Oto polski przekład pliku:

title: "Czym jest LoRA w AI?"

Zrozumienie LoRA: Niskostopniowa adaptacja na potrzeby wydajnego dostrajania modeli AI

Wprowadzenie

Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje branże na całym świecie, a duże modele językowe (LLM) takie jak GPT-4, Claude 2 i LLaMA 70B prowadzą prym. Te potężne modele mogą się pochwalić imponującymi możliwościami, ale ich ogromny rozmiar i ogólność sprawiają, że nie nadają się do konkretnych zadań bez dalszego dostrajania. Wkracza LoRA (Low-Rank Adaptation), przełomowa technika, która umożliwia wydajne dostrajanie tych gigantycznych modeli do wyspecjalizowanych domen i zadań.

W tym artykule zagłębimy się w LoRA, poznając jego pochodzenie, wewnętrzne mechanizmy i praktyczne zastosowania. Dostarczymy również praktycznych przykładów implementacji LoRA przy użyciu bibliotek Pythona oraz omówimy jego korzyści, wyzwania i perspektywy w szybko ewoluującym krajobrazie AI.

Potrzeba wydajnego dostrajania

Wstępne szkolenie dużych modeli językowych to czasochłonny i wymagający zasobów proces. Modele takie jak GPT-3, z oszałamiającymi 175 miliardami parametrów, są szkolone na ogromnych ilościach danych z różnych dziedzin, aby uchwycić szeroką gamę wiedzy i umiejętności. Jednak, aby w pełni wykorzystać ich potencjał do konkretnych zadań lub domen, modele te wymagają dostrojenia.

Tradycyjne dostrajanie polega na ponownym przeszkoleniu wszystkich parametrów modelu na ukierunkowanym zbiorze danych dostosowanym do pożądanego zadania lub domeny. Ten proces udoskonala wewnętrzne reprezentacje modelu, umożliwiając mu doskonałe działanie w danym obszarze. Jednak wraz ze wzrostem rozmiarów LLM, dostrajanie staje się coraz mniej praktyczne ze względu na astronomiczne koszty obliczeniowe i wymagania zasobowe.

LoRA: Przełom w dostrajaniu

LoRA rozwiązuje wyzwania tradycyjnego dostrajania, oferując bardziej wydajne podejście. Zamiast modyfikować całą sieć, LoRA strategicznie wprowadza lekkie, adaptowalne moduły do każdej warstwy wstępnie wytrenowanego modelu. Ta pomysłowa technika... Znacząco zmniejsza to liczbę parametrów, które muszą być trenowane, co skutkuje szybszymi czasami treningu i mniejszym zużyciem pamięci GPU.

Aby zilustrować moc LoRA, rozważmy dostrajanie GPT-3 z jego 175 miliardami parametrów. LoRA może zmniejszyć liczbę parametrów do trenowania aż 10 000-krotnie, obniżając wymagania pamięci GPU z terabajtów do zaledwie gigabajtów. Czyni to dostrajanie wykonalnym nawet przy ograniczonych zasobach obliczeniowych.

Jak działa LoRA: Techniczne zanurzenie

W swojej istocie, LoRA działa poprzez rozkład macierzy wag wstępnie wytrenowanego modelu na dwie mniejsze macierze: macierz niskiego rzędu A i macierz niskiego rzędu B. Te macierze są inicjowane losowo i są jedynymi komponentami, które są aktualizowane podczas dostrajania, podczas gdy oryginalne wagi pozostają zamrożone.

Matematycznie, aktualizacja LoRA dla macierzy wag W może być reprezentowana jako:

W_nowe = W + BA

Gdzie:

W to oryginalna macierz wag
B to macierz niskiego rzędu o rozmiarze (d, r)
A to macierz niskiego rzędu o rozmiarze (r, k)
d to wymiar wejściowy
k to wymiar wyjściowy
r to rząd macierzy niskiego rzędu (hiperparametr)

Utrzymując r znacznie mniejsze niż d i k, LoRA znacząco zmniejsza liczbę parametrów do trenowania. Rząd r działa jako wąskie gardło, zmuszając model do uczenia się zwartych i wydajnych reprezentacji.

Podczas dostrajania, tylko macierze niskiego rzędu A i B są aktualizowane, podczas gdy oryginalne wagi W pozostają zamrożone. Zachowuje to wiedzę zdobytą podczas wstępnego treningu i zapobiega katastroficznemu zapominaniu.

