AI & GPU
Llm Training

Как легко понять обучение LLM для новичков

Введение в большие модели языка (LLM)

A. Определение и характеристики LLM

1. Обширный словарь и понимание языка

Большие модели языка (LLM) - это системы искусственного интеллекта, которые обучаются на огромных объемах текстовых данных, часто из интернета, чтобы развить глубокое понимание естественного языка. У этих моделей есть доступ к обширному словарю, обычно в диапазоне миллионов уникальных слов, и они могут понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, по широкому спектру тем и контекстов.

2. Способность генерировать текст, похожий на человеческий

Одной из определяющих характеристик LLM является способность генерировать связный, грамотный и контекстно соответствующий текст. Эти модели могут создавать тексты большого объема, такие как статьи, рассказы или даже код, которые могут быть сложно отличить от текстов, написанных человеком.

3. Разнообразные приложения в обработке естественного языка

LLM нашли применение в различных задачах обработки естественного языка (NLP), включая машинный перевод, суммаризацию текста, ответы на вопросы, диалоговые системы и даже творческое письмо. Их универсальность и производительность сделали их основным кирпичиком во многих современных системах NLP.

II. Процесс обучения LLM

A. Получение и предварительная обработка данных

1. Поиск по сети и сбор текста

Обучение LLM обычно начинается с получения текстовых данных большого масштаба из интернета. Этот процесс часто включает методы поиска по сети и сбора текста для получения разнообразного корпуса текста из разных онлайн-источников, таких как веб-сайты, книги и социальные медиа.

2. Очистка и фильтрация данных

После сбора сырых текстовых данных необходимо их очистить и отфильтровать, чтобы удалить шум, несущественный контент и потенциально вредную или предвзятую информацию. Этот шаг включает методы, такие как удаление HTML-тегов, обработка специальных символов и идентификация и удаление текста низкого качества или дублированного текста.

3. Токенизация и создание словаря

Затем очищенные текстовые данные разбиваются на токены, что включает разделение текста на более мелкие, значимые единицы (например, слова, подслова или символы). Этот процесс также включает создание словаря, конечного набора уникальных токенов, на котором будет обучаться модель.

B. Архитектурные особенности

1. Модели на основе трансформера

LLM обычно основаны на архитектуре трансформера, которая была представлена во влиятельной статье "Все, что вам нужно - это внимание" Васвани и др. в 2017 году. Архитектура трансформера характеризуется использованием структуры кодировщик-декодер и механизма внимания, который позволяет модели селективно фокусироваться на значимых частях входных данных при генерации вывода.

a. Архитектура кодировщик-декодер

В архитектуре трансформера компонент кодировщика обрабатывает входную последовательность и генерирует контекстуализированное представление, в то время как компонент декодера генерирует выходную последовательность, ориентируясь на выходы кодировщика.

b. Механизм внимания

Механизм внимания является ключевым компонентом моделей, основанных на трансформере, так как он позволяет модели динамически фокусироваться на значимых частях входных данных при генерации каждого токена вывода. Это помогает модели улавливать долгосрочные зависимости и повышать общую производительность.

2. Масштабирование размера и глубины модели

Один из основных трендов в разработке LLM - это масштабирование размера и глубины модели. Увеличение размера и глубины моделей показало улучшение производительности на широком спектре задач обработки естественного языка, но это также требует значительных вычислительных и памяти ресурсов.

3. Внедрение специализированных модулей

Помимо основной архитектуры трансформера, LLM могут также включать специализированные модули или компоненты, чтобы расширить свои возможности. Например, некоторые модели включают механизмы извлечения информации для доступа к внешним источникам знаний или модули рассуждений для улучшения их способности решать сложные задачи.

