Hoe LLM-training gemakkelijk te begrijpen voor beginners

Inleiding tot Grote Taalmodellen (LLMs)

A. Definitie en Kenmerken van LLMs

1. Uitgebreide Woordenschat en Taalbegrip

Grote taalmodellen (LLMs) zijn kunstmatige intelligentiesystemen die worden getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens, vaak afkomstig van het internet, om een diep begrip van natuurlijke taal te ontwikkelen. Deze modellen hebben toegang tot een uitgebreide woordenschat, meestal bestaande uit miljoenen unieke woorden, en kunnen mensachtige tekst begrijpen en genereren over een breed scala aan onderwerpen en contexten.

2. Vermogen om Mensachtige Tekst te Genereren

Een van de kenmerken van LLMs is hun vermogen om samenhangende, vloeiende en contextueel passende tekst te genereren. Deze modellen kunnen langere teksten produceren, zoals artikelen, verhalen of zelfs code, die moeilijk te onderscheiden zijn van tekst geschreven door een mens.

3. Diverse Toepassingen in Natuurlijke Taalverwerking

LLMs hebben toepassingen gevonden in verschillende taken voor natuurlijke taalverwerking (NLP), waaronder taalvertaling, tekstsamenvatting, vraag-antwoordsystemen, dialoogsysteem en zelfs creatief schrijven. Hun veelzijdigheid en prestaties hebben ze tot een fundamenteel bouwsteen gemaakt in veel NLP-systemen van de nieuwste generatie.

II. Het Trainingsproces van LLMs

A. Data Acquisitie en Voorbewerking

1. Web Crawling en Tekst Scraping

De training van LLMs begint meestal met het verkrijgen van grootschalige tekstgegevens van het internet. Dit proces omvat vaak web crawling en tekst scraping technieken om een divers corpus van tekst te verzamelen uit verschillende online bronnen, zoals websites, boeken en sociale media.

2. Gegevensreiniging en -filtering

Nadat de ruwe tekstgegevens zijn verzameld, moeten ze worden gereinigd en gefilterd om ruis, irrelevante inhoud en mogelijk schadelijke of bevooroordeelde informatie te verwijderen. Deze stap omvat technieken zoals het verwijderen van HTML-tags, het omgaan met speciale tekens, en het identificeren en verwijderen van teksten van lage kwaliteit of duplicaten.

3. Tokenisatie en Woordenschatcreatie

De gereinigde tekstgegevens worden vervolgens getokeniseerd, wat inhoudt dat de tekst wordt opgesplitst in kleinere, betekenisvolle eenheden (bijvoorbeeld woorden, subwoorden of karakters). Dit proces omvat ook het creëren van een woordenschat, een eindige set unieke tokens waarop het model zal worden getraind.

B. Architecturale Overwegingen

1. Modellen Gebaseerd op Transformers

LLMs zijn vaak gebaseerd op de Transformer-architectuur, die werd geïntroduceerd in het invloedrijke artikel "Attention is All You Need" van Vaswani et al. in 2017. De Transformer-architectuur wordt gekenmerkt door het gebruik van een encoder-decoder structuur en het aandachtsmechanisme, waarmee het model selectief kan focussen op relevante delen van de invoer bij het genereren van de uitvoer.

a. Encoder-Decoder Architectuur

In de Transformer-architectuur verwerkt de encoder-component de invoersequentie en genereert een gecontextualiseerde representatie, terwijl de decoder-component de uitvoersequentie genereert door te kijken naar de uitvoer van de encoder.

b. Aandachtsmechanisme

Het aandachtsmechanisme is een essentieel onderdeel van op Transformer gebaseerde modellen, omdat het het model in staat stelt dynamisch te focussen op relevante delen van de invoer bij het genereren van elke uitvoertoken. Dit helpt het model om afhankelijkheden over lange afstanden vast te leggen en de algehele prestaties te verbeteren.

2. Schaalbaarheid van Modelgrootte en Diepte

Een van de belangrijkste trends in de ontwikkeling van LLMs is het schalen van de modelgrootte en -diepte. Grotere en diepere modellen hebben betere prestaties laten zien bij een breed scala aan taken voor NLP, maar deze schaling vereist ook aanzienlijke rekenkracht en geheugenvereisten.

3. Inclusie van Gespecialiseerde Modules

Naast de kernarchitectuur van Transformers kunnen LLMs ook gespecialiseerde modules of componenten bevatten om hun mogelijkheden te verbeteren. Sommige modellen bevatten bijvoorbeeld ophaalmechanismen om toegang te krijgen tot externe kennisbronnen, of redeneermodules om hun vermogen om complexe taken op te lossen te verbeteren.

