AI & GPU
Cách hiểu LLM Training dễ dàng cho người mới bắt đầu

Cách hiểu LLM Training dễ dàng cho người mới bắt đầu

Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

A. Định nghĩa và đặc điểm của LLM

1. Từ vựng phong phú và hiểu ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là các hệ thống trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, thường là từ internet, để phát triển sự hiểu biết sâu về ngôn ngữ tự nhiên. Những mô hình này có thể truy cập vào một từ vựng rất lớn, thường trong khoảng từ hàng triệu từ duy nhất, và có thể hiểu và tạo ra văn bản giống con người trên nhiều chủ đề và ngữ cảnh khác nhau.

2. Khả năng tạo ra văn bản giống con người

Một trong những đặc điểm nổi bật của LLMs là khả năng tạo ra văn bản mạch lạc, trôi chảy và phù hợp về ngữ cảnh. Những mô hình này có thể tạo ra nội dung dài, như bài viết, truyện, hoặc thậm chí là mã code, mà rất khó phân biệt với văn bản được viết bởi con người.

3. Ứng dụng đa dạng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên

LLMs đã được áp dụng trong nhiều tác vụ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) khác nhau, bao gồm dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, hệ thống đối thoại, và thậm chí cả viết sáng tạo. Sự linh hoạt và hiệu suất của chúng đã biến chúng thành một khối xây dựng cơ bản trong nhiều hệ thống NLP hiện đại.

II. Quy trình đào tạo của LLMs

A. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu

1. Web Crawling và Text Scraping

Quá trình đào tạo LLMs thường bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu văn bản quy mô lớn từ internet. Quá trình này thường liên quan đến kỹ thuật web crawling và text scraping để thu thập một tập dữ liệu đa dạng từ các nguồn trực tuyến khác nhau, như các trang web, sách, và mạng xã hội.

2. Làm sạch và lọc dữ liệu

Sau khi thu thập được dữ liệu văn bản gốc, cần làm sạch và lọc để loại bỏ các nội dung không cần thiết, thông tin không liên quan và có thể gây hại hoặc thiên vị. Bước này bao gồm các kỹ thuật như loại bỏ các thẻ HTML, xử lý các ký tự đặc biệt, và xác định và loại bỏ văn bản chất lượng thấp hoặc được nhân bản.

3. Tokenization và tạo từ vựng

Dữ liệu văn bản đã được làm sạch sau đó được chia thành các thành phần nhỏ hơn và có ý nghĩa (ví dụ: từ, phần từ nhỏ, hoặc ký tự). Quá trình này cũng bao gồm việc tạo ra một từ vựng, một tập hợp hữu hạn các đơn vị phân tách mà mô hình sẽ được đào tạo trên đó.

B. Xem xét kiến trúc

1. Các mô hình dựa trên Transformer

LLMs thường dựa trên kiến trúc Transformer, được giới thiệu trong bài báo gốc "Attention is All You Need" của Vaswani và đồng nghiệp vào năm 2017. Kiến trúc Transformer được đặc trưng bởi việc sử dụng một cấu trúc mã hóa-giải mã và cơ chế attention, cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của đầu vào khi tạo ra đầu ra.

a. Kiến trúc mã hóa-giải mã

Trong kiến trúc Transformer, các thành phần mã hóa xử lý chuỗi đầu vào và tạo ra một biểu diễn ngữ cảnh, trong khi thành phần giải mã tạo ra chuỗi đầu ra bằng cách chú ý đến đầu ra của mã hóa.

b. Cơ chế attention

Cơ chế attention là một thành phần quan trọng của các mô hình dựa trên Transformer, cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của đầu vào khi tạo ra mỗi đơn vị đầu ra. Điều này giúp mô hình nắm bắt được sự phụ thuộc xa và cải thiện hiệu suất tổng thể.

2. Thay đổi Kích thước và Độ sâu của mô hình

Một trong những xu hướng chính trong phát triển LLM là thay đổi kích thước và độ sâu của mô hình. Các mô hình lớn hơn và sâu hơn đã cho thấy cải thiện hiệu suất trong nhiều tác vụ NLP, nhưng việc thay đổi này cũng đi kèm với yêu cầu tính toán và bộ nhớ đáng kể.