C. Стратегии предварительного обучения

1. Предварительное обучение без учителя

a. Маскированная модель языка (MLM)

Маскированное моделирование языка - это популярная стратегия предварительного обучения LLM, при которой модель обучается предсказывать отсутствующие токены в частично маскированной входной последовательности. Эта задача помогает модели научиться богатым контекстным представлениям языка.

b. Моделирование языка с причинной связью (CLM)

При моделировании языка с причинной связью модель обучается предсказывать следующий токен в последовательности, имея предыдущие токены. Эта задача позволяет модели узнать внутреннюю структуру и закономерности естественного языка.

c. Предсказание следующего предложения (NSP)

Некоторые LLM также обучаются на задаче предсказания следующего предложения, где модель учится предсказывать, связаны ли два данного предложения логически или нет. Это помогает модели понять отношения на уровне дискурса в тексте.

2. Предварительное обучение с учителем

a. Вопросно-ответное обучение

LLM могут быть предварительно обучены на наборах данных вопросно-ответных задач, где модель учится понимать и отвечать на вопросы на основе предоставленного контекста. Это помогает модели развить сильные навыки понимания прочитанного.

b. Текстовая необходимость

Задача предварительного обучения текстовой необходимости заключается в определении, может ли данный гипотеза быть выведена из предпосылки. Это обучает модель понимать логические отношения между текстами.

c. Анализ тональности

Предварительное обучение на задачах анализа тональности, где модель учится классифицировать тональность (положительную, отрицательную или нейтральную) данного текста, может помочь модели лучше понимать субъективный язык.

D. Техники оптимизации

1. Эффективные алгоритмы обучения

a. Накопление градиентов

Накопление градиентов - это техника, которая позволяет эффективно масштабировать размер пакета, в котором градиенты накапливаются из нескольких мини-пакетов перед обновлением параметров модели. Это может помочь преодолеть ограничения памяти во время обучения.

b. Обучение смешанной точности

Обучение смешанной точности использует различные форматы числовой точности (например, float32 и float16), чтобы ускорить процесс обучения и снизить объем памяти, не сильно влияя на производительность модели.

c. Проверка градиента

Проверка градиента - это техника экономии памяти, которая повторно вычисляет активации во время обратного прохода, вместо их сохранения во время прямого прохода. Это может снизить потребности памяти при обучении больших моделей.

2. Настройка гиперпараметров

a. Скорость обучения

Скорость обучения - это важный гиперпараметр, который определяет шаг обновления параметров модели во время обучения. Тщательная настройка скорости обучения может значительно влиять на сходимость и производительность модели.

b. Размер пакета

Размер пакета, определяющий количество обучающих примеров, обрабатываемых на каждой итерации, также может существенно влиять на динамику обучения и конечную производительность модели.

c. Уменьшение веса

Уменьшение веса - это техника регуляризации, которая добавляет штрафное слагаемое к функции потерь, стимулируя модель учиться меньшим значениям параметров и снижая риск переобучения.

Масштабирование и эффективное обучение LLM

A. Модельное параллелизм

1. Параллелизм данных

Параллелизм данных - это техника, при которой обучающие данные разделяются между несколькими устройствами (например, GPU), и каждое устройство вычисляет градиенты на своем собственном подмножестве данных. Затем градиенты объединяются и используются для обновления параметров модели.

2. Параллелизм модели

Параллелизм модели предполагает разделение архитектуры модели между несколькими устройствами, где каждое устройство отвечает за вычисление части выходов модели. Это может быть особенно полезно для обучения очень больших моделей, которые не помещаются на одно устройство.

3. Параллелизм потоков

Параллелизм потоков объединяет в себе параллелизм данных и модели, где модель разбивается на несколько этапов, и каждому этапу назначается свое устройство. Это может еще больше повысить эффективность обучения моделей LLM большого масштаба.

B. Аппаратное ускорение

1. Использование графических процессоров (GPU)

Графические процессоры (GPU) стали неотъемлемой частью обучения больших моделей языка, поскольку они обеспечивают значительное ускорение по сравнению с традиционными центральными процессорами, особенно для параллельных вычислений, используемых при обучении нейронных сетей.

2. Процессоры тензоров (TPU)

Процессоры тензоров (TPU) - это специализированные аппаратные ускорители, разработанные Google для эффективных вычислений машинного обучения. TPU могут обеспечить еще большее улучшение производительности по сравнению с GPU для определенных типов архитектур нейронных сетей, включая модели LLM на основе трансформера.

