Как эффективно обучать вашего малого земного дракона? Лучшие практики для реализации в небольшом масштабе.

Как эффективно обучить вашего маленького земного дракона? Лучшие практики для достижения успеха в малом масштабе.

Среди ежедневной лавины новостей о новых достижениях в области крупномасштабных языковых моделей (LLM) вы можете задаваться вопросом: “Как мне обучить свою собственную модель?”. Сегодня персонализированные модели LLM, соответствующие вашим конкретным потребностям, становятся все более важным активом, но их “крупномасштабный” масштаб имеет свою цену. Впечатляющий успех LLM в значительной мере объясняется законами масштабирования, которые говорят о том, что производительность модели увеличивается с увеличением ее количества параметров и размера обучающих данных. Модели такие как GPT-4, Llama2 и Palm2 были обучены на одних из самых больших кластерах в мире, и ресурсы, необходимые для обучения полноформатной модели, часто недостижимы для отдельных лиц и малых предприятий.

Эффективное обучение LLM – активная область исследований, которая направлена на то, чтобы сделать их быстрее, менее требовательными к памяти и экономичнее в плане энергопотребления. Здесь эффективность определяется как достижение баланса между качеством (например, производительностью) модели и ее потреблением ресурсов. В данной статье вы найдете рекомендации по выбору стратегий обучения с учетом эффективности данных или модели, соответствующих вашим потребностям. В сопроводительной диаграмме представлены наиболее распространенные модели и их ссылки.

Эффективность данных. Повышение эффективности обучения может значительно зависеть от стратегического подбора данных. Один из подходов – это фильтрация данных, которая может быть произведена до обучения для формирования основного набора данных, содержащего достаточно информации для достижения сравнимой производительности модели с полным набором данных. Другой метод – это курикулумное обучение, которое включает систематическое планирование экземпляров данных в процессе обучения. Это может означать начало с более простых примеров и постепенное переход к более сложным или наоборот. Кроме того, эти методы могут быть адаптивными и формировать разнообразное распределение выборки по всему набору данных во время обучения.

• Познакомьтесь с PhysGaussian техникой искусственного интеллекта, которая производит высококачественный новаторский синтез движения путем интеграции физически обоснованной ньютоновской динамики в 3D гауссианы.
• Inflection представляет Inflection-2 Лучшая модель искусственного интеллекта в мире для своего класса вычислений и второй по способностям LLM в мире сегодня
• Ознакомьтесь с этой новой системой искусственного интеллекта, называемой Студент игр (SoG), которая способна побеждать людей во множестве игр и обучаться новым.

Эффективность модели. Самый простой способ получить эффективные модели – правильно спроектировать архитектуру. Конечно, это далеко не просто. К счастью, мы можем сделать эту задачу более доступной благодаря автоматическим методам выбора моделей, таким как поиск нейронных архитектур (NAS) и оптимизация гиперпараметров. Имея правильную архитектуру, можно добиться эффективности, эмулирующей производительность моделей большого масштаба с меньшим количеством параметров. Многие успешные LLM используют архитектуру трансформера, который известен своим многоуровневым моделированием последовательностей и возможностями параллелизации. Однако, поскольку подлежащий механизм внимания масштабируется квадратично в зависимости от размера ввода, управление длинными последовательностями становится проблемой. Инновации в этой области включают улучшение механизма внимания с помощью рекуррентных сетей, сжатие долгосрочной памяти и балансирование локального и глобального внимания.

Одновременно с этим, методы эффективности параметров могут использоваться для увеличения их использования для нескольких операций. Это включает стратегии, такие как совместное использование весов для похожих операций с целью уменьшения использования памяти, как в универсальных или рекурсивных трансформерах. Разреженное обучение, которое активирует только подмножество параметров, использует гипотезу о “выигрышном билете” – концепцию о том, что меньшие, эффективно обученные подсети могут соперничать с полной производительностью модели.

Еще одним важным аспектом является сжатие модели, что позволяет снизить вычислительную нагрузку и потребности в памяти без ущерба для производительности. Это включает удаление менее важных весов, сжатие знаний для обучения меньших моделей, которые повторяют работу больших моделей, и квантизацию для улучшенной производительности. Эти методы не только оптимизируют производительность модели, но и ускоряют время вывода, что особенно важно для мобильных и реального времени приложений.

Настройка обучения. Из-за огромного количества доступных данных возникли две распространенные темы, чтобы сделать обучение более эффективным. Предварительное обучение, которое часто проводится в самонастраивающемся режиме на больших неразмеченных наборах данных, является первым шагом и использует такие ресурсы, как Common Crawl – Начало работы для начального обучения. Следующая фаза, “настройка”, включает обучение на конкретных данных задачи. Хотя возможно предварительное обучение модели, например, BERT с нуля, часто более практичным является использование существующей модели, например, bert-large-cased · Hugging Face, за исключением специализированных случаев. Поскольку большинство эффективных моделей слишком велики для продолжения обучения на ограниченных ресурсах, акцент сделан на эффективной настройке параметров (PEFT). В первом ряду PEFT находятся такие техники, как “адаптеры”, которые вводят дополнительные слои, обучаемые с сохранением остальной части модели, и обучение отдельных весов “модификаторов” для исходных весов с использованием методов, таких как разреженное обучение или адаптация низкого ранга (LoRA). Возможно, самой простой точкой вхождения для адаптации моделей является инжиниринг запросов. Здесь мы оставляем модель неизменной, но стратегически выбираем запросы таким образом, чтобы модель генерировала наиболее оптимальные ответы на наши задачи. Последние исследования направлены на автоматизацию этого процесса с помощью дополнительной модели.

В заключение, эффективность тренировки LLMs зависит от применения умных стратегий, таких как тщательный выбор данных, оптимизация архитектуры модели и инновационные методики обучения. Эти подходы демократизируют использование передовых LLMs, делая их доступными и практичными для широкого круга применений и пользователей.