3. Kết hợp các mô-đun chuyên dụng

Ngoài kiến trúc Transformer cốt lõi, LLMs cũng có thể kết hợp các mô-đun hay thành phần chuyên dụng để nâng cao khả năng của chúng. Ví dụ, một số mô hình có chứa các cơ chế truy xuất để truy cập các nguồn kiến thức bên ngoài, hoặc các mô-đun suy luận để cải thiện khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.

C. Chiến lược tiền huấn luyện

1. Tiền huấn luyện không giám sát

a. Masked Language Modeling (MLM)

Mô hình ngôn ngữ lớn thường được tiền huấn luyện thông qua phương pháp Masked Language Modeling, trong đó mô hình được đào tạo để dự đoán các từ bị ẩn trong câu đã bị che một phần. Nhiệm vụ này giúp mô hình học các biểu diễn ngữ cảnh phong phú.

b. Causal Language Modeling (CLM)

Trong causal language modeling, mô hình được đào tạo để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, dựa trên các từ trước đó. Nhiệm vụ này giúp mô hình học cấu trúc và mẫu tự nhiên của ngôn ngữ.

c. Next Sentence Prediction (NSP)

Một số LLMs cũng được đào tạo dựa trên nhiệm vụ dự đoán liệu hai câu cho trước có được liên kết với nhau logic hay không. Điều này giúp mô hình hiểu được mối quan hệ ở cấp độ diễn đạt trong văn bản.

2. Tiền huấn luyện có giám sát

a. Question-Answering

LLMs có thể được tiền huấn luyện trên các tập dữ liệu câu hỏi-đáp, trong đó mô hình học cách hiểu và trả lời câu hỏi dựa trên ngữ cảnh cho trước. Điều này giúp mô hình phát triển kỹ năng đọc hiểu mạnh.

b. Textual Entailment

Tiền huấn luyện về textual entailment yêu cầu mô hình xác định xem giả thuyết cho trước có thể được suy ra từ tiền đề hay không. Điều này giúp mô hình hiểu các mối quan hệ logic giữa các câu.

c. Sentiment Analysis

Tiền huấn luyện về sentiment analysis, trong đó mô hình học cách phân loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực, hoặc trung lập) của một văn bản cho trước, giúp mô hình hiểu sâu hơn về ngôn ngữ chủ quan.

D. Kỹ thuật tối ưu hóa

1. Thuật toán huấn luyện hiệu quả

a. Gradient Accumulation

Gradient accumulation là một kỹ thuật cho phép tăng kích thước batch hiệu quả, trong đó các gradient từ nhiều mini-batch được tích lũy trước khi cập nhật các tham số mô hình. Điều này có thể giúp khắc phục các ràng buộc về bộ nhớ trong quá trình huấn luyện.

b. Mixed Precision Training

Mixed precision training tận dụng định dạng số học số lượng với độ chính xác khác nhau (ví dụ: float32 và float16) để tăng tốc quá trình huấn luyện và giảm khả năng chiếm dụng bộ nhớ, mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình.

c. Gradient Checkpointing

Gradient checkpointing là một kỹ thuật tiết kiệm bộ nhớ tái tính toán các kích hoạt trong quá trình lan truyền ngược, thay vì lưu trữ chúng trong quá trình lan truyền xuôi. Điều này có thể giảm yêu cầu bộ nhớ cho việc huấn luyện các mô hình lớn.

2. Tối ưu siêu tham số

a. Tốc độ học

Tốc độ học là một siêu tham số quan trọng xác định cỡ bước cho việc cập nhật tham số mô hình trong quá trình huấn luyện. Điều chỉnh cẩn thận tốc độ học có thể ảnh hưởng đáng kể đến sự hội tụ và hiệu suất của mô hình.

b. Kích thước batch

Kích thước batch, quyết định số lượng ví dụ huấn luyện được xử lý trong mỗi lần lặp, cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến động học huấn luyện và hiệu suất cuối cùng của mô hình.

c. Weight Decay

Weight decay là một kỹ thuật chính quy hóa thêm một thành phần phạt vào hàm mất mát, khuyến khích mô hình học các giá trị tham số nhỏ hơn và giảm nguy cơ quá khớp.