3. Распределенное обучение на облачных платформах

Обучение больших моделей языка часто требует значительных вычислительных ресурсов, что может быть сложно организовать на собственных серверах. Многие исследователи и организации используют облачные платформы, такие как Google Cloud, Amazon Web Services или Microsoft Azure, чтобы распределить процесс обучения по нескольким машинам и воспользоваться масштабируемой инфраструктурой.

C. Эффективные механизмы внимания

1. Разреженное внимание

Традиционные модели на основе трансформера используют плотный механизм внимания, где каждый токен обращается ко всем остальным токенам в последовательности. Это может быть вычислительно затратно, особенно для длинных последовательностей. Разреженные механизмы внимания, такие как Longform Transformers или Reformer, стремятся уменьшить вычислительные затраты, выбирая только подмножество токенов для внимания.

2. Осевое внимание

Осевое внимание - это эффективный механизм внимания, который факторизует вычисление внимания на две отдельные операции: одну вдоль размерности последовательности и другую вдоль размерности признаков. Это может значительно снизить вычислительную сложность механизма внимания.

3. Reformer и Longform TransformersМодели Reformer и Longform Transformer используют эффективные механизмы внимания, такие как хеширование с локально-чувствительным хэшированием и обратимые остаточные соединения, чтобы обрабатывать гораздо более длинные последовательности ввода по сравнению с традиционными моделями Transformer.

Д. Техники для уменьшения объема памяти

1. Квантование весов

Квантование весов - это техника, которая уменьшает точность параметров модели (например, с плавающей запятой с 32-разрядными на целые числа с 8 разрядами), что приводит к уменьшению размера модели и уменьшению использования памяти при минимальном влиянии на производительность модели.

2. Сжатие знаний

Сжатие знаний - это техника сжатия модели, при которой меньшая "ученическая" модель обучается имитировать поведение более крупной "учительской" модели. Это помогает снизить требования к памяти и вычислительным возможностям модели, сохраняя ее производительность.

3. Обрезка и сжатие моделей

Обрезка включает выборочное удаление менее важных соединений (весов) в нейронной сети, что позволяет снизить размер модели без значительного влияния на ее производительность. Кроме того, для дальнейшего снижения объема памяти моделей LLM можно использовать различные техники сжатия моделей, такие как факторизация с низким рангом и тензорная декомпозиция.

Сверточные нейронные сети (СНС)

Сверточные нейронные сети (СНС) - это тип моделей глубокого обучения, которые особенно хорошо подходят для обработки и анализа изображений. СНС вдохновлены структурой зрительной коры человека, которая состоит из нейронов, реагирующих на определенные области зрительного поля.

Ключевые компоненты СНС:

  1. Сверточные слои: Эти слои применяют набор обучаемых фильтров к входному изображению, где каждый фильтр извлекает определенную особенность изображения. Выходная операция этих слоев - это карта особенностей, которая представляет наличие конкретной особенности в определенном месте входного изображения.

  2. Пулинговые слои: Эти слои уменьшают пространственный размер карты особенностей, что помогает уменьшить количество параметров и вычислительную сложность модели.

  3. Полносвязные слои: Эти слои аналогичны слоям в традиционной нейронной сети, где каждый нейрон в слое связан со всеми нейронами предыдущего слоя.

Вот пример простой архитектуры СНС для классификации изображений:

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

В этом примере мы определяем модель СНС с тремя сверточными слоями, двумя слоями пулинга и двумя полносвязными слоями. Входом для модели является серое изображение размером 28x28, а выходом является 10-мерный вектор, представляющий вероятность каждого класса.

Рекуррентные нейронные сети (РНС)

Рекуррентные нейронные сети (РНС) - это тип моделей глубокого обучения, которые особенно хорошо подходят для обработки и анализа последовательных данных, таких как текст, речь и временные ряды. РНС разработаны для захвата зависимостей между элементами последовательности, что позволяет им генерировать или предсказывать новые последовательности.

