AI & GPU
Hogyan értsük meg könnyen az LLM képzést kezdőknek

Hogyan értsük meg könnyen az LLM képzést kezdőknek

Bevezetés a nagy nyelvi modellek (LLM) világába

A. A LLM-ek definíciója és jellemzői

1. Kiterjedt szókincs és nyelvi megértés

A nagy nyelvi modellek (LLM) mesterséges intelligencia rendszerek, amelyeket óriási mennyiségű szöveges adaton képeznek ki, gyakran az internetről, hogy mély megértést szerezzenek a természetes nyelvről. Ezek a modellek hozzáféréssel rendelkeznek egy nagy szókincshez, amely általában milliók szintjén mozog a különböző szavakból, és képesek emberihoz hasonló szöveget értelmezni és generálni különböző témákban és kontextusokban.

2. Képesség emberihoz hasonló szöveg generálására

Az LLM-ek meghatározó jellemzője az, hogy képesek összefüggő, folyékony és kontextusnak megfelelő szöveget generálni. Ezek a modellek hosszú tartalmakat képesek előállítani, például cikkeket, történeteket vagy akár kódot, amelyek nehézkesen megkülönböztethetőek a hozzájuk képest ember által írt szövegtől.

3. Sokféle felhasználási lehetőség a természetes nyelvfeldolgozásban

Az LLM-ek számos természetes nyelvfeldolgozási (NLP) feladatban találtak alkalmazást, ideértve a nyelvfelismerést, szövegösszefoglalást, kérdés-válaszadást, párbeszédrendszereket és még a kreatív írást is. Azoknak a sokoldalúsága és teljesítménye miatt alapvető építőelemekké váltak sok legújabb NLP rendszerben.

II. A LLM-ek képzési folyamata

A. Adatgyűjtés és előfeldolgozás

1. Webtarolás és szövegkinyerés

Az LLM-ek képzése általában az internetről származó nagyméretű szöveges adatok megszerzésével kezdődik. Ez a folyamat gyakran webtarolást és szövegkinyerési technikákat foglal magában, hogy diverz szövegkorpust gyűjtsön össze különböző online forrásokból, mint például webhelyek, könyvek és közösségi médiumok.

2. Adattisztítás és szűrés

Miután begyűjtötték a nyers szöveges adatot, tisztítani és szűrni kell, hogy eltávolítsák a zajt, a nem releváns tartalmat és a potenciálisan káros vagy elfogult információkat. Ennek a lépésnek a során olyan technikákat alkalmaznak, mint az HTML címkék eltávolítása, speciális karakterek kezelése, valamint a rossz minőségű vagy másolódó szöveg azonosítása és eltávolítása.

3. Tokenizálás és szókincs készítés

A tisztított szöveges adatot tokenizálják, ami azt jelenti, hogy a szöveget kisebb, jelentéssel bíró egységekre bontják (például szavakra, szótöredékekre vagy karakterekre). Ez a folyamat magában foglalja a szókincs létrehozását is, amely egy véges halmaz egyedi tokenből áll, amelyeken a modellt képezni fogják.

B. Architektúra szempontjai

1. Transzformátor alapú modellek

Az LLM-ek gyakran a Transzformátor architektúrájára épülnek, amelyet Vaswani et al. 2017-ben megjelent határozó cikke, az "Figyelem minden, amire szükséged van" mutatott be. A Transzformátor architektúra jellemzője az enkóder-dekóder struktúra és a figyelem mechanizmus, amely lehetővé teszi a modellnek a bevitel releváns részeire való szelektív összpontosítást a kimenet generálásakor.

a. Enkóder-Dekóder Architektúra

A Transzformátor architektúrában az enkóder komponens feldolgozza a bemeneti sorozatot, és létrehozza a kontextusalizált reprezentációt, míg a dekóder komponens a kimeneti sorozatot generálja az enkóder kimeneteire összpontosítva.

b. Figyelem mechanizmus

A figyelem mechanizmus kulcsfontosságú eleme a Transzformátor alapú modelleknek, mivel lehetővé teszi a modell számára, hogy dinamikusan összpontosítson a bemenet releváns részeire, amikor minden kimeneti tokent generál. Ez segít a modellnek hosszú távú függőségeket megörökíteni és javítani az általános teljesítményét.

