Como Compreender Facilmente o Treinamento de LLM para Iniciantes

Introdução aos Modelos de Linguagem Grande (LLMs)

A. Definição e Características dos LLMs

1. Vocabulário Amplo e Compreensão da Linguagem

Os modelos de linguagem grande (LLMs) são sistemas de inteligência artificial que são treinados em quantidades massivas de dados de texto, frequentemente da internet, para desenvolver uma compreensão profunda da linguagem natural. Esses modelos têm acesso a um vocabulário vasto, tipicamente na faixa de milhões de palavras únicas, e podem compreender e gerar texto semelhante ao humano em uma ampla gama de tópicos e contextos.

2. Capacidade de Gerar Texto Semelhante ao Humano

Uma das características definidoras dos LLMs é sua capacidade de gerar texto coerente, fluente e contextualmente apropriado. Esses modelos podem produzir conteúdo longo, como artigos, histórias ou até mesmo código, que pode ser difícil de distinguir do texto escrito por um humano.

3. Diversas Aplicações em Processamento de Linguagem Natural

Os LLMs encontraram aplicações em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (PLN), incluindo tradução de linguagem, sumarização de texto, resposta a perguntas, sistemas de diálogo e até mesmo redação criativa. Sua versatilidade e desempenho os tornaram componentes fundamentais em muitos sistemas avançados de PLN.

II. O Processo de Treinamento de LLMs

A. Aquisição e Pré-processamento de Dados

1. Coleta de Dados da Web e Extração de Texto

O treinamento dos LLMs geralmente começa com a aquisição de uma grande quantidade de dados de texto da internet. Esse processo frequentemente envolve técnicas de coleta de dados da web e extração de texto para reunir um corpus diversificado de texto de várias fontes online, como sites, livros e mídias sociais.

2. Limpeza e Filtragem de Dados

Uma vez coletados os dados de texto brutos, eles precisam ser limpos e filtrados para remover ruídos, conteúdo irrelevante e informações potencialmente prejudiciais ou tendenciosas. Essa etapa envolve técnicas como remoção de tags HTML, manipulação de caracteres especiais e identificação e remoção de texto de baixa qualidade ou duplicado.

3. Tokenização e Criação de Vocabulário

Os dados de texto limpos são então tokenizados, o que envolve a divisão do texto em unidades menores e significativas (por exemplo, palavras, subpalavras ou caracteres). Esse processo também envolve a criação de um vocabulário, um conjunto finito de tokens únicos em que o modelo será treinado.

B. Considerações Arquiteturais

1. Modelos Baseados em Transformers

Os LLMs frequentemente são baseados na arquitetura de Transformers, que foi introduzida no influente artigo "Attention is All You Need" por Vaswani et al. em 2017. A arquitetura de Transformers é caracterizada pelo uso de uma estrutura codificador-decodificador e o mecanismo de atenção, que permite que o modelo foque seletivamente em partes relevantes da entrada ao gerar a saída.

a. Arquitetura Codificador-Decodificador

Na arquitetura de Transformers, o componente codificador processa a sequência de entrada e gera uma representação contextualizada, enquanto o componente decodificador gera a sequência de saída ao atentar para as saídas do codificador.

b. Mecanismo de Atenção

O mecanismo de atenção é um componente chave dos modelos baseados em Transformers, pois permite que o modelo foque dinamicamente em partes relevantes da entrada ao gerar cada token de saída. Isso ajuda o modelo a capturar dependências de longo alcance e melhorar seu desempenho geral.

2. Dimensionamento do Tamanho e Profundidade do Modelo

Uma das principais tendências no desenvolvimento de LLMs é o dimensionamento do tamanho e profundidade do modelo. Modelos maiores e mais profundos têm mostrado melhorias de desempenho em uma ampla variedade de tarefas de PLN, mas esse dimensionamento também traz requisitos significativos de computação e memória.

3. Incorporação de Módulos Especializados

Além da arquitetura principal baseada em Transformers, os LLMs também podem incorporar módulos ou componentes especializados para melhorar suas capacidades. Por exemplo, alguns modelos incluem mecanismos de recuperação para acessar fontes de conhecimento externas ou módulos de raciocínio para melhorar sua capacidade de resolver tarefas complexas.

