Руководство по настройке LLM для предприятий

[jisansorkar12]

Перейдите по ссылкам для получения конкретных решений для ваших проблем с выходом LLM. Если ваш LLM:

не имеет доступа к фактам, необходимым в вашей области, либо обучите нового LLM , переключитесь на специфическую для вашей области или используйте RAG для извлечения фактов
содержит соответствующие факты, но должен отвечать в другом стиле и тоне, следовать определенным форматам вывода или использовать определенные инструменты, то:
Сначала используйте инженерию подсказок или цепочку подсказок для улучшения результатов
Если они не работают, то правильным подходом будет тонкая настройка LLM . Вы можете воспользоваться услугами вашего поставщика LLM или выполнить тонкую настройку LLM с открытым исходным кодом на месте .
Широкое распространение больших языковых моделей (LLM) улучшило нашу способность обрабатывать человеческий язык (рисунок 1). Однако их общее обучение часто приводит к неоптимальной производительности для определенных задач. Чтобы преодолеть это ограничение, используются методы тонкой настройки, чтобы адаптировать LLM к уникальным требованиям различных областей применения.


Что такое тонкая настройка LLM?
Тонкая настройка большого языка настраивает предварительно обученную модель для выполнения определенных задач или для более эффективного обслуживания определенной области. Процесс включает в себя дальнейшее обучение модели на меньшем целевом наборе данных , который соответствует желаемой задаче или предмету.

Оригинальная большая языковая модель предварительно обучена на огромных объемах разнообразных текстовых данных, что помогает ей изучать общее понимание языка, грамматику и контекст. Тонкая настройка использует эти общие знания и совершенствует модель для достижения лучшей производительности и понимания в определенной области.

Рисунок: Возможности LLM после тонкой настройки


Преимущества тонкой настройки LLM

Источник: AssemblyAI

Например, большая языковая модель может быть настроена для таких задач, как анализ настроений в обзорах продуктов, прогнозирование цен на акции на основе финансовых новостей или определение симптомов заболеваний в медицинских текстах. Этот процесс настраивает поведение модели, позволяя ей генерировать более точные и контекстно-релевантные результаты для таких задач, как:

Анализ настроений
Разработка чат-бота
Вопрос ответ
Как настроить LLM
1- Подготовка набора данных
Этот шаг включает подготовку набора данных, специфичного для задачи, для тонкой настройки. Это может включать очистку данных , нормализацию текста (например, стемминг, токенизацию) и преобразование данных в формат, совместимый с требованиями LLM к входным данным (например, маркировку данных ). Важно убедиться, что данные являются репрезентативными для задачи и домена, и что они охватывают ряд сценариев, с которыми модель, как ожидается, столкнется в процессе производства.


OpenAI утверждает, что каждое удвоение размера набора данных приводит к линейному повышению качества модели.1

2- Выбор базовой модели и метода тонкой настройки
Выбор подходящей базовой модели и метода тонкой настройки зависит от конкретной македония whatsapp номер телефона задачи и доступных данных. Существует множество поставщиков LLM, среди которых OpenAI, Alphabet, Meta, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Метод тонкой настройки также может различаться в зависимости от задачи и данных, например, трансферное обучение, последовательная тонкая настройка или тонкая настройка для конкретной задачи.

При выборе базовой модели следует учитывать:

соответствует ли техническая инфраструктура вычислительной мощности, необходимой для точной настройки
соответствует ли модель вашей конкретной задаче
размер входных и выходных данных модели
размер вашего набора данных
3- Тонкая настройка
Тонкая настройка как услуга для моделей с закрытым исходным кодом
Большинство LLM (например, OpenAI GPT-3.5 и GPT-4, Google Gemini, Cohere) предлагают услуги тонкой настройки.2 Anthropic сотрудничала с Amazon Bedrock для тонкой настройки.3

Цены на тонкую настройку зависят от модели и используемых токенов. Цены, как правило, составляют несколько долларов за миллион токенов для уровня тонкой настройки по умолчанию (т.е. 4 эпохи).4

Тонкая настройка моделей с открытым исходным кодом
Поскольку веса модели доступны в моделях с открытым исходным кодом, предприятия могут настраивать модели с открытым исходным кодом локально, не предоставляя свои наборы данных поставщикам LLM.