2. A modell méretének és mélységének skálázása

Az LLM fejlesztésének egyik fő trendje a modell méretének és mélységének növelése. Nagyobb és mélyebb modellek jobb teljesítményt mutattak számos NLP feladaton, de ennek a növelésnek számos számítási és memóriakövetelménnyel jár.

3. Specializált modulok beépítése

Az LLM-ek a magukon kívül további, specializált modulokat vagy komponenseket is tartalmazhatnak, hogy fokozzák képességeiket. Például néhány modell tartalmaz hozzáférési mechanizmusokat külső ismeretforrásokhoz vagy gondolkodási modulokat, hogy javítsák a modell képességét a komplex feladatok megoldására.

C. Előképzési stratégiák

1. Felügyelet nélküli előképzés

a. Maszkolt nyelvi modellezés (MLM)

A maszkolt nyelvi modellezés a LLM-ek népszerű előképzési stratégiája, ahol a modellet képzik, hogy előrejelzi a részben maszkolt bemeneti sorozat hiányzó tokeneket. Ez a feladat segít a modellnek gazdag kontextuális reprezentációkat tanulni a nyelvből.

b. Ok-okozati nyelvi modellezés (CLM)

Az ok-okozati nyelvi modellezés során a modellt arra képzik ki, hogy előrejelzéseket tegyen egy sorozatban a következő tokenre vonatkozóan az előző tokenek alapján. Ez a feladat lehetővé teszi a modellnek, hogy megtanulja a természetes nyelv belső szerkezetét és mintázatait.

c. Következő mondat előrejelzés (NSP)

Néhány LLM-et továbbá következő mondat előrejelzési feladatra képeznek, ahol a modell megtanulja előrejelzeni, hogy két adott mondat logikailag összekapcsolódik-e vagy sem. Ez segíti a modellt a szöveg fókuszon belüli kapcsolatainak megértésében.

2. Felügyelt előképzés

a. Kérdés-válaszadás

Az LLM-eket elő lehet képezni kérdés-válasz adathalmazokon, ahol a modellt a kontextus alapján képzik ki, hogy megértse és válaszoljon a kérdésekre. Ez segíti a modellt a szöveg értelmező képességének erősítésében.

b. Szövegkövetkeztetés

A szövegkövetkeztetés célja, hogy a modell eldöntse egy adott hipotézis logikailag következik-e a feltételekből. Ez képzi a modellt a szövegek közötti logikai kapcsolatok megértésére.

c. Hangulat elemzés

Az előképzés a hangulat elemzésére vonatkozó feladatokon, ahol a modell megtanulja osztályozni egy adott szöveg hangulatát (pozitív, negatív vagy semleges), hozzájárulhat a modell jobb tárgyiasító nyelv megértésének fejlesztéséhez.

D. Optimalizációs technikák

1. Hatékony képzési algoritmusok

a. Görbe gyüjtés

A görbe gyüjtés lehetővé teszi az effektív adathalmaz méretezést, ahol a gradiensek több kis minibatchből akkumulálódnak, mielőtt a modell paramétereit frissítik. Ez segíthet az emlékezetkorlátok legyőzésében a képzés során.

b. Vegyes pontosságú képzés

A vegyes pontosságú képzés kihasználja a különböző numerikus pontossági formátumokat (például float32 és float16) a képzési folyamat felgyorsítására és a memóriahasználat csökkentésére anélkül, hogy jelentősen befolyásolná a modell teljesítményét.

c. Gradiensellenőrzés

A gradiensellenőrzés egy memóriát takarékosító technika, amely újra számolja a hátrafelé haladás során az aktivációkat, ahelyett, hogy azokat elmentené a előre haladás során. Ez csökkentheti a nagy modellek képzésének memóriaszükségletét.

2. Hipermaraméter hangolás

a. Tanulási ráta

A tanulási ráta kulcsfontosságú hipermaraméter, amely meghatározza a modell paramétereinek frissítésének lépésszámát a képzés során. A tanulási ráta gondos beállítása jelentősen befolyásolhatja a modell konvergenciáját és teljesítményét.

b. Minibatch méret

A minibatch méret, amely meghatározza az egy iterációban feldolgozott képzési példák számát, jelentős hatással lehet a képzés dinamikájára és a modell végső teljesítményére.

c. Súlyelnyomás

A súlyelnyomás egy regulációs technika, amely büntetőtételt ad a veszteségfüggvényhez, és arra ösztönzi a modellt, hogy kisebb paraméterértékeket tanuljon meg, és csökkentse a túltanulás kockázatát.

