7 passaggi per padroneggiare i modelli linguistici (LLM) di grandi dimensioni

7 passi per diventare esperti nel dominio di grandi modelli linguistici (LLM)

 

GPT-4, Llama, Falcon e molti altri—Large Language Models—LLM sono letteralmente l’argomento del momento. E se stai leggendo questo, è probabile che tu abbia già utilizzato uno o più di questi grandi modelli di linguaggio tramite un’interfaccia di chat o un’API.

Se ti sei mai chiesto cosa sono veramente i LLM, come funzionano e cosa puoi costruire con loro, questa guida è per te. Che tu sia un professionista dei dati interessato ai grandi modelli di linguaggio o semplicemente curioso, questa è una guida esaustiva per navigare tra il paesaggio dei LLM.

Dalle informazioni di base sui LLM, alla costruzione e implementazione di applicazioni con i LLM, affrontiamo—in 7 semplici passaggi—tutto quello che c’è da sapere sui grandi modelli di linguaggio, che include:

  • Cosa dovresti sapere
  • Una panoramica dei concetti
  • Risorse di apprendimento

Iniziamo!

 

Passaggio 1: Comprendere le basi dei LLM

 

Se sei nuovo ai grandi modelli di linguaggio, può essere utile iniziare con una panoramica generale dei LLM e di ciò che li rende così potenti. Inizia cercando di rispondere a queste domande:

  • Cosa sono esattamente i LLM?
  • Perché sono così popolari?
  • Come si differenziano i LLM da altri modelli di deep learning?
  • Quali sono i casi d’uso comuni dei LLM? (Potresti conoscerne già qualcuno, ma è comunque utile elencarli)

Sei riuscito a rispondere a tutte queste domande? Bene, facciamolo insieme!

 

Cosa sono i LLM?

 

I Large Language Models, o LLM, sono un sottoinsieme di modelli di deep learning addestrati su grandi corpora di dati testuali. Sono grandi, con decine di miliardi di parametri, e hanno prestazioni eccezionali su una vasta gamma di compiti di linguaggio naturale.

 

 

I LLM hanno la capacità di comprendere e generare testo che è coerente, pertinente dal punto di vista contestuale e grammaticalmente corretto. Le ragioni della loro popolarità e adozione diffusa includono:

  • Prestazioni eccezionali su una vasta gamma di compiti di linguaggio
  • Accessibilità e disponibilità di LLM pre-addestrati, democratizzando la comprensione del linguaggio naturale e la generazione di intelligenza artificiale

 

Allora, in cosa si differenziano i LLM da altri modelli di deep learning?

 

I LLM si distinguono dagli altri modelli di deep learning per le loro dimensioni e architettura, che includono meccanismi di autoattenzione. I punti chiave di differenziazione includono:

  • L’architettura del Transformer, che ha rivoluzionato l’elaborazione del linguaggio naturale e supporta i LLM (tratteremo di ciò nel prossimo punto della nostra guida)
  • La capacità di catturare relazioni a lungo raggio nel testo, consentendo una migliore comprensione contestuale
  • La capacità di gestire una vasta varietà di compiti linguistici, dalla generazione di testi alla traduzione, alla sintesi e alla risposta a domande

 

Quali sono i casi d’uso comuni dei LLM?

 

I LLM hanno trovato applicazioni in una varietà di compiti linguistici, tra cui:

  • Comprensione del linguaggio naturale: i LLM eccellono in compiti come l’analisi del sentiment, il riconoscimento di entità nominate e il rispondere a domande.
  • Generazione di testo: possono generare testo simile a quello umano per chatbot e altri compiti di generazione di contenuti. (Non dovrebbe sorprenderti se hai mai usato ChatGPT o i suoi equivalenti).
  • Traduzione automatica: i LLM hanno migliorato notevolmente la qualità della traduzione automatica.
  • Riassunto di contenuti: i LLM possono generare sintesi concise di documenti lunghi. Hai mai provato a riassumere le trascrizioni di video di YouTube?

Ora che hai una panoramica sommaria dei LLM e delle loro capacità, ecco un paio di risorse se sei interessato a esplorare ulteriormente:

 

Passaggio 2: Esplorare le architetture LLM

 

Adesso che sai cosa sono i LLM, passiamo a imparare l’architettura dei transformer che è alla base di questi potenti LLM. Quindi in questo passaggio del tuo viaggio con LLM, i Transformers richiedono tutta la tua attenzione (senza giochi di parole).