Mở rộng và Huấn luyện hiệu quả của LLMs

A. Song song hóa mô hình

1. Song song hóa dữ liệu

Song song hóa dữ liệu là một kỹ thuật trong đó dữ liệu huấn luyện được chia thành nhiều thiết bị (ví dụ: GPU), và mỗi thiết bị tính toán các gradient trên tập con dữ liệu riêng của nó. Sau đó, các gradient được tổng hợp và sử dụng để cập nhật các tham số mô hình.

2. Song song hóa mô hình

Song song hóa mô hình liên quan đến việc phân tách kiến trúc mô hình thành nhiều thiết bị, trong đó mỗi thiết bị chịu trách nhiệm tính toán một phần kết quả đầu ra của mô hình. Điều này có thể đặc biệt hữu ích trong việc huấn luyện các mô hình rất lớn không thể vừa vào một thiết bị duy nhất.

3. Song song hóa theo dòng

Song song hóa theo dòng kết hợp song song hóa dữ liệu và mô hình, trong đó mô hình được chia thành nhiều giai đoạn và mỗi giai đoạn được giao cho một thiết bị khác nhau. Điều này có thể cải thiện hiệu suất của việc huấn luyện các LLMs quy mô lớn.

B. Gia tăng hiệu năng phần cứng

1. Tận dụng GPU

GPU (Đơn vị Xử lý Đồ họa) đã trở thành một thành phần quan trọng trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn, vì nó cung cấp tốc độ nhanh hơn đáng kể so với CPU truyền thống, đặc biệt là trong các tính toán song song liên quan đến huấn luyện mạng neural.

2. Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs)

Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs) là các hệ thống gia tốc phần cứng chuyên dụng được phát triển bởi Google cho tính toán học máy hiệu quả. TPUs có thể cung cấp hiệu suất cải thiện hơn nữa so với GPU trong một số kiến trúc mạng neural, bao gồm LLMs dựa trên Transformer.

3. Huấn luyện phân tán trên nền tảng đám mây

Huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn thường đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, khá khó quản lý trong môi trường trên nền địa phương. Rất nhiều nhà nghiên cứu và tổ chức sử dụng các nền tảng điện toán đám mây, như Google Cloud, Amazon Web Services hoặc Microsoft Azure, để phân phối quá trình huấn luyện trên nhiều máy tính và tận dụng cơ sở hạ tầng có thể mở rộng.

C. Cơ chế Attention hiệu quả

1. Attention Thưa

Các mô hình dựa trên Transformer truyền thống sử dụng cơ chế attention dầy đặc, trong đó mỗi token chú ý đến tất cả các token khác trong chuỗi. Điều này có thể yêu cầu tính toán tốn kém, đặc biệt là đối với các chuỗi dài. Cơ chế attention thưa, chẳng hạn như Longform Transformers hoặc Reformer, nhằm giảm thiểu chi phí tính toán bằng cách chỉ chú ý đến một tập con của các token.

2. Attention theo chiều tia

Attention theo chiều tia là cơ chế attention hiệu quả giúp phân tách tính toán attention thành hai phép toán chú ý riêng biệt, một theo chiều chuỗi và một theo chiều đặc trưng. Điều này có thể giảm thiểu độ phức tạp tính toán của cơ chế attention.

3. Reformer và Longform TransformersCác mô hình Reformer và Longform Transformer tích hợp cơ chế attention hiệu quả, chẳng hạn như hashing nhạy cảm địa phương và kết nối dư đảo, giúp xử lý các chuỗi đầu vào dài hơn đáng kể so với các mô hình Transformer truyền thống.

D. Kỹ thuật giảm lượng bộ nhớ dùng

1. Lượng tử hoá trọng số

Lượng tử hoá trọng số là một kỹ thuật giảm độ chính xác của các tham số của mô hình (ví dụ: từ dạng dấu phẩy động 32 bit xuống 8 bit số nguyên), dẫn đến kích thước mô hình nhỏ hơn và giảm việc sử dụng bộ nhớ, với tác động tối thiểu đến hiệu suất của mô hình.