Implementacja LoRA w Pythonie

Aby rozpocząć pracę z LoRA, możesz użyć biblioteki loralib w Pythonie. Oto prosty przykład, jak dodać LoRA do warstwy liniowej:

import loralib as lora
 
# Oryginalna warstwa liniowa
warstwa = nn.Linear(cechy_wejściowe, cechy_wyjściowe)
 
# Dodaj LoRA do warstwy liniowej
lora.mark_only_lora_as_trainable(warstwa, bias='lora_only')

W tym przykładzie najpierw definiujemy zwykłą warstwę liniową przy użyciu nn.Linear z PyTorch. . Następnie używamy biblioteki loralib`, aby oznaczyć tylko parametry LoRA jako nadające się do trenowania, zachowując oryginalne wagi zamrożone.

Podczas trenowania można zoptymalizować tylko parametry LoRA w następujący sposób:

optimizer = torch.optim.Adam(lora.lora_parameters(model), lr=learning_rate)

Zapewnia to, że podczas procesu dostrajania aktualizowane są tylko parametry LoRA.

Korzyści z LoRA

LoRA oferuje wiele przekonujących korzyści w dostrajaniu dużych modeli językowych:

Efektywność parametrów: Poprzez wprowadzenie macierzy o niskim rząd, LoRA drastycznie zmniejsza liczbę parametrów nadających się do trenowania, czyniąc dostrajanie bardziej zarządzalne i wydajne pod względem zasobów.
Szybsze szkolenie: Dzięki mniejszej liczbie parametrów do aktualizacji, LoRA umożliwia szybsze dostrajanie w porównaniu z tradycyjnymi metodami, oszczędzając czas i zasoby obliczeniowe.
Mniejsze obciążenie pamięci: LoRA znacząco zmniejsza wymagania dotyczące pamięci GPU podczas dostrajania, umożliwiając pracę z gigantycznymi modelami nawet na skromnym sprzęcie.
Zachowanie wiedzy z pre-treningu: Poprzez zachowanie zamrożonych oryginalnych wag, LoRA zapobiega katastroficznemu zapominaniu i zachowuje wiedzę zdobytą podczas pre-treningu.
Elastyczność: LoRA umożliwia dostrajanie różnych części modelu w różnym stopniu, umożliwiając bardziej ukierunkowaną adaptację do konkretnych zadań lub domen.

Wyzwania i przyszłe kierunki

Chociaż LoRA zrewolucjonizowało dostrajanie, to również przedstawia pewne wyzwania i możliwości dla przyszłych badań:

Określenie optymalnego rzędu: Wybór odpowiedniego rzędu r dla macierzy o niskim rządzie ma kluczowe znaczenie dla równoważenia kompresji i wydajności. Dalsze badania są potrzebne, aby opracować zasadnicze metody wyboru optymalnego rzędu.
Skalowanie do większych modeli: Ponieważ modele językowe nadal rosną w rozmiarze, pozostaje do zobaczenia, jak dobrze LoRA skaluje się do jeszcze większych architektur. Techniki efektywnego stosowania LoRA do modeli z miliardami lub bilionami parametrów są aktywnym obszarem badań.
Integracja z innymi technikami dostrajania: Zbadanie sposobów łączenia LoRA z innymi metodami dostrajania, takimi jak zamrażanie warstw, może prowadzić do jeszcze bardziej wydajnych i elastycznych strategii dostrajania.Integracja z innymi technikami: Połączenie LoRA z innymi metodami dostosowywania parametrów, takimi jak warstwy adaptera lub strojenie prefiksu, może prowadzić do jeszcze potężniejszych i bardziej elastycznych strategii adaptacji.
Adaptacja do konkretnej domeny: Zbadanie skuteczności LoRA w dostosowywaniu modeli językowych do konkretnych domen, takich jak opieka zdrowotna, finanse lub prawo, jest ważnym kierunkiem przyszłych prac.

Wniosek

LoRA wyłonił się jako przełomowa technika do wydajnego dostrajania dużych modeli językowych. Poprzez wprowadzenie macierzy o niskim rząd i zamrożenie oryginalnych wag, LoRA umożliwia szybszą i bardziej oszczędną zasobowo adaptację, jednocześnie zachowując wiedzę zdobytą podczas wstępnego treningu.

Wraz z szybkim postępem AI, techniki takie jak LoRA będą odgrywać kluczową rolę w uwalnianiu pełnego potencjału gigantycznych modeli językowych do szerokiego zakresu wyspecjalizowanych zadań i domen. Czyniąc dostrajanie bardziej dostępnym i zarządzalnym, LoRA otwiera ekscytujące możliwości dla badaczy, programistów i firm.

Patrząc w przyszłość, jasne jest, że LoRA to dopiero początek. Wraz z trwającymi badaniami i innowacjami w zakresie dostosowywania parametrów, możemy oczekiwać jeszcze potężniejszych i bardziej elastycznych strategii adaptacji. Rewolucja AI jest w pełnym rozkwicie, a LoRA prowadzi szarżę w kierunku bardziej wydajnej i dostępnej przyszłości adaptacji modeli językowych.

Jak rozpocząć pracę z Apache Airflow Low Gpu Utilization