Ключевые компоненты РНС:

  1. Рекуррентные слои: Эти слои обрабатывают входную последовательность по одному элементу за раз, и выход слоя на каждом временном шаге зависит от текущего ввода и предыдущего скрытого состояния.

  2. Скрытое состояние: Это внутреннее представление РНС, которое передается от одного временного шага к следующему.

  3. Выходные слои: Эти слои генерируют выходную последовательность или прогноз на основе конечного скрытого состояния РНС.

Вот пример простой РНС для генерации текста:

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

В этом примере мы определяем РНС модель с вложенным слоем, слоем LSTM и плотным выходным слоем. Входом для модели является текстовая последовательность, а выходом является вероятностное распределение по словарю, которое можно использовать для генерации нового текста.

Генеративно-состязательные сети (ГСС)

Генеративно-состязательные сети (ГСС) - это тип моделей глубокого обучения, которые разработаны для генерации новых данных, таких как изображения или текст, которые похожи на заданный набор данных. ГСС состоят из двух нейронных сетей, которые обучаются в конкурентном режиме: сети генератора и сети дискриминатора.

Сеть генератора отвечает за генерацию новых данных, а сеть дискриминатора отвечает за определение, является ли заданный образец реальным (из обучающего набора данных) или фальшивым (сгенерированным генератором). Обе сети обучаются таким образом, что генератор становится все лучше в создании реалистичных образцов, в то время как дискриминатор становится лучше в различении реальных и фальшивых образцов.

Вот пример простой ГСС для генерации рукописных цифр:

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
 
# Определение генераторной сети
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Определение дискриминаторной сети
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'))
 
# Компиляция моделей
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)

В этом примере мы определяем генераторную сеть и дискриминаторную сеть. Генераторная сеть принимает на вход 100-мерный случайный вектор шума и генерирует серое изображение размером 28x28. Дискриминаторная сеть принимает на вход серое изображение размером 28x28 и выдает двоичную классификацию (реальное или фальшивое).

Обе сети обучаются в адверсарном режиме, где генератор обучается обманывать дискриминатор, а дискриминатор обучается правильно классифицировать реальные и фальшивые образцы.

Перенос обучения

Перенос обучения - это техника глубокого обучения, при которой модель, обученная на большом наборе данных, используется как отправная точка для модели, которая будет обучена на более маленьком наборе данных. Это может быть особенно полезно, когда более маленький набор данных недостаточно для обучения модели глубокого обучения с нуля.

Основные шаги в переносе обучения:

  1. Загрузка предобученной модели: Загрузка предобученной модели, которая была обучена на большом наборе данных, таком как ImageNet.

  2. Заморозка базовых слоев: Заморозка весов базовых слоев предобученной модели, чтобы они не обновлялись во время обучения.

  3. Добавление новых слоев: Добавление новых слоев модели, таких как новый выходной слой, и обучение этих слоев на более маленьком наборе данных.

Вот пример переноса обучения с использованием предобученной модели VGG16 для классификации изображений:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Загрузка предобученной модели VGG16
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Заморозка базовых слоев
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Добавление новых слоев
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

В этом примере мы загружаем предобученную модель VGG16, замораживаем базовые слои и добавляем новые полносвязные слои в модель. Новые слои обучаются на более маленьком наборе данных, в то время как базовые слои остаются неизменными.

Вывод

В этом руководстве мы рассмотрели несколько ключевых концепций и техник глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, генеративно-состязательные сети и перенос обучения. Эти техники широко используются в различных областях применений, от распознавания изображений до обработки естественного языка до генеративного моделирования.

Продолжайте исследовать и применять глубокое обучение, помня о важности тщательной предобработки данных, выбора модели и настройки гиперпараметров. Кроме того, важно быть в курсе последних достижений в этой области, поскольку глубокое обучение является быстро развивающейся областью исследований и практики.

Мы надеемся, что этот учебник дал вам прочную основу для понимания и применения техник глубокого обучения. Удачного обучения!

Google TPU: A Beginner's WalkthroughPyTorch Training with Multiple GPUs