Шаги по точной настройке моделей с открытым исходным кодом включают в себя:

Загрузка предварительно обученной модели: После выбора LLM и метода тонкой настройки предварительно обученную модель необходимо загрузить в память. Этот шаг инициализирует веса модели на основе предварительно обученных значений, что ускоряет процесс тонкой настройки и гарантирует, что модель уже научилась общему пониманию языка.

Тонкая настройка включает в себя обучение предварительно обученного LLM на наборе данных, специфичном для задачи. Процесс обучения включает в себя оптимизацию весов и параметров модели для минимизации функции потерь и улучшения ее производительности при выполнении задачи. Процесс тонкой настройки может включать в себя несколько раундов обучения на обучающем наборе, проверку на проверочном наборе и настройку гиперпараметров для оптимизации производительности модели.

Например, модели Llama можно оптимизировать с экономической точки зрения, используя подходы эффективной точной настройки параметров (PEFT).5

Предприятия могут использовать свои платформы MLOps или LLMOps для точной настройки моделей.

4- Оценка точно настроенных моделей
После завершения процесса тонкой настройки производительность модели необходимо оценить на тестовом наборе. Этот шаг помогает убедиться, что модель хорошо обобщает новые данные и хорошо выполняет конкретную задачу. Обычные метрики, используемые для оценки, включают точность, прецизионность, отзыв и оценку F1.

5- Развертывание
После оценки настроенной модели ее можно развернуть в производственных средах. Процесс развертывания может включать интеграцию модели в более крупную систему, настройку необходимой инфраструктуры и мониторинг производительности модели в реальных сценариях.

Какие методы используются в процессе тонкой настройки LLM?
Методы тонкой настройки
Тонкая настройка — это процесс, который включает в себя адаптацию предварительно обученной модели к конкретной задаче или домену путем ее дальнейшего обучения на меньшем, специфичном для задачи наборе данных. Несколько методов тонкой настройки могут быть использованы для корректировки весов и параметров предварительно обученной модели с целью улучшения ее производительности на целевой задаче:

Передача обучения подразумевает повторное использование весов и архитектуры предварительно обученной модели для новой задачи или домена. Предварительно обученная модель обычно обучается на большом общем наборе данных, а подход передачи обучения позволяет эффективно и действенно адаптироваться к конкретным задачам или доменам.
Последовательная тонкая настройка : предварительно обученная модель настраивается последовательно на нескольких связанных задачах или доменах. Это позволяет модели изучать более тонкие и сложные языковые шаблоны в различных задачах, что приводит к лучшему обобщению и производительности.
Тонкая настройка для конкретной задачи : предварительно обученная модель настраивается на конкретную задачу или домен с использованием набора данных для конкретной задачи. Этот метод требует больше данных и времени, чем трансферное обучение, но может привести к более высокой производительности на конкретной задаче.
Многозадачное обучение : предварительно обученная модель настраивается на несколько задач одновременно. Такой подход позволяет модели обучаться и использовать общие представления в различных задачах, что приводит к лучшему обобщению и производительности.
Обучение адаптера включает в себя обучение облегченных модулей, которые подключаются к предварительно обученной модели, что позволяет выполнять тонкую настройку для конкретной задачи, не влияя на производительность исходной модели для других задач.
Метод обучения с несколькими выстрелами
Обучение с малым количеством выстрелов (FSL) предполагает улучшение производительности модели без изменения весов модели. При таком подходе модель получает ограниченное количество примеров (т. е. «несколько выстрелов») из новой задачи, и она использует эту информацию для адаптации и лучшего выполнения этой задачи. Это можно рассматривать как

Более дешевая альтернатива тонкой настройке. Единственная стоимость — это входные токены для нескольких примеров.
Проблема метаобучения , в которой модель учится решать данную проблему.
Рисунок: Сценарий обучения с несколькими кадрами, в котором модель учится классифицировать набор изображений на основе задач, на которых она была обучена