AI & GPU
Jak łatwo zrozumieć szkolenie LLM dla początkujących

Jak łatwo zrozumieć szkolenie LLM dla początkujących

Wprowadzenie do modeli językowych o dużej skali (LLM)

A. Definicja i charakterystyka LLM

1. Obszerny zasób słownictwa i zrozumienie języka

Duże modele językowe (LLM) są systemami sztucznej inteligencji, które są szkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych, często z internetu, w celu rozwoju głębokiego zrozumienia języka naturalnego. Te modele mają dostęp do ogromnego słownictwa, zwykle obejmującego miliony unikalnych słów, i potrafią rozumieć i generować tekst zgodny z ludzkim stylem w szerokim zakresie tematów i kontekstów.

2. Możliwość generowania tekstów przypominających teksty ludzkie

Jedną z kluczowych cech LLM jest ich możliwość generowania spójnych, płynnych i kontekstowo odpowiednich tekstów. Te modele mogą tworzyć długie treści takie jak artykuły, opowiadania, a nawet kod, które mogą być trudne do odróżnienia od tekstu pisanych przez człowieka.

3. Różnorodne zastosowania w przetwarzaniu języka naturalnego

LLM znalazły zastosowanie w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego (NLP), w tym w tłumaczeniu języka, streszczeniach tekstów, odpowiadaniu na pytania, systemach dialogowych, a nawet twórczym pisaniu. Ich wszechstronność i wydajność sprawiły, że są one podstawowym elementem wielu najnowocześniejszych systemów NLP.

II. Proces szkolenia modeli LLM

A. Pozyskiwanie i przetwarzanie danych

1. Przeszukiwanie sieci i wydobycie tekstu

Szkolenie modeli LLM zwykle rozpoczyna się od pozyskiwania dużych zbiorów tekstów z internetu. Proces ten często obejmuje techniki przeszukiwania sieci i wydobycia tekstu w celu zebrania różnorodnego korpusu tekstów z różnych źródeł online, takich jak strony internetowe, książki i media społecznościowe.

2. Czyszczenie i filtrowanie danych

Po zebraniu surowych danych tekstowych konieczne jest ich oczyścić i ocenzurować, aby usunąć szum, nieistotne treści oraz potencjalnie szkodliwe lub stronnicze informacje. Ten etap obejmuje techniki usuwania znaczników HTML, obsługę specjalnych znaków oraz identyfikację i usunięcie tekstów niskiej jakości lub zduplikowanych.

3. Tokenizacja i tworzenie słownika

Oczyszczone dane tekstowe są następnie tokenizowane, co polega na podziale tekstu na mniejsze, znaczące jednostki (np. słowa, podsłowa lub znaki). Proces ten obejmuje również utworzenie słownika, czyli skończonego zbioru unikalnych tokenów, na których model będzie szkolony.

B. Rozważania architektoniczne

1. Modele oparte na Transformerach

LLM często opierają się na architekturze Transformer, która została przedstawiona w wpływowej pracy "Uwaga to wszystko, czego potrzebujesz" autorstwa Vaswani et al. w 2017 roku. Architektura Transformer charakteryzuje się zastosowaniem struktury kodera-dekodera oraz mechanizm uwagi, który pozwala modelowi skupiać się na istotnych częściach wejścia przy generowaniu wyjścia.

a. Architektura kodera-dekodera

W architekturze Transformer część kodera przetwarza sekwencję wejściową i generuje zinformatyzowane reprezentacje, podczas gdy część dekodera generuje sekwencję wyjściową, korzystając z wyjść kodera.

b. Mechanizm uwagi

Mechanizm uwagi jest kluczowym składnikiem modeli opartych na Transformerach, ponieważ pozwala modelowi dynamicznie skupiać się na istotnych częściach wejścia podczas generowania każdego tokena wyjściowego. Pomaga to modelowi uchwycić zależności na długim dystansie i poprawić ogólną wydajność.

