LLM-настройка с использованием техник PEFT

LLM-настройка с использованием техник PEFT идеальное решение для вас

Введение

Языковые модели, или ЯМ, ворвались в мир обработки естественного языка. Они являются мощными искусственными интеллектуальными системами, предназначенными для генерации текста, похожего на человеческий, а также понимания и ответа на естественные языковые входы. В основном, они стремятся имитировать понимание и генерацию человеческого языка. Давайте отправимся в путешествие, чтобы понять тонкости настройки ЯМ и изучить инновационную технику PEFT (проектирование и настройка подсказок), которая трансформирует это поле.

Цели обучения:

• Понимать концепцию тонкой настройки в языковых моделях.
• Понимать технику PEFT и ее значение.
• Исследовать техники эффективного выбора коэффициентов.

Понимание техники PEFT

Во-первых, давайте расшифруем аббревиатуру – PEFT означает эффективная тонкая настройка параметров. Но что означает эффективность параметров в данном контексте и почему это важно?

В машинном обучении модели в основном – это сложные математические уравнения с большим количеством коэффициентов или весов. Эти коэффициенты определяют поведение модели и позволяют ей изучать данные. Когда мы обучаем модель машинного обучения, мы настраиваем эти коэффициенты, чтобы минимизировать ошибки и делать точные прогнозы. В случае ЯМ, которые могут иметь миллиарды параметров, изменение всех них во время обучения может быть вычислительно дорогостоящим и затратным по памяти.

• «DeepMind от Google революционизирует робототехнику»
• Мета исследователи искусственного интеллекта предлагают усовершенствованные LLM с долгим контекстом.
• Подготовьте свои данные для Amazon Personalize с помощью Amazon SageMaker Data Wrangler.

Вот где вступает в игру тонкая настройка. Тонкая настройка – это процесс настройки предварительно обученной модели для адаптации ее к конкретной задаче. Она предполагает, что модель уже обладает основным пониманием языка и фокусируется на том, чтобы сделать ее отличной в определенной области.

PEFT, как подмножество тонкой настройки, уделяет серьезное внимание эффективности параметров. Вместо изменения всех коэффициентов модели, PEFT выбирает их подмножество, что значительно снижает вычислительные и памятиевые требования. Такой подход особенно полезен при обучении больших моделей, таких как Falcon 7B, где эффективность имеет огромное значение.

Обучение, тонкая настройка и проектирование подсказок: Основные различия

Прежде чем углубиться в PEFT, давайте проясним различия между обучением, тонкой настройкой и проектированием подсказок. Эти термины часто используются взаимозаменяемо, но имеют конкретные значения в контексте ЯМ.

• Обучение: Когда модель создается с нуля, она проходит обучение. Это включает настройку всех коэффициентов или весов модели для изучения закономерностей и связей в данных. Это похоже на обучение модели основам языка.
• Тонкая настройка: Тонкая настройка предполагает, что модель уже обладает базовым пониманием языка (достижение через обучение). Она включает в себя точечные корректировки для адаптации модели к конкретной задаче или области. Можно представить это как усовершенствование прекрасно образованной модели для определенной работы, например, ответов на вопросы или генерации текста.
• Проектирование подсказок: Проектирование подсказок включает создание вводных подсказок или вопросов, которые направляют ЯМ на предоставление желаемых результатов. Речь идет о том, как настроить взаимодействие с моделью для получения нужных результатов.

PEFT играет значительную роль на этапе тонкой настройки, когда мы выбираем определенное подмножество коэффициентов модели для улучшения ее производительности на конкретных задачах.

Исследование LoRA и QLoRA для выбора коэффициентов

Теперь давайте углубимся в суть PEFT и поймем, как эффективно выбрать подмножество коэффициентов. Для этой цели используются две техники: LoRA (низкоранговая адаптация) и QLoRA (квантование + низкоранговая адаптация).