C. Estratégias de Pré-treinamento

1. Pré-treinamento Não Supervisionado

a. Modelagem de Linguagem Mascara (MLM)

A modelagem de linguagem mascara é uma estratégia popular de pré-treinamento para LLMs, em que o modelo é treinado para prever os tokens ausentes em uma sequência de entrada parcialmente mascarada. Essa tarefa ajuda o modelo a aprender representações contextuais ricas da linguagem.

b. Modelagem de Linguagem Causal (CLM)

Na modelagem de linguagem causal, o modelo é treinado para prever o próximo token em uma sequência, dado os tokens anteriores. Essa tarefa permite que o modelo aprenda a estrutura e padrões inerentes da linguagem natural.

c. Predição da Próxima Sentença (NSP)

Alguns LLMs também são treinados em uma tarefa de predição da próxima sentença, em que o modelo aprende a prever se duas sentenças dadas estão logicamente conectadas ou não. Isso ajuda o modelo a entender as relações em nível de discurso no texto.

2. Pré-treinamento Supervisionado

a. Resposta a Perguntas

LLMs podem ser pré-treinados em conjuntos de dados de pergunta-resposta, onde o modelo aprende a compreender e responder a perguntas com base em um contexto fornecido. Isso ajuda o modelo a desenvolver habilidades fortes de compreensão de leitura.

b. Inferência Textual

A pré-treinamento de inferência textual desafia o modelo a determinar se uma hipótese dada pode ser inferida a partir de uma premissa. Isso treina o modelo a entender as relações lógicas entre textos.

c. Análise de Sentimento

O pré-treinamento em tarefas de análise de sentimento, em que o modelo aprende a classificar o sentimento (positivo, negativo ou neutro) de um texto fornecido, pode ajudar o modelo a desenvolver uma melhor compreensão da linguagem subjetiva.

D. Técnicas de Otimização

1. Algoritmos de Treinamento Eficientes

a. Acumulação de Gradientes

A acumulação de gradientes é uma técnica que permite escalonar o tamanho do lote de maneira eficaz, em que os gradientes de vários mini-lotes são acumulados antes da atualização dos parâmetros do modelo. Isso pode ajudar a superar restrições de memória durante o treinamento.

b. Treinamento de Precisão Mista

O treinamento de precisão mista aproveita os diferentes formatos de precisão numérica (por exemplo, float32 e float16) para acelerar o processo de treinamento e reduzir a pegada de memória, sem impactar significativamente o desempenho do modelo.

c. Verificação de Gradientes

A verificação de gradientes é uma técnica de economia de memória que recalcula as ativações durante o processo de retropropagação, em vez de armazená-las durante a passagem direta. Isso pode reduzir os requisitos de memória no treinamento de modelos grandes.

2. Ajuste de Hiperparâmetros

a. Taxa de Aprendizado

A taxa de aprendizado é um hiperparâmetro crucial que determina o tamanho do passo para as atualizações dos parâmetros do modelo durante o treinamento. A afinação cuidadosa da taxa de aprendizado pode impactar significativamente a convergência e o desempenho do modelo.

b. Tamanho do Lote

O tamanho do lote, que determina o número de exemplos de treinamento processados em cada iteração, também pode ter um impacto significativo na dinâmica do treinamento e no desempenho final do modelo.

c. Decaimento de Peso

O decaimento de peso é uma técnica de regularização que adiciona um termo de penalidade à função de perda, incentivando o modelo a aprender valores de parâmetros menores e reduzindo o risco de sobreajuste.

Dimensionamento e Treinamento Eficiente de LLMs

A. Paralelismo de Modelo

1. Paralelismo de Dados

O paralelismo de dados é uma técnica em que os dados de treinamento são divididos em vários dispositivos (por exemplo, GPUs), e cada dispositivo calcula os gradientes em sua própria parte dos dados. Os gradientes são então agregados e usados para atualizar os parâmetros do modelo.

2. Paralelismo de Modelo

O paralelismo de modelo envolve a divisão da arquitetura do modelo em vários dispositivos, em que cada dispositivo é responsável por calcular uma parte das saídas do modelo. Isso pode ser especialmente útil para treinar modelos muito grandes que não cabem em um único dispositivo.

3. Paralelismo de Pipeline

O paralelismo de pipeline combina o paralelismo de dados e de modelo, em que o modelo é dividido em várias etapas, e cada etapa é atribuída a um dispositivo diferente. Isso pode melhorar ainda mais a eficiência do treinamento de LLMs de grande escala.

B. Aceleração de Hardware

1. Utilização de GPUs

As GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) se tornaram um componente crucial no treinamento de grandes modelos de linguagem, pois oferecem velocidades significativas em comparação com as CPUs tradicionais, especialmente para os cálculos altamente paralelos envolvidos no treinamento de redes neurais.