2. Skalowanie rozmiaru i głębokości modelu

Jednym z kluczowych trendów w rozwoju LLM jest skalowanie rozmiaru i głębokości modelu. Większe i głębsze modele wykazują poprawioną wydajność w różnorodnych zadaniach NLP, ale skalowanie to wiąże się również z wymaganiami obliczeniowymi i pamięciowymi.

3. Włączanie specjalistycznych modułów

Oprócz podstawowej architektury Transformer, modele LLM mogą również zawierać specjalistyczne moduły lub komponenty, które poprawiają ich zdolności. Na przykład niektóre modele obejmują mechanizmy odzyskiwania informacji umożliwiające dostęp do zewnętrznych źródeł wiedzy lub moduły rozumowania, które poprawiają zdolność modelu do rozwiązywania złożonych zadań.

C. Strategie wstępnego szkolenia

1. Nienadzorowane wstępne szkolenie

a. Maskowane modelowanie języka (MLM)

Maskowane modelowanie języka to popularna strategia wstępnego szkolenia LLM, w której model jest szkolony w celu przewidywania brakujących tokenów w częściowo zmaskowanej sekwencji wejściowej. To zadanie pomaga modelowi uczyć się bogatych kontekstowych reprezentacji języka.

b. Modelowanie języka w trybie kauzalnym (CLM)

W modelowaniu języka w trybie kauzalnym, model jest szkolony w celu przewidywania następnego tokenu w sekwencji na podstawie poprzednich tokenów. To zadanie pozwala modelowi uczyć się wewnętrznej struktury i wzorców języka naturalnego.

c. Przewidywanie następnego zdania (NSP)

Niektóre LLM są również szkolone na zadaniu przewidywania, czy dwa dane zdania są logicznie powiązane. Pomaga to modelowi zrozumieć relacje na poziomie dyskursu w tekście.

2. Nadzorowane wstępne szkolenie

a. Pytania i odpowiedzi

LLM można wstępnie szkolić na zestawach danych pytania-odpowiedzi, w których model uczy się rozumieć i odpowiadać na pytania na podstawie danego kontekstu. Pomaga to modelowi rozwijać swoje umiejętności czytania ze zrozumieniem.

b. Uzasadnienie tekstowe

Wstępne szkolenie na zadaniu ustalania związku tekstowego polega na przekonaniu modelu, czy dana hipoteza wynika z przedmiotu. Uczy to model rozumienia relacji logicznych między tekstami.

c. Analiza sentymentu

Szkolenie na zadaniach analizy sentymentu, gdzie model uczy się klasyfikować sentyment (pozytywny, negatywny lub neutralny) danego tekstu, może pomóc w lepszym zrozumieniu języka subiektywnego.

D. Techniki optymalizacji

1. Skuteczne algorytmy szkolenia

a. Akumulacja gradientów

Akumulacja gradientów to technika umożliwiająca efektywne skalowanie rozmiaru partii, gdzie gradienty z wielu mini-partii są sumowane przed aktualizacją parametrów modelu. Pomaga to pokonać ograniczenia pamięciowe podczas szkolenia.

b. Szkolenie o mieszanym zakresie precyzji

Szkolenie o mieszanego zakresu precyzji wykorzystuje różne formaty precyzji liczbowej (np. float32 i float16) w celu przyspieszenia procesu szkolenia i zmniejszenia zużycia pamięci, bez znacznego wpływu na wydajność modelu.

c. Sprawdzanie gradientu

Sprawdzanie gradientu to technika oszczędzania pamięci, która ponownie oblicza aktywacje podczas wstecznej propagacji, zamiast przechowywać je podczas przodu propagacji. Może to zmniejszyć wymagania pamięciowe podczas szkolenia dużych modeli.