2. Trích xuất kiến thức

Trích xuất kiến thức là một kỹ thuật nén mô hình trong đó một mô hình nhỏ hơn "học sinh" được huấn luyện để sao chép hành vi của một mô hình lớn hơn "giáo viên". Điều này giúp giảm yêu cầu bộ nhớ và tính toán của mô hình trong khi duy trì hiệu suất của nó.

3. Cắt tỉa và nén mô hình

Cắt tỉa bao gồm việc xóa đi các kết nối (trọng số) không quan trọng hơn trong mạng nơ-ron, hiệu quả giảm kích thước mô hình mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của nó. Ngoài ra, các kỹ thuật nén mô hình khác nhau, như phân rã ma trận thấp và phân rã tensor, có thể được sử dụng để giảm lượng bộ nhớ của LLMs.

Mạng Nơ-ron Gập (CNNs)

Mạng Nơ-ron Gập (CNNs) là một loại mô hình học sâu được tạo ra đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh. CNNs được lấy cảm hứng từ cấu trúc của vỏ não thị giác con người, được tạo thành từ các tế bào thần kinh phản ứng với các vùng cụ thể trong trường thị giác.

Các thành phần chính của CNNs bao gồm:

  1. Các Lớp Gập: Các lớp này áp dụng một tập hợp bộ lọc học được lên hình ảnh đầu vào, trong đó mỗi bộ lọc trích xuất một đặc trưng cụ thể từ hình ảnh. Kết quả của thao tác này là một bản đồ đặc trưng, đại diện cho sự tồn tại của một đặc trưng cụ thể tại một vị trí cụ thể trong hình ảnh đầu vào.

  2. Các Lớp Gộp: Các lớp này giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng, giúp giảm số lượng tham số và độ phức tạp tính toán của mô hình.

  3. Các Lớp Kết nối Đầy đủ: Các lớp này tương tự các lớp trong một mạng nơ-ron truyền thống, trong đó mỗi tế bào thần kinh trong lớp này được kết nối với tất cả các tế bào thần kinh trong lớp trước đó.

Dưới đây là một ví dụ về kiến trúc CNN đơn giản cho phân loại hình ảnh:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Định nghĩa mô hình
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'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta xác định một mô hình CNN với ba lớp gập, hai lớp gộp và hai lớp kết nối đầy đủ. Đầu vào cho mô hình là hình ảnh xám 28x28, và đầu ra là một vector 10 chiều đại diện cho xác suất của mỗi lớp.

Mạng Nơ-ron Tái phát (RNNs)

Mạng Nơ-ron Tái phát (RNNs) là một loại mô hình học sâu, hiệu quả trong việc xử lý và phân tích dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, lời nói và dữ liệu chuỗi thời gian. RNNs được thiết kế để bắt các phụ thuộc giữa các phần tử trong một chuỗi, cho phép tạo ra hoặc dự đoán các chuỗi mới.

Các thành phần chính của một RNN bao gồm:

  1. Các Lớp Tái phát: Các lớp này xử lý từng phần tử của chuỗi đầu vào, và đầu ra của lớp tại mỗi bước thời gian phụ thuộc vào đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó.

  2. Trạng thái ẩn: Đây là các biểu diễn nội bộ của RNN, được truyền từ một bước thời gian sang bước thời gian tiếp theo.

  3. Các Lớp Đầu ra: Các lớp này tạo ra chuỗi đầu ra hoặc dự đoán dựa trên trạng thái ẩn cuối cùng của RNN.

Dưới đây là một ví dụ về một RNN đơn giản để tạo văn bản:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Định nghĩa mô hình
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'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

Trong ví dụ này, chúng ta xác định một mô hình RNN với một lớp nhúng, một lớp LSTM và một lớp đầu ra mật độ. Đầu vào cho mô hình là một chuỗi văn bản, và đầu ra là một phân phối xác suất trên từ vựng, có thể được sử dụng để tạo ra văn bản mới.

