует развитию ответственной разработки моделей кода.
  • Используя StarCoder в качестве примера, мы рассмотрели различные аспекты обучения, включая подготовку данных, архитектуру и эффективный параллелизм.
  • Мы обсудили оценку ИИ-моделей с использованием бенчмарков HumanEval и Multi-PLE.

Часто задаваемые вопросы