2. Dostrojenie hiperparametrów

a. Współczynnik nauki

Współczynnik nauki to kluczowy hiperparametr, który określa wielkość kroku w aktualizacji parametrów modelu podczas szkolenia. Staranne dostrojenie współczynnika nauki może znacząco wpływać na zbieżność i wydajność modelu.

b. Rozmiar partii

Rozmiar partii, który określa liczbę przykładów szkoleniowych przetwarzanych w każdej iteracji, może również mieć znaczący wpływ na dynamikę szkolenia i ostateczną wydajność modelu.

c. Dekompozycja wag

Dekompozycja wag to technika regularyzacyjna, która dodaje kary do funkcji straty, aby zachęcić model do nauki mniejszych wartości parametrów i zmniejszyć ryzyko nadmiernego dopasowania.

Skalowanie i efektywne szkolenie modeli LLM

A. Skalowanie modelu

1. Równoległe przetwarzanie danych

Równoległe przetwarzanie danych to technika, w której dane szkoleniowe są podzielone na kilka urządzeń (np. GPU), a każde urządzenie oblicza gradienty na swoim własnym podzbiorze danych. Gradienty są następnie agregowane i używane do aktualizacji parametrów modelu.

2. Równoległe przetwarzanie modelu

Równoległe przetwarzanie modelu polega na podziale architektury modelu na kilka urządzeń, gdzie każde urządzenie jest odpowiedzialne za obliczanie części wyjść modelu. Może to być szczególnie przydatne przy szkoleniu bardzo dużych modeli, które nie mieszczą się na jednym urządzeniu.

3. Równoległe przetwarzanie potokowe

Równoległe przetwarzanie potokowe łączy równoległe przetwarzanie danych i modelu, gdzie model jest podzielony na wiele etapów, a każdy etap jest przypisany do innego urządzenia. Może to dodatkowo poprawić efektywność szkolenia dużych modeli LLM o dużych skalach.

B. Przyspieszenie sprzętowe

1. Wykorzystanie GPU

GPU (Graphics Processing Units) stały się kluczowym elementem szkolenia dużych modeli językowych, ponieważ zapewniają znaczne przyspieszenie w porównaniu do tradycyjnych CPU, zwłaszcza dla obliczeń o wysokim stopniu równoległości stosowanych w treningu sieci neuronowych.

2. Jednostki przetwarzania tensorów (TPU)

Jednostki przetwarzania tensorów (TPU) to specjalistyczne akceleratory sprzętowe opracowane przez Google do efektywnych obliczeń w uczeniu maszynowym. TPUs mogą zapewnić jeszcze większe przyspieszenie wydajności w porównaniu do GPU dla określonych typów architektur sieci neuronowych, w tym modeli LLM opartych na Transformerach.

3. Szkolenie rozproszone w chmurze

Szkolenie dużych modeli językowych często wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, co może być trudne do zarządzania w lokalnym środowisku. Wielu badaczy i organizacji korzysta z platform obliczeniowych w chmurze, takich jak Google Cloud, Amazon Web Services lub Microsoft Azure, aby rozdystrybuować proces szkolenia na wiele maszyn i skorzystać z elastycznej infrastruktury.Modele Reformer i Longform Transformer wykorzystują wydajne mechanizmy uwagi, takie jak lokalny hashowanie wrażliwe na lokalność i odwracalne połączenia resztkowe, co umożliwia przetwarzanie znacznie dłuższych sekwencji wejściowych w porównaniu do tradycyjnych modeli Transformer.

D. Techniki zmniejszania zużycia pamięci

1. Kwantyzacja wag

Kwantyzacja wag to technika, która zmniejsza precyzję parametrów modelu (np. z 32-bitowego zmiennoprzecinkowego na 8-bitowy całkowitoliczbowy), co prowadzi do mniejszego rozmiaru modelu i zmniejszonego zużycia pamięci, przy minimalnym wpływie na wydajność modelu.

