Trénovanie rozsiahlych jazykových modelov: Pohľad do zákulisia

Nedávno som si pozrela fascinujúcu prednášku z kurzu CME 295 na Stanforde, ktorá sa venovala trénovaniu rozsiahlych jazykových modelov (LLM). Prednáška ponúkla hlboký ponor do pretrénovania, optimalizácie hardvéru, kvantizácie a jemného doladenia s použitím techník, ako LoRA. Ak vás zaujíma, ako fungujú moderné AI modely, ako ChatGPT, táto prednáška vám poskytne neoceniteľný pohľad.

Kľúčové poznatky

Prednáška odhalila niekoľko kľúčových zistení:

• Pretrénovanie: LLM sa pretrénujú na obrovských množstvách dát (stovky miliárd až bilióny tokenov), aby porozumeli jazyku a kódu.
• Optimalizácia hardvéru: Techniky ako Flash Attention výrazne zrýchľujú výpočty, minimalizujúc prenos dát medzi pamäťou a procesorom.
• Kvantizácia: Zníženie presnosti čísel (kvantizácia) šetrí pamäť a potenciálne zvyšuje rýchlosť výpočtov.
• Jemné doladenie (SFT): Model sa ďalej trénuje na menšom, kvalitnejšom datasete s označenými dátami pre konkrétne úlohy.
• LoRA: Parameter-efektívny prístup k jemnému doladeniu, ktorý zmrazí predtrénované váhy a trénuje len nízkorankové matice, čím znižuje výpočtovú náročnosť.

Pretrénovanie: Základ rozsiahlych jazykových modelov

Proces pretrénovania je základom všetkých moderných LLM. Predstavte si to ako učenie dieťaťa základným princípom jazyka – gramatike, slovnej zásobe a štýlu. LLM sa trénujú na obrovských množstvách textových dát z rôznych zdrojov, vrátane bežných webových stránok (Common Crawl), encyklopédie (Wikipedia), diskusných fór (Reddit) a kódovacích repozitórií (GitHub, Stack Overflow). Tento proces vyžaduje obrovský výpočtový výkon – hovoríme o desiatkach kvadriliónov operácií s pohyblivou čiarkou (10^25 FLOPS)!

Optimalizácia hardvéru: Flash Attention a ďalšie triky

Trénovanie takto rozsiahlych modelov je náročné na výpočtový výkon. Preto sa vyvinuli rôzne techniky optimalizácie hardvéru. Jednou z najzaujímavejších je Flash Attention. Táto metóda minimalizuje prenos dát medzi rýchlou pamäťou (SRAM) a pomalšou pamäťou (HBM) v grafickej karte (GPU). Vďaka tomu sa výrazne zrýchľujú výpočty pozornosti, ktoré sú kľúčové pre fungovanie LLM. Ďalej sa prednáška venovala aj ZeRO, technike na rozdelenie dát medzi viacero GPU a modelovej paralelizácii (expert parallelism, tensor parallelism, pipeline parallelism) pre prácu s obrovskými modelmi, ktoré sa nevojdú do pamäte jednej grafickej karty.

Kvantizácia: Zmenšovanie modelu bez straty kvality

Kvantizácia je technika znižovania presnosti čísel v modeli. Namiesto použitia 32-bitových čísel (float32) sa používajú čísla s menším rozsahom, napríklad 8-bitové (int8). To šetrí pamäť a potenciálne zvyšuje rýchlosť výpočtov. Prednáška tiež predstavila mixed precision training, kde sa rôzne presnosti používajú pre rôzne časti modelu, čím sa dosahuje rovnováha medzi výkonnosťou a efektivitou.

Jemné doladenie (SFT) a LoRA: Špecializácia modelov

Po pretrénovaní je možné LLM ďalej trénovať na menšom datasete s označenými dátami, aby sa ich správanie prispôsobilo konkrétnym úlohám. Tento proces sa nazýva supervised fine-tuning (SFT). Špeciálnou formou SFT je instruction tuning, kde sa model trénuje na odpovedanie na inštrukcie, čím sa stáva užitočnejším a všestrannejším.

LoRA (Low-Rank Adaptation) je parameter-efektívna technika jemného doladenia. Namiesto trénovania všetkých parametrov modelu, LoRA zmrazí predtrénované váhy a trénuje len nízkorankové matice. To výrazne znižuje výpočtovú náročnosť a pamäťové požiadavky. Prednáška tiež spomenula QLoRA, ktorá kombinuje LoRA s kvantizáciou pre ešte väčšiu efektivitu.

Hodnotenie LLM: Výzvy a metódy

Hodnotenie rozsiahlych jazykových modelov je náročné, pretože užívateľská skúsenosť je subjektívna. Používajú sa rôzne benchmarky ako MMLU (General Language Understanding), GSM 8K (matematické uvažovanie) a testy generovania kódu. Je však dôležité si uvedomiť, že trénovanie na týchto testovacích dátach môže umelo nafúknuť výsledky. Prednáška tiež predstavila Chatbot Arena, kde používatelia porovnávajú výstupy rôznych modelov a hodnotia ich pomocou párových porovnaní.

Záver: Budúcnosť trénovania LLM

Prednáška zo Stanfordu ponúkla cenný pohľad do zákulisia trénovania rozsiahlych jazykových modelov. Techniky ako Flash Attention, kvantizácia a LoRA umožňujú vytvárať stále výkonnejšie a efektívnejšie modely. S pokračujúcim vývojom v tejto oblasti môžeme očakávať ďalšie inovácie a nové možnosti využitia LLM v rôznych oblastiach života.

Referencie:

• Stanford Online – CME 295 Transformers & LLMs
• CME 295 Syllabus

Približne 226 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.13 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.