C. Pretraining Strategieën

1. Ongesuperviseerde Pretraining

a. Verhuld Taalmodel (MLM)

Verhuld taalmodellering is een populaire pretraining strategie voor LLMs, waarbij het model wordt getraind om de ontbrekende tokens in een gedeeltelijk verhulde invoersequentie te voorspellen. Deze taak helpt het model om rijke contextuele representaties van taal te leren.

b. Causaal Taalmodel (CLM)

Bij causale taalmodellering wordt het model getraind om het volgende token in een sequentie te voorspellen, gegeven de vorige tokens. Deze taak stelt het model in staat om de inherente structuur en patronen van natuurlijke taal te leren.

c. Voorspelling van de Volgende Zin (NSP)

Sommige LLMs worden ook getraind op een taak voor voorspelling van de volgende zin, waarbij het model leert voorspellen of twee gegeven zinnen logisch met elkaar verbonden zijn of niet. Dit helpt het model om relaties op het niveau van de tekstuele inhoud te begrijpen.

2. Supervised Pretraining

a. Vraag-Antwoord

LLMs kunnen vooraf worden getraind op vraag-antwoorddatasets, waarbij het model leert om vragen te begrijpen en te beantwoorden op basis van de gegeven context. Dit helpt het model om sterke vaardigheden in leesbegrip te ontwikkelen.

b. Tekstuele Relevantie

Voorafgetraind op taken voor tekstuele relevantie traint het model om te bepalen of een gegeven hypothese kan worden afgeleid uit een premisse. Dit traint het model om logische relaties tussen tekst te begrijpen.

c. Sentimentanalyse

Pretraining op taken voor sentimentanalyse, waarbij het model leert om de sentimenten (positief, negatief of neutraal) van een gegeven tekst te classificeren, kan het model helpen een beter begrip van subjectieve taal te ontwikkelen.

D. Optimalisatietechnieken

1. Efficiënte Trainingsalgoritmen

a. Gradient Accumulation

Gradientaccumulatie is een techniek die effectieve schaalbaarheid van partijgrootte mogelijk maakt, waarbij de gradiënten van meerdere mini-batches worden opgeteld voordat de modelparameters worden bijgewerkt. Dit kan helpen bij het overwinnen van geheugenbeperkingen tijdens de training.

b. Training met Gemengde Precisie

Training met gemengde precisie maakt gebruik van verschillende numerieke precisieformaten (bijv. float32 en float16) om het trainingsproces te versnellen en de geheugenvereisten te verminderen, zonder de prestaties van het model aanzienlijk te beïnvloeden.

c. Gradient Checkpointing

Gradient checkpointing is een geheugenbesparende techniek die de activeringen tijdens de achterwaartse doorvoer opnieuw berekent in plaats van ze tijdens de voorwaartse doorvoer op te slaan. Dit kan de geheugenvereisten van het trainen van grote modellen verminderen.

2. Aanpassing van Hyperparameters

a. Leerpercentage

Het leerpercentage is een cruciale hyperparameter die de stapgrootte bepaalt voor de parameterupdates van het model tijdens de training. Een zorgvuldige afstelling van het leerpercentage kan aanzienlijke invloed hebben op de convergentie en prestaties van het model.

b. Partijgrootte

De partijgrootte, die het aantal trainingsvoorbeelden bepaalt dat in elke iteratie wordt verwerkt, kan ook aanzienlijke invloed hebben op de trainingsdynamiek en de uiteindelijke prestaties van het model.

c. Gewichtsverval

Gewichtsverval is een regularisatietechniek die een boeteterm toevoegt aan de verliesfunctie, waardoor het model wordt gestimuleerd om kleinere parameterwaarden te leren en het risico op overpassing wordt verminderd.

Schalen en Efficiënt Trainen van LLMs

A. Modellen Paralleliseren

1. Dataparallelisme

Dataparallelisme is een techniek waarbij de trainingsdata wordt verdeeld over meerdere apparaten (bijv. GPU's) en elk apparaat berekent de gradiënten voor zijn eigen subset van de data. De gradiënten worden vervolgens samengevoegd en gebruikt om de modelparameters bij te werken.

2. Modelparallelisme

Modelparallelisme omvat het opdelen van de modelarchitectuur over meerdere apparaten, waarbij elk apparaat verantwoordelijk is voor het berekenen van een deel van de uitvoer van het model. Dit kan vooral handig zijn voor het trainen van zeer grote modellen die niet op een enkel apparaat passen.

3. Pipelinemodelparallelisme

Pipelinemodelparallelisme combineert data- en modelparallelisme, waarbij het model wordt opgesplitst in meerdere fasen en elke fase wordt toegewezen aan een ander apparaat. Dit kan de efficiëntie van het trainen van grootschalige LLM's verder verbeteren.