2. Nauczanie kompresją wiedzy (knowledge distillation)

Nauczanie kompresją wiedzy to technika kompresji modelu, w której mniejszy "uczeń" jest szkolony, aby naśladować zachowanie większego "nauczyciela". Ta technika może pomóc zmniejszyć wymagania dotyczące pamięci i obliczeń modelu, zachowując jednocześnie jego wydajność.

3. Przycinanie i kompresja modelu

Przycinanie polega na selektywnym usuwaniu mniej istotnych połączeń (wag) w sieci neuronowej, co prowadzi do zmniejszenia rozmiaru modelu bez znacznego wpływu na wydajność. Dodatkowo, różne techniki kompresji modelu, takie jak faktoryzacja niskiego rzędu i rozkład tensorowy, mogą być stosowane w celu dalszego zmniejszenia zużycia pamięci przez modele LLM.

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są rodzajem modelu uczenia maszynowego, które są szczególnie dobrze przystosowane do przetwarzania i analizowania obrazów. CNN są inspirowane strukturą kory wzrokowej człowieka, która składa się z neuronów reagujących na konkretne obszary pola widzenia.

Podstawowe składniki CNN to:

  1. Warstwy konwolucyjne: te warstwy stosują zestaw filtrowalnych do obrazu wejściowego, gdzie każdy filtr ekstraktuje określoną cechę z obrazu. Wynikiem tej operacji jest mapa cech, która reprezentuje obecność konkretnej cechy w określonym miejscu obrazu wejściowego.

  2. Warstwy agregacji: te warstwy zmniejszają rozmiar przestrzenny map cech, co pomaga zmniejszyć liczbę parametrów i złożoność obliczeniową modelu.

  3. Warstwy w pełni połączone: te warstwy są podobne do warstw w tradycyjnej sieci neuronowej, gdzie każdy neuron w warstwie jest połączony ze wszystkimi neuronami w poprzedniej warstwie.

Oto przykład prostego modelu CNN do klasyfikacji obrazów:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Zdefiniuj model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model CNN z trzema warstwami konwolucyjnymi, dwoma warstwami agregacji i dwoma warstwami w pełni połączonymi. Na wejście modelu podajemy obraz w odcieniach szarości o wymiarach 28x28, a wyjście to 10-wymiarowy wektor reprezentujący prawdopodobieństwo każdej klasy.

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) są rodzajem modelu uczenia maszynowego, które są szczególnie dobrze przystosowane do przetwarzania i analizowania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa i dane szeregowe. RNN są zaprojektowane w celu złapania zależności między elementami w sekwencji, co pozwala na generowanie lub przewidywanie nowych sekwencji.

Podstawowe składniki RNN to:

  1. Warstwy rekurencyjne: te warstwy przetwarzają sekwencję wejściową pojedynczym elementem i wynik warstwy w każdym kroku czasowym zależy od bieżącego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego.

  2. Stany ukryte: to wewnętrzne reprezentacje RNN, które są przekazywane z jednego kroku czasowego do drugiego.

  3. Warstwy wyjściowe: te warstwy generują sekwencję wyjściową lub przewidywanie na podstawie ostatniego stanu ukrytego RNN.

Oto przykład prostego modelu RNN do generowania tekstu:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Zdefiniuj model
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

W tym przykładzie definiujemy model RNN z warstwą zagnieżdżenia, warstwą LSTM i warstwą wyjściową maszyny w pełni połączonej. Na wejście modelu podajemy sekwencję tekstu, a wyjście to rozkład prawdopodobieństwa dla całego słownika, który może być używany do generowania nowego tekstu.

Generatywne sieci przeciwnikowe (GAN)

Generatywne sieci przeciwnikowe (GAN) są rodzajem modelu uczenia maszynowego, które są zaprojektowane do generowania nowych danych, takich jak obrazy lub tekst, które są podobne do danego zbioru danych. GAN składają się z dwóch sieci neuronowych, które są uczonymy w konkurencyjny sposób: sieci generującej i sieci dyskryminującej.

