Die Reise zum Aufbau groß angelegter Sprachmodelle im Jahr 2024

2024 wird es einen Technologiesprung bei großen Sprachmodellen (LLMs) geben, da Forscher und Ingenieure die Grenzen der Verarbeitung natürlicher Sprache weiter verschieben. Diese parameterreichen LLMs revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, und ermöglichen natürlichere Gespräche, Codegenerierung und komplexes Denken. Der Aufbau dieser Giganten ist jedoch keine leichte Aufgabe, da die Datenaufbereitung, fortgeschrittene Trainingstechniken und skalierbare Schlussfolgerungen komplex sind. Diese Übersicht befasst sich mit den technischen Details, die zum Aufbau von LLMs erforderlich sind, und deckt die jüngsten Fortschritte von der Datenbeschaffung bis hin zu Schulungsinnovationen und Ausrichtungsstrategien ab.

2024 verspricht ein Meilenstein für große Sprachmodelle (LLMs) zu werden, da Forscher und Ingenieure die Grenzen dessen erweitern, was in der Verarbeitung natürlicher Sprache möglich ist. Diese großen neuronalen Netze mit Milliarden oder sogar Billionen Parametern werden die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, revolutionieren und natürlichere und offenere Gespräche, Codegenerierung und multimodales Denken ermöglichen.

Der Aufbau eines so großen LL.M. ist jedoch keine einfache Angelegenheit. Es erfordert eine sorgfältig kuratierte Pipeline, von der Datenbeschaffung und -aufbereitung bis hin zu fortgeschrittenen Schulungstechniken und skalierbaren Schlussfolgerungen. In diesem Beitrag werden wir uns eingehend mit der technischen Komplexität befassen, die mit der Erstellung dieser hochmodernen Sprachmodelle verbunden ist, und die neuesten Innovationen und Herausforderungen im gesamten Stack untersuchen.

Datenvorbereitung

1. Datenquellen

Die Grundlage jedes LLM sind die Daten, auf denen es trainiert wird, und moderne Modelle nehmen unglaubliche Mengen an Text auf (oft über eine Billion Token), dieser Text stammt aus dem Internet Crawler, Code-Repositories, Bücher usw. Zu den gängigen Datenquellen gehören:

Häufig gecrawlte Webkorpora

Code-Repositories wie GitHub und Software Heritage

Ausgewählte Datensätze (gemeinfrei vs. urheberrechtlich geschützt) wie Wikipedia und Bücher

Synthetisch generierte Daten

2. Datenfilterung

Allein die Beschaffung aller verfügbaren Daten ist normalerweise nicht optimal, da dies zu Rauschen und Verzerrungen führen kann. Daher werden sorgfältige Datenfiltertechniken eingesetzt:

Qualitätsfilterung

Heuristische Filterung basierend auf Dokumenteigenschaften wie Länge und Sprache

Klassifikatorbasierte Filterung anhand von Beispielen für gute und schlechte Daten

Perplexität der Schwellenwerte des Sprachmodells

Domänenspezifisch Filtern

Überprüfen Sie die Auswirkungen auf domänenspezifische Teilmengen.

Entwickeln Sie benutzerdefinierte Regeln und Schwellenwerte.

Auswahlstrategie.Deterministische harte Schwellenwerte Dokumente können dazu führen, dass sich das Modell effektiv zu viele Regionen „merkt“. Nutzen Sie effiziente Erkennungsalgorithmen für nahezu Duplikate wie MinHash, um diese Redundanzverzerrung zu reduzieren.

4. Tokenisierung

Sobald wir einen qualitativ hochwertigen, deduplizierten Textkorpus haben, müssen wir ihn tokenisieren – ihn in eine Folge von Token umwandeln, die das neuronale Netzwerk während des Trainings aufnehmen kann. Die allgegenwärtige BPE-Kodierung auf Byte-Ebene wird bevorzugt und handhabt Code, mathematische Notation und andere Kontexte elegant. Eine sorgfältige Stichprobenziehung des gesamten Datensatzes ist erforderlich, um eine Überanpassung des Tokenizers selbst zu vermeiden.