LLM-ek skálázása és hatékony képzése

A. Modellel párhuzamosítás

1. Adat párhuzamosítás

Az adat párhuzamosítás olyan technika, ahol a képzési adatot több eszközre (pl. GPU-kra) osztják szét, és minden eszköz elkészíti a gradienseket a saját adathalmazában. A gradienseket ezután összegyűjtik és felhasználják a modell paraméterek frissítésére.

2. Modell párhuzamosítás

A modell párhuzamosítás azt jelenti, hogy a modellarchitektúrát több eszközre osztják szét, ahol minden eszköz felelős egy részének a modell kimenetének kiszámításáért. Ez különösen hasznos lehet nagyon nagy modellek képzésekor, amelyek nem férnek el egyetlen eszközön.

3. Csővezeték párhuzamosítás

A csővezeték párhuzamosítás kombinálja az adat- és modellpárhuzamosítást, ahol a modellt több szakaszra osztják fel, és minden szakaszt egy különböző eszköznek rendelnek. Ez tovább javíthatja a nagyméretű LLM-ek hatékonyságát.

B. Hardver gyorsítás

1. GPU kihasználtsága

A GPU-k (grafikus feldolgozó egységek) kiemelkedő fontossággal bírnak a nagy nyelvi modellek képzésekor, mivel jelentős sebességnövekedést nyújtanak a hagyományos CPU-khoz képest, különösen a neurális hálózatok képzéséhez szükséges erősen párhuzamos számításokhoz.

2. Tenszor feldolgozó egységek (TPU)

A Tenszor feldolgozó egységek (TPU-k) olyan specializált hardveres gyorsítók, amelyeket a Google fejlesztett ki hatékony gépi tanulási számításokhoz. A TPU-k még nagyobb teljesítményjavulást nyújthatnak a GPU-khoz képest bizonyos típusú neurális hálózati architektúrákhoz, beleértve a Transzformátor alapú LLM-eket is.

3. Elosztott képzés felhőalapú platformokon

A nagy nyelvi modellek képzése gyakran jelentős számítási erőforrásokat igényel, amelyeket nehéz kezelni helyi környezetben. Sok kutató és szervezet felhőalapú számítási platformokat, mint például a Google Cloud, az Amazon Web Services vagy a Microsoft Azure, használ, hogy a képzési folyamatot több gépen eloszthassák és kihasználhassák a skálázható infrastruktúrát.

C. Hatékony figyelem mechanizmusok

1. Ritka figyelem

A hagyományos Transzformátor alapú modellek sűrű figyelemmechanizmust használnak, ahol minden token figyelemmel kíséri a többi tokent a sorozatban. Ez számításigényes lehet, különösen hosszú sorozatoknál. A ritka figyelemmechanizmusok, mint például a Longform Transzformerek vagy a Reformer, a tokencsoportnak csak egy részére összpontosítanak, ezzel csökkentve a figyelemmechanizmus számítási költségét.

2. Tengelyes figyelem

A tengelyes figyelem hatékony figyelemmechanizmus, amely két különálló figyelemműveletet alkalmaz a figyelem számítására, az egyiket a sorozatdimenzió mentén, a másikat pedig a tulajdonság dimenzió mentén. Ez jelentősen csökkentheti a figyelemmechanizmus számítási bonyolultságát.

3. Reformer és Longform TranszformerekA Reformer és a Longform Transformer modellek hatékony figyelemmechanizmusokat tartalmaznak, mint például a helyfüggő hashelés és az inverz reziduális kapcsolatok, amelyek lehetővé teszik a hagyományos Transformer modellekhez képest sokkal hosszabb bemeneti szekvenciák feldolgozását.

D. Technikák a memória helyigény csökkentésére

1. Súlykvantálás

A súlykvantálás egy olyan technika, amely csökkenti a modell paramétereinek pontosságát (például 32 bites lebegőpontos számról 8 bites egész számra), ezáltal kisebb modellméretet és csökkentett memóriahasználatot eredményezve, minimális hatással a modell teljesítményére.