Sieć generująca jest odpowiedzialna za generowanie nowych danych, podczas gdy sieć dyskryminująca jest odpowiedzialna za określenie, czy dany przykład jest prawdziwy (z danych uczących) czy sztuczny (wygenerowany przez generator). Obie sieci są szkolone w taki sposób, który zmusza generator do produkcji coraz bardziej realistycznych przykładów, podczas gdy dyskryminator staje się lepszy w rozróżnianiu prawdziwych od sztucznych przykładów.

Oto przykład prostego modelu GAN do generowania pisanych cyfr:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Zdefiniuj sieć generującą
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Zdefiniuj sieć dyskryminującą
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Skompiluj modele
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), trainable=False)

W tym przykładzie definiujemy sieć generującą i sieć dyskryminującą. Sieć generująca przyjmuje wektor 100-wymiarowy losowego szumu jako dane wejściowe i generuje obraz o wymiarach 28x28 w skali szarości. Sieć dyskryminująca przyjmuje obraz o wymiarach 28x28 w skali szarości jako dane wejściowe i generuje klasyfikację binarną (prawdziwy lub fałszywy).

Obydwie sieci są szkolone w sposób przeciwny, gdzie generator jest uczony, aby oszukać dyskryminator, a dyskryminator jest uczony, aby poprawnie klasyfikować prawdziwe i fałszywe przykłady.

Przenoszenie wiedzy (Transfer Learning)

Przenoszenie wiedzy to technika w uczeniu maszynowym, w której model, który został wytrenowany na dużym zbiorze danych, jest używany jako punkt wyjścia do modelu, który będzie trenowany na mniejszym zbiorze danych. Jest to szczególnie przydatne, gdy mniejszy zbiór danych nie jest wystarczająco duży, aby wytrenować model uczenia maszynowego od podstaw.

Kluczowe kroki w przenoszeniu wiedzy to:

  1. Załaduj pre-trenowany model: Załaduj pre-trenowany model, który był trenowany na dużym zbiorze danych, takim jak ImageNet.

  2. Zamroź bazowe warstwy: Zamroź wagi bazowych warstw pre-trenowanego modelu, aby nie były aktualizowane podczas treningu.

  3. Dodaj nowe warstwy: Dodaj nowe warstwy do modelu, takie jak nowa warstwa wyjściowa, i trenuj te warstwy na mniejszym zbiorze danych.

Oto przykład przenoszenia wiedzy za pomocą pre-trenowanego modelu VGG16 do klasyfikacji obrazów:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Załaduj pre-trenowany model VGG16
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Zamroź bazowe warstwy
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Dodaj nowe warstwy
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie ładujemy pre-trenowany model VGG16, zamrażamy bazowe warstwy i dodajemy nowe w pełni połączone warstwy do modelu. Nowe warstwy są następnie trenowane na mniejszym zbiorze danych, podczas gdy bazowe warstwy są stałe.

Podsumowanie

W tym samouczku omówiliśmy kilka kluczowych pojęć i technik uczenia maszynowego, w tym konwolucyjne sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe, generatywne sieci przeciwnikowe i przenoszenie wiedzy. Te techniki są szeroko stosowane w różnych aplikacjach, od rozpoznawania obrazów przez przetwarzanie języka naturalnego do generatywnego modelowania.

Jako kontynuacja eksploracji i stosowania uczenia maszynowego, ważne jest pamiętać o znaczeniu starannego przetwarzania danych, wyborze modelu i dostrojeniu hiperparametrów. Ponadto, ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie, ponieważ uczenie maszynowe to dynamicznie rozwijający się obszar badań i praktyk.

Mamy nadzieję, że ten samouczek zapewnił Ci solidne podstawy do zrozumienia i stosowania technik uczenia maszynowego. Życzymy owocnej nauki!

Jak łatwo zrozumieć istotę klastra HPCJak łatwo wykorzystać MLflow na platformie Databricks