B. Hardwareversnelling

1. Benutting van GPU's

GPU's (Graphics Processing Units) zijn een essentieel onderdeel geworden bij het trainen van grote taalmodellen, omdat ze aanzienlijke verbeteringen bieden ten opzichte van traditionele CPU's, vooral voor de sterk parallelle berekeningen die plaatsvinden bij het trainen van neurale netwerken.

2. Tensor Processing Units (TPU's)

Tensor Processing Units (TPU's) zijn gespecialiseerde hardwareversnellers die zijn ontwikkeld door Google voor efficiënte machineleren-berekeningen. TPU's kunnen nog grotere prestatieverbeteringen bieden dan GPU's voor bepaalde soorten neurale netwerkarchitecturen, waaronder op Transformers gebaseerde LLM's.

3. Gedistribueerd trainen op cloudplatforms

Het trainen van grote taalmodellen vereist vaak aanzienlijke rekenkracht, wat moeilijk te beheren is op locatie. Veel onderzoekers en organisaties maken gebruik van cloud computing platforms, zoals Google Cloud, Amazon Web Services of Microsoft Azure, om het trainingsproces over meerdere machines te verdelen en te profiteren van de schaalbare infrastructuur.

C. Efficiënte Aandachtsmechanismen

1. SchaDe Reformer en Longform Transformer modellen bevatten efficiënte aandachtsmechanismen, zoals locality-sensitive hashing en omkeerbare residuale connecties, om de verwerking van veel langere invoerreeksen mogelijk te maken in vergelijking met traditionele Transformer modellen.

D. Technieken voor het verminderen van geheugenverbruik

1. Gewichtskwantisering

Gewichtskwantisering is een techniek die de precisie van de parameters van het model verlaagt (bijv. van 32-bits floating-point naar 8-bits integer), resulterend in een kleinere modelgrootte en verminderd geheugengebruik, met minimaal effect op de prestaties van het model.

2. Kennisdistillatie

Kennisdistillatie is een techniek voor modelcompressie waarbij een kleinere "student" model wordt getraind om het gedrag van een groter "teacher" model na te bootsen. Dit kan helpen om het geheugen- en rekenvermogen van het model te verminderen terwijl de prestaties behouden blijven.

3. Pruning en modelcompressie

Pruning houdt in dat de minder belangrijke verbindingen (gewichten) in het neurale netwerk selectief worden verwijderd, waardoor de modelgrootte wordt verkleind zonder dat dit aanzienlijke invloed heeft op de prestaties ervan. Daarnaast kunnen verschillende compressietechnieken, zoals lage-rang factorisatie en tensordecompositie, worden gebruikt om het geheugengebruik van LLM's verder te verminderen.

Convolutional Neural Networks (CNN's)

Convolutional Neural Networks (CNN's) zijn een type diep leermiddel dat bijzonder geschikt is voor het verwerken en analyseren van beeldgegevens. CNN's zijn geïnspireerd op de structuur van de menselijke visuele cortex, die bestaat uit neuronen die reageren op specifieke regio's van het gezichtsveld.

De belangrijkste componenten van een CNN zijn:

Convolutional Layers: Deze lagen passen een reeks te leren filters toe op de invoerafbeelding, waarbij elke filter een specifieke eigenschap uit de afbeelding haalt. De uitvoer van deze operatie is een kenmerkenkaart, die de aanwezigheid van een bepaald kenmerk op een specifieke locatie in de invoerafbeelding vertegenwoordigt.
Pooling Layers: Deze lagen verkleinen de ruimtelijke grootte van de kenmerkenkaarten, wat helpt om het aantal parameters en de rekencomplexiteit van het model te verminderen.
Fully Connected Layers: Deze lagen zijn vergelijkbaar met de lagen in een traditioneel neuraal netwerk, waarbij elke neuron in de laag is verbonden met alle neuronen in de vorige laag.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige CNN-architectuur voor beeldclassificatie:

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

In dit voorbeeld definiëren we een CNN-model met drie convolutionele lagen, twee max-pooling lagen en twee volledig verbonden lagen. De invoer van het model is een 28x28 grijswaardebeeld en de uitvoer is een 10-dimensionale vector die de waarschijnlijkheid van elke klasse vertegenwoordigt.

Recurrent Neural Networks (RNN's)

Recurrent Neural Networks (RNN's) zijn een type diep leermiddel dat bijzonder geschikt is voor het verwerken en analyseren van sequentiële gegevens, zoals tekst, spraak en tijdreeksgegevens. RNN's zijn ontworpen om de afhankelijkheden tussen elementen in een sequentie vast te leggen, waardoor ze nieuwe sequenties kunnen genereren of voorspellen.