2. Tudásösszegzés

A tudásösszegzés egy modellek tömörítési technika, amelyben egy kisebb "diák" modellt képeznek ki az egyik nagyobb "tanár" modell viselkedésének utánzására. Ez segíthet a modell memóriai és számítási igényeinek csökkentésében, miközben megőrzi a teljesítményét.

3. Részlevágás és modelltömörítés

A részlevágásban a neurális hálózat kevésbé fontos kapcsolatait (súlyait) szelektíven eltávolítják, ezzel hatékonyan csökkentve a modell méretét anélkül, hogy jelentősen befolyásolná a teljesítményét. A különböző modelltömörítési technikák, mint például az alacsony rangú faktorizálás és tenzor dekompozíció, tovább csökkenthetik a LLM-ek memóriaterületigényét.

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek)

A konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) olyan mély tanulási modellek, amelyek különösen jól alkalmasak képadatok feldolgozására és elemzésére. A CNN-ek az emberi vizuális kérgének szerkezetét utánozzák, amely idegsejtekből áll, és reagálnak a vizuális mezők adott területeire.

A CNN-ek kulcsfontosságú komponensei:

  1. Konvolúciós rétegek: Ezek a rétegek alkalmaznak egy olyan tanulható szűrőkészletet az input képre, ahol minden szűrő kinyer egy adott tulajdonságot az képről. Ennek művelet eredménye egy jellemzőtérkép, amely az adott tulajdonság jelenlétét jelöli az input képen történő adott helyen.

  2. Pooling rétegek: Ezek a rétegek csökkentik a jellemzőtérképek térbeli méretét, amely segít csökkenteni a paraméterek számát és a modell számításigényét.

  3. Teljesen kapcsolt rétegek: Ezek a rétegek hasonlóak a hagyományos neurális hálózatok rétegeihez, ahol a réteg minden idegsejtje kapcsolódik az előző réteg összes idegsejtjéhez.

Íme egy egyszerű CNN architektúra példa kép osztályozáshoz:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Modell definiálása
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'))
 
# Modell összeállítása
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egy olyan CNN modellt definiálunk, amely három konvolúciós réteggel, két max-pooling réteggel és két teljesen kapcsolt réteggel rendelkezik. A modell bemenete egy 28x28-es szürkeárnyalatos kép, és a kimenet egy 10 dimenziós vektor, amely a minden osztálynak megfelelő valószínűséget jelöli.

Rekurrens neurális hálózatok (RNN-ek)

A rekurrens neurális hálózatok (RNN-ek) olyan mély tanulási modellek, amelyek különösen jól alkalmazhatók szekvenciális adatok, például szöveg, beszéd és idősorozat adatok feldolgozására és elemzésére. Az RNN-ek a szekvenciális elemek közötti függőségeket hivatottak megörökíteni, ami lehetővé teszi új szekvenciák generálását vagy előrejelzését.

Az RNN-ek kulcsfontosságú komponensei:

  1. Rekurzív rétegek: Ezek a rétegek az input szekvenciát egy elemenként dolgozzák fel, és a réteg kimenete minden időlépésben a jelenlegi inputtól és a korábbi rejtett állapottól függ.

  2. Rejtett állapotok: Ezek az RNN belső reprezentációi, amelyek az egyik időpillanatról a következőre átkerülnek.

  3. Kimeneti rétegek: Ezek a rétegek a RNN végső rejtett állapotán alapuló kimenetszekvenciát vagy előrejelzést hoznak létre.

Íme egy egyszerű példa RNN a szöveggeneráláshoz:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Modell definiálása
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'))
 
# Modell összeállítása
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

Ebben a példában definiálunk egy RNN modellt egy beágyazási réteggel, egy LSTM réteggel és egy sűrű kimeneti réteggel. A modell bemenete egy szövegszekvencia, és a kimenet egy valószínűségi eloszlás a szókincs felett, amelyet új szöveg generálására lehet használni.