5. Datenqualitätsbewertung

Die Bewertung der Datenqualität ist eine anspruchsvolle, aber entscheidende Aufgabe, insbesondere in einem so großen Maßstab. Zu den verwendeten Techniken gehören: Überwachung von High-Signal-Benchmarks wie Commonsense QA, HellaSwag und OpenBook QA während des Teilmengentrainings

Manuelle Überprüfung von Domänen/URLs und Überprüfung beibehaltener/verworfener Beispiele

Datenclustering- und Visualisierungstools Trainingshilfen Tokenizer zur Analyse von Token

Training

1. Modellparallelität

Die schiere Größe moderner LLMs (oft zu groß, um auf eine einzelne GPU oder sogar eine einzelne Maschine zu passen) erfordert fortschrittliche Parallelisierungsschemata, die auf verschiedene Weise kombiniert werden können Auf mehrere Geräte und Maschinen aufgeteiltes Modell:

Datenparallelität: Batches auf mehrere Geräte verteilen

Tensorparallelität: Modellgewichtungen und -aktivierungen auf mehrere Geräte aufteilen

Pipeline-Parallelität: Das Modell als eine Folge von Stufen behandeln und über Geräte hinweg weiterleiten Sequenz Parallelität: Teilen Sie einzelne Eingabesequenzen auf, um sie weiter zu skalieren

Durch die Kombination dieser 4D-Parallelstrategien können Modelle mit Billionen von Parametern skaliert werden.

2. Effiziente Aufmerksamkeit

Der größte rechnerische Engpass liegt in der Selbstaufmerksamkeitsoperation im Kern der Transformer-Architektur. Methoden wie Flash Attention und Factorized Kernels bieten hochoptimierte Aufmerksamkeitsimplementierungen, die die unnötige Implementierung der vollständigen Aufmerksamkeitsmatrix vermeiden.

3. Stabiles Training

Eine stabile Konvergenz in solch einem extremen Maßstab zu erreichen, ist eine große Herausforderung. Zu den Innovationen in diesem Bereich gehören: Verbesserte Initialisierungsschemata

Hyperparameter-Übertragungsmethoden wie MuTransfer

Optimierte Lernratenpläne wie Cosinus-Annealing

4. Architektonische Innovation

Jüngste Durchbrüche in der Modellarchitektur haben die Kompetenzen der LLM:

Mixture-of-Experts (MoE): Jedes Beispiel aktiviert nur eine Teilmenge der Modellparameter, die durch das Routing-Netzwerk aktiviert werden.

Mamba: Eine effiziente Implementierung einer Hash-basierten Experten-Mix-Schicht

Alliance

Während Kompetenz von entscheidender Bedeutung ist, brauchen wir auch LLMs, die sicher und authentisch sind und mit menschlichen Werten und Anleitungen im Einklang stehen. Dies ist das Ziel dieses aufstrebenden Bereichs der Ausrichtung künstlicher Intelligenz:

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Nutzen Sie Belohnungssignale, die aus menschlichen Präferenzen für die Modellausgabe abgeleitet werden, um Methoden wie PPO, DPO usw. zu verfeinern aktiv erforscht.

Constitutional AI: Constitutional AI kodiert während des Trainingsprozesses Regeln und Anweisungen in das Modell und vermittelt so gewünschte Verhaltensweisen von Grund auf.

Inferenz

Sobald unser LLM trainiert ist, müssen wir es für eine effiziente Inferenz optimieren – um dem Benutzer eine Modellausgabe mit minimaler Latenz bereitzustellen:

Quantisierung: Komprimieren Sie große Modellgewichte in ein Format mit geringer Präzision. Zum Beispiel: int8 ist kostengünstiger zu rechen und speicherintensiv; zu den häufig verwendeten Technologien gehören GPTQ, GGML und NF4.

Spekulative Dekodierung: Beschleunigen Sie die Inferenz, indem Sie ein kleines Modell verwenden, um ein größeres Modell zu starten, wie die Medusa-Methode.

Systemoptimierung: Just-in-Time-Kompilierung, Kernel-Fusion und CUDA-Grafikoptimierung können die Geschwindigkeit weiter erhöhen.

Fazit

Der Aufbau groß angelegter Sprachmodelle im Jahr 2024 erfordert eine sorgfältige Architektur und Innovation im gesamten Stack – von der Datenbeschaffung und -bereinigung bis hin zu skalierbaren Trainingssystemen und einer effizienten Inferenzbereitstellung. Wir haben nur einige der Highlights angesprochen, aber das Gebiet entwickelt sich in einem unglaublichen Tempo weiter, und es entstehen ständig neue Technologien und Entdeckungen. Herausforderungen im Zusammenhang mit der Bewertung der Datenqualität, der stabilen Konvergenz im großen Maßstab, der Übereinstimmung mit menschlichen Werten und der robusten Umsetzung in der Praxis bleiben offene Bereiche. Aber das Potenzial für einen LL.M. ist riesig – bleiben Sie dran, wenn wir die Grenzen dessen, was mit sprachlicher KI im Jahr 2024 und darüber hinaus möglich ist, erweitern!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Reise zum Aufbau groß angelegter Sprachmodelle im Jahr 2024. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!