De belangrijkste componenten van een RNN zijn:

Recurrent Layers: Deze lagen verwerken de invoersequentie element voor element en de uitvoer van de laag op elk tijdstap hangt af van de huidige invoer en de vorige verborgen toestand.
Verborgen Toestanden: Dit zijn de interne representaties van de RNN, die van het ene tijdstap naar het volgende worden doorgegeven.
Uitvoerlagen: Deze lagen genereren de uitvoersequentie of voorspelling op basis van de uiteindelijke verborgen toestand van de RNN.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige RNN voor tekstgeneratie:

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

In dit voorbeeld definiëren we een RNN-model met een embedding laag, een LSTM laag en een dense uitvoerlaag. De invoer van het model is een tekstsequentie en de uitvoer is een kansverdeling over het vocabulaire, die kan worden gebruikt om nieuwe tekst te genereren.

Generative Adversarial Networks (GAN's)

Generative Adversarial Networks (GAN's) zijn een type diep leermiddel dat is ontworpen om nieuwe gegevens te genereren, zoals afbeeldingen of tekst, die lijken op een gegeven dataset. GAN's bestaan uit twee neurale netwerken die op een competitieve manier worden opgeleid: een generator netwerk en een discriminator netwerk.

Het generatornetwerk is verantwoordelijk voor het genereren van nieuwe gegevens, terwijl het discriminatornetwerk verantwoordelijk is voor het bepalen of een gegeven monster echt (afkomstig van de trainingsgegevens) of nep (gegenereerd door de generator) is. De twee netwerken worden opgeleid op een manier die de generator dwingt steeds realistischer monsters te produceren, terwijl de discriminator beter wordt in het onderscheiden van echte en neppatronen.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige GAN voor het genereren van handgeschreven cijfers:

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
 
# Definieer het generatornetwerk
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Definieer het discriminatornetwerk
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'))
 
# Compileer de modellen
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)

In dit voorbeeld definiëren we een generatornetwerk en een discriminatornetwerk. Het generatornetwerk neemt een 100-dimensionale willekeurige ruisvector als invoer en genereert een 28x28 grijswaardebeeld. Het discriminatornetwerk neemt een 28x28 grijswaardebeeld als invoer en geeft een binaire classificatie (echt of nep).

De twee netwerken worden op een vijandige manier opgeleid, waarbij de generator wordt getraind om de discriminator te misleiden en de discriminator wordt getraind om echte en nep monsters correct te classificeren.

Transfer Learning

Transfer learning is een techniek in deep learning waarbij een model dat is getraind op een grote dataset wordt gebruikt als startpunt voor een model dat zal worden getraind op een kleinere dataset. Dit kan bijzonder nuttig zijn wanneer de kleinere dataset niet groot genoeg is om een diep leermiddel vanaf nul te trainen.

De belangrijkste stappen in transfer learning zijn:

Laad een voortraind model: Laad een voortraind model dat is getraind op een grote dataset, zoals ImageNet.
Bevries de basislagen: Bevries de gewichten van de basislagen van het voortrainde model, zodat ze niet worden bijgewerkt tijdens het trainen.
Voeg nieuwe lagen toe: Voeg nieuwe lagen toe aan het model, zoals een nieuwe uitvoerlaag, en train deze lagen op de kleinere dataset.

Hier is een voorbeeld van transfer learning met behulp van een voortraind VGG16-model voor beeldclassificatie:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Laad het voortrainde VGG16-model
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Bevries de basislagen
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Voeg nieuwe lagen toe
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld laden we het voortrainde VGG16-model, bevriezen we de basislagen en voegen we nieuwe volledig verbonden lagen toe aan het model. De nieuwe lagen worden vervolgens getraind op de kleinere dataset, terwijl de basislagen ongewijzigd blijven.

Conclusie

In deze handleiding hebben we verschillende belangrijke concepten en technieken van deep learning behandeld, waaronder convolutionele neurale netwerken, recurrente neurale netwerken, generatieve adversariële netwerken en transfer learning. Deze technieken worden veel toegepast in verschillende toepassingen, van beeldherkenning tot natuurlijke taalverwerking tot generatief modelleren.

Terwijl je verder gaat met het verkennen en toepassen van deep learning, is het belangrijk om zorgvuldige gegevenspreprocessing, modelselectie en hyperparameterafstemming in gedachten te houden. Daarnaast is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen in het vakgebied, aangezien deep learning een snel evoluerend onderzoeks- en praktijkgebied is.

We hopen dat deze handleiding je een solide basis heeft gegeven voor het begrijpen en toepassen van deep learning technieken. Veel succes met leren!

Hoe de essenties van een HPC-cluster gemakkelijk begrijpen Hoe MLflow gemakkelijk te benutten op Databricks