LoRA (низкоранговая адаптация): LoRA – это техника, которая признает, что не все коэффициенты в модели имеют одинаковую важность. Она использует тот факт, что некоторые веса оказывают большее влияние, чем другие. В LoRA большая матрица весов делится на две меньшие матрицы путем факторизации. Фактор ‘R’ определяет, сколько коэффициентов выбирается. Выбором меньшего значения ‘R’ мы уменьшаем количество коэффициентов, требующих настройки, что делает процесс тонкой настройки более эффективным.

Квантование: Квантование включает преобразование коэффициентов с высокой точностью с плавающей запятой в представления с низкой точностью, например, 4-битные целые числа. Хотя это приводит к потере информации, это значительно уменьшает требования к памяти и вычислительной сложности. В результате перемножения, эти квантованные коэффициенты деквантуемся, чтобы снизить влияние накопления ошибок.

Представьте себе ЯМ с 32-битными коэффициентами для каждого параметра. Теперь подумайте о требованиях к памяти при работе с миллиардами параметров. Квантование предлагает решение, позволяя снизить точность этих коэффициентов. Например, 32-битное число с плавающей запятой может быть представлено как 4-битное целое число в определенном диапазоне. Это сокращение значительно уменьшает объем памяти.

Однако, есть свои компромиссы; квантование вводит ошибки из-за потери информации. Для снижения этих ошибок используется деквантование при использовании коэффициентов в вычислениях. Это баланс между эффективностью использования памяти и точностью вычислений является важным в больших моделях, таких как Falcon 7B.

Практическое применение PEFT

Теперь сменим фокус на практическое применение PEFT. Вот пошаговый процесс тонкой настройки с использованием PEFT:

• Подготовка данных: Начните с организации набора данных таким образом, чтобы он соответствовал вашей конкретной задаче. Определите ваши входные данные и желаемые выходы, особенно при работе с Falcon 7B.
• Настройка библиотек: Установите необходимые библиотеки, такие как HuggingFace Transformers, Datasets, BitsandBytes и WandB для отслеживания процесса обучения.
• Выбор модели: Выберите модель LLM, которую вы хотите настроить, например, Falcon 7B.
• Конфигурация PEFT: Настройте параметры PEFT, включая выбор слоев и значение «R» в LoRA. Эти выборы определят подмножество коэффициентов, которые вы собираетесь изменить.
• Квантование: Примите решение о уровне квантования, который вы хотите применить, сбалансировав эффективность использования памяти с приемлемыми уровнями ошибок.
• Аргументы обучения: Определите аргументы обучения, такие как размер пакета, оптимизатор, планировщик скорости обучения и точки контроля для процесса настройки.
• Тонкая настройка: Используйте HuggingFace Trainer с вашей конфигурацией PEFT для тонкой настройки вашей LLM. Отслеживайте прогресс обучения с помощью библиотек, таких как WandB.
• Проверка: Следите за значениями потерь как во время обучения, так и во время проверки, чтобы убедиться, что ваша модель не переобучается.
• Контрольные точки: Сохраняйте контрольные точки для возможности возобновления обучения с определенной точки, если это необходимо.

Помните, что тонкая настройка LLM, особенно с использованием PEFT, является сложным балансом между эффективной модификацией параметров и поддержанием производительности модели.

Языковые модели и тонкая настройка – это мощные инструменты в области обработки естественного языка. Техника PEFT, в сочетании с стратегиями эффективности параметров, такими как LoRA и квантование, позволяет нам эффективно использовать все возможности этих моделей. С правильной конфигурацией и тщательным обучением мы можем раскрыть истинный потенциал LLM, такого как Falcon 7B.

Пошаговое руководство по тонкой настройке с использованием PEFT

Прежде чем мы отправимся в путешествие в мир тонкой настройки LLM, давайте убедимся, что у нас есть все необходимые инструменты для работы. Вот краткий обзор ключевых компонентов:

Наблюдение за прогрессом обучения с помощью WandB

WandB, сокращение от “Weights and Biases”, – это инструмент, который помогает нам следить за прогрессом обучения нашей модели. С помощью WandB мы можем визуализировать метрики обучения, регистрировать контрольные точки и отслеживать производительность нашей модели.

