2024 年の大規模言語モデル構築への道のり

2024 年には、研究者やエンジニアが自然言語処理の限界を押し広げ続けるにつれて、大規模言語モデル (LLM) における技術的な飛躍が見られるでしょう。これらのパラメーターが豊富な LLM は、私たちがマシンと対話する方法に革命をもたらし、より自然な会話、コード生成、複雑な推論を可能にします。ただし、これらの巨大企業の構築は、複雑なデータ準備、高度なトレーニング技術、スケーラブルな推論を必要とするため、簡単な作業ではありません。このレビューでは、LLM の構築に必要な技術的な詳細を掘り下げ、データ ソーシングからトレーニングの革新と調整戦略に至るまでの最近の進歩を取り上げます。

2024 年は、研究者やエンジニアが自然言語処理の可能性の限界を押し広げ、大規模言語モデル (LLM) にとって画期的な時代となることが予想されます。数十億、さらには数兆のパラメータを持つこれらの大規模なニューラル ネットワークは、私たちがマシンと対話する方法に革命をもたらし、より自然で自由な会話、コード生成、マルチモーダル推論を可能にします。

しかし、このような大規模な LL.M を設立するのは簡単なことではありません。データの調達と準備から高度なトレーニング技術とスケーラブルな推論に至るまで、慎重に厳選されたパイプラインが必要です。この投稿では、これらの最先端の言語モデルの構築に伴う技術的な複雑さを深く掘り下げ、スタック全体の最新のイノベーションと課題を探っていきます。

データの準備

1. データ ソース

法学修士の基礎となるのは、トレーニングに使用されるデータです。 、最新のモデルは、Web クローラー、コード リポジトリ、書籍などから驚異的な量のテキスト (多くの場合 1 兆を超えるトークン) を取り込みます。一般的なデータ ソースには次のものが含まれます。

一般的にクロールされる Web コーパス

GitHub や Software Heritage などのコード リポジトリ

Wikipedia および書籍 (パブリック ドメインおよび著作権で保護された) などの厳選されたデータセット

合成的に生成されたデータ

2. データ フィルタリング

利用可能なデータをすべて取得するだけでは、ノイズやバイアスが発生する可能性があるため、通常は最適ではありません。したがって、慎重なデータ フィルタリング手法が採用されています。

品質フィルタリング

長さや言語などのドキュメントのプロパティに基づくヒューリスティック フィルタリング

良いデータと悪いデータの例を使用して実行されます。ベースのフィルタリング

言語モデルの複雑さのしきい値

ドメイン固有のフィルタリング

ドメイン固有のサブセットへの影響を確認する

カスタム ルールとしきい値を開発する

選択戦略

決定論的ハードしきい値

確率的ランダムサンプリング

3. 大規模な Web コーパスには重要な情報が含まれています。重複しており、冗長なドキュメントにより、モデルが事実上あまりにも多くの領域を「記憶」する可能性があります。 MinHash などの効率的な準重複検出アルゴリズムを利用して、この冗長性のバイアスを軽減します。

4. トークン化

高品質で重複を排除したテキスト コーパスを取得したら、それをトークン化する必要があります。これをタグ シーケンスをトレーニングするためのニューラル ネットワークに変換します。中に摂取することができます。ユビキタスなバイトレベルの BPE エンコーディングが推奨され、コード、数学的表記法、その他のコンテキストをエレガントに処理します。トークナイザー自体の過剰適合を避けるために、データセット全体を注意深くサンプリングする必要があります。

5. データ品質の評価

データ品質の評価は、特にこのような大規模な場合、困難ですが重要なタスクです。使用される手法には次のものが含まれます。

サブセット トレーニング中の Commonsense QA、HellaSwag、OpenBook QA などの高信号ベンチマークのモニタリング

ドメイン/URL の手動検査および保持/削除されたサンプルの検査

データ クラスタリングおよび視覚化ツール

タグを分析するための補助タガーのトレーニング

トレーニング

1. モデルの並列性

最新の LLM の規模が非常に大きい (多くの場合、単一の GPU や単一のマシンに適合するには大きすぎる) ため、さまざまな方法でモデルを複数のデバイスやマシンに分割するための高度な並列化スキームが必要です。 データ並列処理: 複数のデバイスにバッチを分散します。複数のデバイス

テンソル並列処理: モデルの重みとアクティベーションをデバイス間で分割する

パイプライン並列処理: モデルを一連のステージとして扱い、デバイス間でパイプライン化する

シーケンス並列処理: 個々のデバイスを分割する入力シーケンスをさらに拡張する

これらの 4D 並列戦略を組み合わせると、数兆のパラメーターを持つモデルに拡張できます。

2. 効率的な注意力

主な計算上のボトルネックは、Transformer アーキテクチャの中核にある自己注意動作にあります。フラッシュ アテンションや因数分解カーネルなどのメソッドは、完全なアテンション マトリックスを不必要に実装することを避ける、高度に最適化されたアテンションの実装を提供します。

3. 安定したトレーニング

このような極端な規模で安定した収束を達成することは大きな課題です。この分野のイノベーションには次のものが含まれます。 4. アーキテクチャの革新

モデル アーキテクチャにおける最近の画期的な進歩により、LL.M. の機能が大幅に向上しました。

専門家混合 (MoE): 例 A ごとにのみ有効ルーティング ネットワークによって有効になるモデル パラメーターのサブセット

Mamba: ハッシュベースのエキスパート ミキシング レイヤーの効率的な実装

アライメント

コンピテンシーは非常に重要ですが、安全で本物であり、人間の価値観と指針に沿った LLM も必要です。これが、人工知能調整のこの新興分野の目標です。

人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF): モデルの出力に対して人間の好みから得られた報酬信号を使用して、PPO、DPO などを微調整します。方法は積極的に研究されています。

コンスティテューショナル AI: コンスティテューショナル AI は、トレーニング プロセス中にルールと指示をモデルにエンコードし、望ましい動作を根本から教え込みます。

推論

LLM がトレーニングされたら、効率的な推論のために LLM を最適化する必要があります。つまり、最小限の遅延でモデル出力をユーザーに提供します。

量子化: 大きなモデルの重みを int8 などの低精度形式に圧縮して、計算量とメモリ使用量を削減します。一般的に使用されるテクノロジには、GPTQ、GGML、NF4 が含まれます。

投機的デコード: 小規模モデルを使用してより大きなモデル (Medusa メソッドなど) を起動することで推論を高速化します。

システム最適化: ジャストインタイム コンパイル、カーネル フュージョン、CUDA グラフィックスの最適化さらに速度を上げることができます。

結論

2024 年に大規模な言語モデルを構築するには、データの調達とクレンジングからスケーラブルなトレーニング システムと効率的な推論の展開に至るまで、スタック全体にわたる慎重なアーキテクチャとイノベーションが必要です。ここではいくつかのハイライトのみを取り上げましたが、この分野は信じられないほどのペースで進化しており、新しいテクノロジーや発見が常に出現しています。データ品質評価、大規模で安定したコンバージェンス、人間の価値観との一貫性、および堅牢な現実世界への展開をめぐる課題は、未解決の領域のままです。しかし、LL.M の可能性は非常に大きく、2024 年以降も言語 AI の可能性の限界を押し広げていくことに注目してください。

以上が2024 年の大規模言語モデル構築への道のりの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。