Generatív ellentmondásos hálózatok (GAN-ek)

A generatív ellentmondásos hálózatok (GAN-ek) olyan mély tanulási modellek, amelyeket arra terveztek, hogy új adatokat generáljanak, például képeket vagy szöveget, amelyek hasonlóak a meglévő adathalmazhoz. A GAN-ek két neurális hálózból állnak, amelyeket versengően képeznek ki: egy generátor hálózatból és egy diszkriminátor hálózatból.

A generátor hálózat felelős az új adatok generálásáért, míg a diszkriminátor hálózat felelős egy adott minta valósághűségének meghatározásáért (a képzéskor kiindulásként használt adatok vagy a generátor által generáltak közül). A két hálózatot úgy képzik ki, hogy a generátor egyre valósághűbb mintákat hozzon létre, míg a diszkriminátor egyre jobban megkülönbözteti a valós mintákat a hamisaktól.

Íme egy egyszerű példa GAN a kézzel írt számok generálásához:

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
 
# Generátor hálózat definiálása
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Diszkriminátor hálózat definiálása
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'))
 
# Modellek összeállítása
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)

Ebben a példában egy generátor hálózatot és egy diszkriminátor hálózatot definiálunk. A generátor hálózat egy 100-dimenziós véletlen zajvektort vesz fel bemenetként, és generál egy 28x28-es szürkeárnyalatos képet. A diszkriminátor hálózat egy 28x28-es szürkeárnyalatos képet használ a bemenetként, és bináris osztályozást hajt végre (valódi vagy hamis).

A két hálózat versengő módon képződik, ahol a generátornak arra van képezve, hogy átverje a diszkriminátort, és a diszkriminátornak arra van képezve, hogy helyesen osztályozza a valós és hamis mintákat.

Átviteli tanulás

Az átviteli tanulás egy technika a mély tanulásban, amely során egy nagy adathalmazon képzett modellt használnak alapul egy kisebb adathalmazra képzendő modell számára. Ez különösen hasznos lehet, ha a kisebb adathalmaz nem elég nagy ahhoz, hogy az új modellet teljesen nulláról tanítsuk.

Az átviteli tanulás kulcsfontosságú lépései:

  1. Egy előre trénezett modell betöltése: Betöltünk egy előre trénezett modellt, amelyet egy nagy adathalmazon, például az ImageNeten, képeztek.

  2. A bázisrétegek lefagyasztása: Lefagyasztjuk az előre trénezett modell bázisrétegeinek súlyait, így azokat a képzés során nem frissítik.

  3. Új rétegek hozzáadása: Új rétegeket adunk a modellhez, például egy új kimeneti réteget, és ezeket a rétegeket képezzük a kisebb adathalmazon.

Íme egy példa átviteli tanulásra, amelyben egy előre trénezett VGG16 modellt használunk kép osztályozáshoz:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# A pré-trénezett VGG16 modell betöltése
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# A bázisrétegek lefagyasztása
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Új rétegek hozzáadása
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Modell összeállítása
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ebben a példában betöltjük az előre trénezett VGG16 modellt, lefagyasztjuk a bázisrétegeket, és új teljesen kapcsolt rétegeket adunk a modellhez. Az új rétegeket a kisebb adathalmazon képezzük, míg a bázisrétegek változatlanok maradnak.

Következtetés

Ebben a tutorialban több kulcsfontosságú mély tanulási koncepcióval és technikával foglalkoztunk, beleértve a konvolúciós neurális hálózatokat, a rekurrens neurális hálózatokat, a generatív ellentmondásos hálózatokat és az átviteli tanulást. Ezeket a technikákat széles körben alkalmazzák különböző területeken, a képfelismeréstől a természetes nyelvi feldolgozásig az generatív modellezésig.

Amint tovább folytatja a mély tanulás felfedezését és alkalmazását, fontos, hogy ügyeljen a gondos adat előfeldolgozásra, a modellválasztásra és a hiperparaméterek finomhangolására. Ezenkívül fontosak a kutatási és gyakorlati terület legújabb fejleményeinek követése, mivel a mély tanulás egy gyorsan fejlődő kutatási és alkalmazási terület.

Reméljük, hogy ez a tutorial megadta Önnek a megfelelő alapokat a mély tanulási technikák megértése és alkalmazása terén. Jó tanulást kívánunk!

Hogyan értsük meg könnyen az HPC klaszter alapjaitHogyan értsük meg könnyen a ResNet-et PyTorchban