Оценка производительности модели: переобучение и потери проверки

Переобучение является общей проблемой при тонкой настройке моделей. Чтобы бороться с этим, нам необходимо следить за потерями проверки вместе с потерями обучения. Потери проверки помогают нам понять, изучает ли наша модель данные обучения или просто запоминает их.

Теперь, когда у нас есть все необходимые инструменты, давайте перейдем к написанию кода!

Настройка среды

Сначала нам нужно настроить нашу среду программирования. Мы установим необходимые библиотеки, включая HuggingFace Transformers, Datasets, BitsandBytes и WandB.

Загрузка предварительно обученной модели

В нашем случае мы работаем с моделью Falcon 7B, которая является огромной LLM. Мы загрузим эту предварительно обученную модель с помощью библиотеки Transformers. Кроме того, мы настроим модель для использования 4-битного квантования для экономии памяти.

Выбор архитектуры модели

В этом примере мы используем архитектуру AutoModelForCausalLM, подходящую для авторегрессионных задач. В зависимости от вашего конкретного случая использования вы можете выбрать другую архитектуру.

Токенизация

Перед подачей текста нашей модели мы должны токенизировать его. Токенизация преобразует текст в числовую форму, которую понимают модели машинного обучения. HuggingFace Transformers предоставляет нам соответствующий токенизатор для выбранной модели.

Настройка микропроцессорной конфигурации

Теперь пришло время настроить наш процесс микропроцессорной настройки. Мы укажем параметры, такие как размер пакета, шаги накопления градиента и расписания скорости обучения.

Обучение модели

Мы почти готовы! С установкой все готово, теперь мы можем использовать тренажер от HuggingFace Transformers для обучения нашей модели.

Мониторинг с помощью WandB

Пока наша модель обучается, мы можем использовать WandB для мониторинга ее производительности в режиме реального времени. WandB предоставляет панель инструментов, где вы можете визуализировать метрики обучения, сравнить запуски и отслеживать прогресс вашей модели.

Чтобы использовать WandB, зарегистрируйтесь на сайте, получите API-ключ и настройте его в своем коде.

Теперь вы готовы вести журнал ваших тренировочных запусков:

Оценка переобучения

Помните, что переобучение – это обычная проблема во время микропроцессорной настройки. Для обнаружения его необходимо отслеживать как потери обучения, так и потери валидации. Если потери обучения продолжают уменьшаться, а потери валидации начинают увеличиваться, это признак переобучения.

Убедитесь, что у вас есть отдельный набор данных для валидации и передайте его в тренажер для мониторинга потерь валидации.

Вот и все! Вы успешно настроили свою среду и написали код для микропроцессорной настройки вашей LLM с использованием техники PEFT.

Следуя этому пошаговому руководству и отслеживая производительность вашей модели, вы сможете успешно использовать возможности LLM для различных задач по пониманию естественного языка.

Заключение

В данном исследовании моделей языка и их микропроцессорной настройки мы погрузились в детали использования потенциала LLM через инновационную технику PEFT (Промторная инженерия и микропроцессорная настройка). Этот трансформационный подход позволяет нам эффективно адаптировать большие модели, такие как Falcon 7B, для конкретных задач, соблюдая баланс вычислительных ресурсов. Путем тщательной настройки параметров PEFT, применения таких техник, как LoRA и квантования, и мониторинга процесса тренировки, мы можем раскрыть истинные возможности LLM и сделать значительные шаги в обработке естественного языка.

Ключевые моменты:

• PEFT (Микропроцессорная настройка параметров) снижает вычислительные и памятные требования в больших языковых моделях путем направленной корректировки коэффициентов.
• LoRA (Принятие низкого ранга) выбирает важные коэффициенты, а квантование снижает использование памяти, преобразуя коэффициенты с высокой точностью в формы с более низкой точностью, что является важным в PEFT.
• Микропроцессорная настройка LLM с PEFT включает подготовку структурированных данных, настройку библиотеки, выбор модели, настройку PEFT, выборы квантования и внимательный мониторинг потери обучения и валидации для балансировки эффективности и производительности модели.

Часто задаваемые вопросы