Mạng Nơ-ron Tạo sinh (GANs)

Mạng Nơ-ron Tạo sinh (GANs) là một loại mô hình học sâu được thiết kế để tạo ra dữ liệu mới, ví dụ như hình ảnh hoặc văn bản, tương tự với một tập dữ liệu đã cho. GANs bao gồm hai mạng nơ-ron được huấn luyện theo một phong cách cạnh tranh: mạng sinh sản và mạng phân biệt.

Mạng sinh sản là trách nhiệm tạo ra dữ liệu mới, trong khi mạng phân biệt là trách nhiệm xác định liệu một mẫu đã cho có phải là thật (từ tập dữ liệu huấn luyện) hay giả (được sinh ra bởi mạng sinh sản). Hai mạng này được huấn luyện theo một cách buộc mạnh mẽ, khiến cho mạng sinh sản tạo ra những mẫu ngày càng thực tế hơn, trong khi mạng phân biệt trở nên tốt hơn trong việc phân biệt mẫu thật và giả.

Dưới đây là một ví dụ về một GAN đơn giản để tạo ra chữ số viết tay:

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
 
# Định nghĩa mạng sinh sản
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Định nghĩa mạng phân biệt
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'))
 
# Biên dịch mô hình
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)

Trong ví dụ này, chúng ta xác định một mạng sinh sản và một mạng phân biệt. Mạng sinh sản nhận vector nhiễu ngẫu nhiên 100 chiều làm đầu vào và tạo ra một hình ảnh màu xám 28x28. Mạng phân biệt nhận một hình ảnh xám 28x28 làm đầu vào và cho ra một phân loại nhị phân (thật hay giả).

Hai mạng này được huấn luyện theo cách cạnh tranh, trong đó mạng sinh sản được huấn luyện để lừa mạng phân biệt, và mạng phân biệt được huấn luyện để phân loại đúng các mẫu thật và giả.

Học Chuyển giao

Học Chuyển giao là một kỹ thuật trong học sâu, trong đó một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn được sử dụng làm điểm khởi đầu cho một mô hình sẽ được huấn luyện trên một tập dữ liệu nhỏ hơn. Điều này đặc biệt hữu ích khi tập dữ liệu nhỏ không đủ lớn để huấn luyện một mô hình học sâu từ đầu.

Các bước chính trong học chuyển giao là:

  1. Tải mô hình đã được huấn luyện: Tải mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn, chẳng hạn như ImageNet.

  2. Đóng băng các lớp cơ sở: Đóng băng trọng số của các lớp cơ sở của mô hình đã được huấn luyện, để chúng không được cập nhật trong quá trình huấn luyện.

  3. Thêm các lớp mới: Thêm các lớp mới vào mô hình, chẳng hạn như một lớp đầu ra mới, và huấn luyện các lớp này trên tập dữ liệu nhỏ hơn.

Dưới đây là một ví dụ về học chuyển giao sử dụng mô hình VGG16 đã được huấn luyện để phân loại hình ảnh:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Tải mô hình VGG16 đã được huấn luyện
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Đóng băng các lớp cơ sở
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Thêm các lớp mới
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta tải mô hình VGG16 đã được huấn luyện, đóng băng các lớp cơ sở và thêm các lớp kết nối đầy đủ mới vào mô hình. Các lớp mới sau đó được huấn luyện trên tập dữ liệu nhỏ hơn, trong khi các lớp cơ sở được giữ cố định.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã giới thiệu một số khái niệm và kỹ thuật quan trọng trong học sâu, bao gồm các mạng nơ-ron gập, mạng nơ-ron tái phát, mạng nơ-ron tạo sinh và học chuyển giao. Các kỹ thuật này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình tạo sinh.

Khi tiếp tục khám phá và áp dụng học sâu, quan trọng để lưu ý tầm quan trọng của việc tiền xử lý dữ liệu cẩn thận, lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số. Ngoài ra, đừng quên theo dõi những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này, vì học sâu là một lĩnh vực nghiên cứu và thực hành đang phát triển nhanh chóng.

Chúng tôi hy vọng rằng hướng dẫn này đã cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc để hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu. Chúc bạn học tập vui vẻ!

Cách hiểu dễ dàng về HPC Cluster EssentialsCách sử dụng MLflow dễ dàng trên Databricks