2. Unidades de Processamento de Tensor (TPUs)

As Unidades de Processamento de Tensor (TPUs) são aceleradores de hardware especializados desenvolvidos pelo Google para cálculos eficientes de aprendizado de máquina. As TPUs podem fornecer melhorias de desempenho ainda maiores em relação às GPUs para certos tipos de arquiteturas de redes neurais, incluindo os modelos de LLM baseados em Transformers.

3. Treinamento Distribuído em Plataformas em Nuvem

O treinamento de grandes modelos de linguagem muitas vezes requer recursos computacionais significativos, o que pode ser desafiador de gerenciar localmente. Muitos pesquisadores e organizações utilizam plataformas de computação em nuvem, como Google Cloud, Amazon Web Services ou Microsoft Azure, para distribuir o processo de treinamento em várias máquinas e aproveitar a infraestrutura escalável.Os modelos Reformer e Longform Transformer incorporam mecanismos de atenção eficientes, como hashing sensível à localidade e conexões residuais reversíveis, para permitir o processamento de sequências de entrada muito mais longas em comparação com modelos Transformer tradicionais.

D. Técnicas para Reduzir a Pegada de Memória

1. Quantização de Pesos

A quantização de pesos é uma técnica que reduz a precisão dos parâmetros do modelo (por exemplo, de ponto flutuante de 32 bits para inteiro de 8 bits), resultando em um tamanho de modelo menor e redução do uso de memória, com impacto mínimo no desempenho do modelo.

2. Destilação de Conhecimento

A destilação de conhecimento é uma técnica de compressão de modelo na qual um modelo "aluno" menor é treinado para imitar o comportamento de um modelo "professor" maior. Isso pode ajudar a reduzir os requisitos de memória e computação do modelo, mantendo seu desempenho.

3. Poda e Compressão de Modelo

A poda envolve a remoção seletiva das conexões (pesos) menos importantes na rede neural, reduzindo efetivamente o tamanho do modelo sem impactar significativamente seu desempenho. Além disso, várias técnicas de compressão de modelo, como a fatorização de baixa classificação e a decomposição tensor, podem ser usadas para reduzir ainda mais a pegada de memória dos LLMs.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente adequado para processar e analisar dados de imagem. As CNNs são inspiradas na estrutura do córtex visual humano, que é composto por neurônios que respondem a regiões específicas do campo visual.

Os principais componentes de uma CNN são:

Camadas Convolucionais: Essas camadas aplicam um conjunto de filtros adaptáveis na imagem de entrada, onde cada filtro extrai uma característica específica da imagem. A saída dessa operação é um mapa de características, que representa a presença de uma característica particular em uma localização específica da imagem de entrada.
Camadas de Pooling: Essas camadas reduzem o tamanho espacial dos mapas de características, ajudando a reduzir o número de parâmetros e a complexidade computacional do modelo.
Camadas Totalmente Conectadas: Essas camadas são semelhantes às camadas em uma rede neural tradicional, em que cada neurônio na camada está conectado a todos os neurônios na camada anterior.

Aqui está um exemplo de uma arquitetura simples de CNN para classificação de imagens:

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

Neste exemplo, definimos um modelo de CNN com três camadas convolucionais, duas camadas de pooling máximo e duas camadas totalmente conectadas. A entrada do modelo é uma imagem em escala de cinza de 28x28, e a saída é um vetor de 10 dimensões que representa a probabilidade de cada classe.

Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente adequado para processar e analisar dados sequenciais, como texto, fala e dados de séries temporais. As RNNs são projetadas para capturar as dependências entre elementos em uma sequência, permitindo gerar ou prever novas sequências.

Os principais componentes de uma RNN são:

Camadas Recorrentes: Essas camadas processam a sequência de entrada um elemento de cada vez, e a saída da camada em cada etapa de tempo depende da entrada atual e do estado oculto anterior.
Estados Ocultos: Essas são as representações internas da RNN, que são passadas de um passo de tempo para o próximo.
Camadas de Saída: Essas camadas geram a sequência de saída ou previsão com base no estado oculto final da RNN.

