Стратегии настройки LLM для широкопрофильных приложений

Стратегии оптимизации LLM для разнообразных приложений

Большие языковые модели (LLM) – это продвинутые модели искусственного интеллекта (ИИ), разработанные для понимания человеческого языка и генерации ответов, похожих на человеческие. Они обучаются на большом объеме текстовых наборов данных, поэтому называются “большими”, и основаны на модели трансформера – типе нейронной сети. Они используются в чат-ботах и виртуальных помощниках, для создания контента, суммирования, перевода, генерации кода и т. д.

Заметной особенностью LLM является их способность к дополнительному обучению. Они могут быть дополнительно обучены для улучшения общей производительности и адаптации к новым специализированным областям, демонстрируя свою адаптивность и универсальность.

Что такое дополнительное обучение LLM?

Большие языковые модели (LLM) – это мощные модели искусственного интеллекта, обученные на огромных объемах данных из различных областей. Хотя эти предварительно обученные модели могут хорошо справляться с общими задачами, они могут не идеально подходить для конкретных задач или областей. Дополнительное обучение – это техника, позволяющая адаптировать LLM для конкретной области или задачи.

Представьте себе ChatGPT как универсальную языковую модель, способную понимать и отвечать на запросы пользователей. Однако, когда она применяется в качестве помощника на веб-сайте, ChatGPT не всегда может предоставлять соответствующие или точные ответы из-за особого контекста и требований сайта. Вот где возникает дополнительное обучение.

• Создайте конвейер MLOps end-to-end с использованием Amazon SageMaker Pipelines, GitHub и GitHub Actions.
• Microsoft AI выпускает LLMLingua уникальную быструю технику сжатия, которая сжимает инструкции для ускоренного вывода больших языковых моделей (LLM).
• Настройте Fein-tune Llama 2 с использованием QLoRA и разверните его на Amazon SageMaker с помощью AWS Inferentia2

Дополнительное обучение включает обучение LLM на наборе данных, специально подобранном для целевой области или задачи. Этот набор данных содержит примеры желаемых ответов, что позволяет LLM изучить нюансы и ожидания конкретного приложения. Сравнивая свои созданные результаты с помеченными примерами, LLM корректирует свои параметры, постепенно улучшая свою способность создавать контекстно-релевантные и точные ответы.

Процесс дополнительного обучения обычно включает следующие шаги:

1. Выбор или генерация данных: Выбирается или генерируется набор данных, специфичный для области или задачи. Этот набор данных должен содержать примеры желаемых ответов, таких как правильные ответы на запросы пользователей или хорошо структурированные резюме текстов.

2. Разделение данных: Набор данных разделяется на обучающую и тестовую выборки.

3. Обучение модели: Обучающая выборка подается на вход LLM, и модель генерирует результаты на основе своего текущего понимания языка. Затем эти результаты сравниваются с соответствующими помеченными примерами для расчета разницы или ошибки.

4. Коррекция параметров: LLM использует рассчитанную ошибку для корректировки своих параметров и весов, связанных с его внутренними соединениями. Этот процесс коррекции повторяется несколько раз, позволяя LLM постепенно изучать закономерности и связи в данных, специфичных для области.

5. Оценка производительности: Дополнительно обученный LLM оценивается на тестовой выборке для оценки его улучшения в обработке конкретной области или задачи.

Дополнительное обучение – это важная техника для улучшения производительности и применимости LLM в реальных сценариях. Адаптируя эти мощные модели к конкретным областям и задачам, мы можем раскрыть их полный потенциал и революционизировать различные отрасли.

Стратегии дополнительного обучения для областей применения

Существуют различные стратегии дополнительного обучения LLM для областей применения. Рассмотрим несколько популярных методов:

Промпт-инжиниринг

Стратегия дополнительного обучения с использованием промтового инжиниринга включает использование контекстного окна модели и тщательно подобранных промтов для направления модели на создание желаемого вывода. Этот метод использует понимание языка и способности модели к рассуждению для производства задачно-специфичных выводов без изменения внутренней архитектуры модели.

Для обучения модели можно использовать обучение с одним примером или с небольшим числом примеров, предоставленных вместе с промтами. Затем модель генерирует вывод для новых промптов на основе этих данных.

Это очень эффективный и гибкий способ дополнительного обучения, однако добавление примеров может потребовать значительного объема хранилища, поэтому он может быть не подходящим для маленьких моделей.

Полное дополнительное обучение

Полное дополнительное обучение, как следует из названия, требует обучения каждого параметра в основной модели, чтобы она адаптировалась к данной задаче. Этот модель, результаты обучения которой полностью настроены и обладают отличной производительностью.

Этот метод дополнительного обучения не используется часто из-за затрат в терминах ресурсов и вычислений. Поэтому можно использовать другие модели, требующие меньше затрат, для обучения нескольких параметров и достижения практически аналогичных результатов.

Инструкция или наблюдаемое настройка

Одна из стратегий для настройки модели LLM – это наблюдаемая настройка. Она включает обучение модели машинного обучения на примере подсказки, а также ответа на эту подсказку. Ее целью является предоставление подробных инструкций модели, а не в контексте окна.

Иногда, когда модель узнает новую информацию, веса обновляются, и некоторая информация может быть утеряна из-за минимизации весов. Это явление известно как катастрофическое забывание. Мы стремимся минимизировать катастрофическое забывание или предыдущую изученную информацию при изучении новых вещей.

Параметр эффективная настройка (PEFT)

Параметр эффективная настройка – это метод настройки, который сохраняет или “замораживает” предварительно обученные параметры модели и изменяет только небольшой подмножество. Таким образом, мы можем минимизировать катастрофическое забывание, поскольку оригинальные LLM сохраняются и настраиваются только параметры, специфические для задачи.

Это баланс между сохранением ценных знаний, полученных в процессе предварительного обучения, и адаптацией к конкретным задачам с помощью меньшего числа параметров, минимального катастрофического забывания, уменьшения вычислительных и хранения, связанных с традиционной настройкой.

Еще одним преимуществом PEFT является их возможность переключения моделей друг с другом, то есть одна модель может быть настроена для выполнения задачи, которая традиционно относится к другой модели.

Адаптация низкого ранга (LoRA)

LoRA является вариацией PEFT, в которой к сети параметров веса добавляется еще один набор параметров. В низкоразмерном пространстве, чем у обычных параметров, эти параметры низкого измерения являются единственными, которые изменяются. Остальные параметры замораживаются.

LoRA использует сингулярное разложение (SVD) для преобразования матриц высокого ранга в матрицы низкого ранга. Адаптеры LoRA модульные и могут быть сохранены и использованы независимо как отдельные модули в разных моделях.

Заключение

Настройка LLM – это двухэтапный процесс, включающий предварительное обучение модели на большом объеме данных и настройку модели для обучения в конкретной области.

Использование инженерии вопросов позволяет использовать контекстное окно модели для создания подсказок и генерации требуемого вывода. Наблюдаемая или инструкция для настройки аналогична инженерии подсказок, за исключением того, что в ней предоставляются подробные инструкции модели.

Полная настройка обучает каждый параметр и приводит к высокоточной модели, что может быть затратно. PEFT позволяет сохранять предварительно обученные параметры и настраивать только на небольшом подмножестве параметров, снижая риск катастрофического забывания. LoRA является вариацией PEFT, которая позволяет добавлять дополнительные параметры к сети веса.