Aqui está um exemplo de uma RNN simples para geração de texto:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definir o modelo
modelo = Sequential()
modelo.add(Embedding(input_dim=tamanho_vocabulario, output_dim=256, input_length=comprimento_maximo))
modelo.add(LSTM(128))
modelo.add(Dense(tamanho_vocabulario, activation='softmax'))
 
# Compilar o modelo
modelo.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

Neste exemplo, definimos um modelo de RNN com uma camada de incorporação, uma camada LSTM e uma camada de saída densa. A entrada para o modelo é uma sequência de texto, e a saída é uma distribuição de probabilidade sobre o vocabulário, que pode ser usada para gerar novo texto.

Redes Generativas Adversariais (GANs)

As Redes Generativas Adversariais (GANs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo projetado para gerar novos dados, como imagens ou texto, semelhantes a um conjunto de dados fornecido. As GANs consistem em duas redes neurais treinadas de maneira competitiva: uma rede geradora e uma rede discriminadora.

A rede geradora é responsável por gerar novos dados, enquanto a rede discriminadora é responsável por determinar se uma amostra fornecida é real (do conjunto de treinamento) ou falsa (gerada pela rede geradora). As duas redes são treinadas de maneira que o gerador produza amostras cada vez mais realistas, enquanto o discriminador se torna melhor em distinguir amostras reais das falsas.

Aqui está um exemplo de uma GAN simples para geração de dígitos escritos à mão:

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
 
# Definir a rede geradora
gerador = Sequential()
gerador.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
gerador.add(Dense(784, activation='tanh'))
gerador.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Definir a rede discriminadora
discriminador = Sequential()
discriminador.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
discriminador.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminador.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu'))
discriminador.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminador.add(Flatten())
discriminador.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Compilar os modelos
gerador.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminador.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), trainable=False)

Neste exemplo, definimos uma rede geradora e uma rede discriminadora. A rede geradora recebe um vetor de ruído aleatório de 100 dimensões como entrada e gera uma imagem em escala de cinza de 28x28. A rede discriminadora recebe uma imagem em escala de cinza de 28x28 como entrada e gera uma classificação binária (real ou falsa).

As duas redes são treinadas de maneira adversarial, onde o gerador é treinado para enganar o discriminador, e o discriminador é treinado para classificar corretamente amostras reais e falsas.

Aprendizado por Transferência

O aprendizado por transferência é uma técnica de aprendizado profundo em que um modelo treinado em um conjunto de dados grande é usado como ponto de partida para um modelo que será treinado em um conjunto de dados menor. Isso pode ser especialmente útil quando o conjunto de dados menor não é grande o suficiente para treinar um modelo de aprendizado profundo do zero.

As etapas-chave no aprendizado por transferência são:

Carregar um modelo pré-treinado: Carregar um modelo pré-treinado que foi treinado em um conjunto de dados grande, como o ImageNet.
Congelar as camadas base: Congelar os pesos das camadas base do modelo pré-treinado, para que eles não sejam atualizados durante o treinamento.
Adicionar novas camadas: Adicionar novas camadas ao modelo, como uma nova camada de saída, e treinar essas camadas no conjunto de dados menor.

Aqui está um exemplo de aprendizado por transferência usando um modelo VGG16 pré-treinado para classificação de imagens:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Carregar o modelo VGG16 pré-treinado
modelo_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Congelar as camadas base
for camada in modelo_base.layers:
    camada.trainable = False
 
# Adicionar novas camadas
modelo = Sequential()
modelo.add(modelo_base)
modelo.add(Flatten())
modelo.add(Dense(256, activation='relu'))
modelo.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compilar o modelo
modelo.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Neste exemplo, carregamos o modelo VGG16 pré-treinado, congelamos as camadas base e adicionamos novas camadas totalmente conectadas ao modelo. As novas camadas são então treinadas no conjunto de dados menor, enquanto as camadas base são mantidas fixas.

Conclusão

Neste tutorial, abordamos vários conceitos e técnicas-chave de aprendizado profundo, incluindo redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, redes generativas adversariais e aprendizado por transferência. Essas técnicas têm sido amplamente utilizadas em uma variedade de aplicações, desde reconhecimento de imagem até processamento de linguagem natural e modelagem generativa.

Conforme você continua explorando e aplicando o aprendizado profundo, é importante ter em mente a importância da pré-processamento cuidadoso dos dados, seleção do modelo e ajuste dos hiperparâmetros. Além disso, é importante se manter atualizado com os últimos desenvolvimentos na área, pois o aprendizado profundo é uma área de pesquisa e prática em rápida evolução.

Esperamos que este tutorial tenha fornecido uma base sólida para entender e aplicar técnicas de aprendizado profundo. Boa aprendizagem!

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