L’architettura Transformer originale, introdotta nel documento “Attention Is All You Need“, ha rivoluzionato l’elaborazione del linguaggio naturale:

  • Caratteristiche principali: Strati di auto-attenzione, attenzione multi-testa, reti neurali feed-forward, architettura codificatore-decodificatore.
  • Utilizzi applicativi: I Transformer sono alla base di importanti LLM come BERT e GPT.

L’architettura Transformer originale utilizza un’architettura codificatore-decodificatore; tuttavia esistono varianti solo codificatore o solo decodificatore. Ecco una panoramica completa di queste varianti insieme alle loro caratteristiche, ai notevoli LLM e agli utilizzi applicativi:

  • *Architettura**
Caratteristiche principali LLM notevoli Utilizzi applicativi
  • *Solo codificatore**
Cattura il contesto bidirezionale; adatto per la comprensione del linguaggio naturale
  • BERT
  • Anche BERT

architettura basata su RoBERTa, XLNet

  • Classificazione del testo

– Risposta alle domande

  • *Solo decodificatore**
Modello di linguaggio unidirezionale; generazione autoregressiva
  • GPT
  • PaLM
  • Generazione del testo (varietà di compiti di creazione di contenuti)
  • Completamento del testo
Codificatore-Decodificatore Testo di input al testo di destinazione; qualsiasi compito di testo-testo
  • T5
  • BART
  • Sommario
  • Traduzione
  • Risposta alle domande
  • Classificazione di documenti

 

Ecco alcune ottime risorse per imparare sui transformer:

 

Passaggio 3: Pre-training di LLM

 

Ora che sei familiare con i fondamenti dei grandi modelli di linguaggio (LLM) e con l’architettura dei transformer, puoi procedere a imparare il pre-training di LLM. Il pre-training forma la base dei LLM esponendoli a un enorme corpus di dati testuali, consentendo loro di comprendere gli aspetti e le sfumature del linguaggio.

Ecco una panoramica dei concetti che dovresti conoscere:

  • Obiettivi del pre-addestramento degli LLM: Esporre gli LLM a corpora di testo massicci per imparare i modelli linguistici, la grammatica e il contesto. Scopri le specifiche attività di pre-addestramento, come la modellazione del linguaggio mascherato e la previsione della frase successiva.
  • Corpus di testo per il pre-addestramento degli LLM: Gli LLM vengono addestrati su corpora di testo massicci e diversificati, inclusi articoli web, libri e altre fonti. Questi sono insiemi di dati ampi, con miliardi o trilioni di token di testo. I set di dati comuni includono C4, BookCorpus, Pile, OpenWebText e altri.
  • Procedura di addestramento: Comprendere gli aspetti tecnici del pre-addestramento, inclusi gli algoritmi di ottimizzazione, le dimensioni del batch e le epoche di addestramento. Scopri le sfide come la mitigazione dei pregiudizi nei dati.

Se sei interessato a saperne di più, consulta il modulo su addestramento degli LLM di CS324: Large Language Models.

Tali LLM pre-addestrati fungono da punto di partenza per il raffinamento su specifici compiti. Sì, il raffinamento degli LLM è il nostro prossimo passo!

Passaggio 4: Raffinamento degli LLM

Dopo il pre-addestramento degli LLM su corpora di testo massicci, il passo successivo è il raffinamento su compiti specifici di elaborazione del linguaggio naturale. Il raffinamento consente di adattare i modelli pre-addestrati per eseguire compiti specifici come l’analisi del sentiment, la risposta alle domande o la traduzione con maggiore precisione ed efficienza.

Perché raffinare gli LLM

Il raffinamento è necessario per diversi motivi:

  • Gli LLM pre-addestrati hanno una comprensione generale del linguaggio ma richiedono il raffinamento per performare bene su compiti specifici. Il raffinamento aiuta il modello a comprendere le sfumature del compito target.
  • Il raffinamento riduce significativamente la quantità di dati e calcoli necessari rispetto all’addestramento di un modello da zero. Poiché sfrutta la comprensione del modello pre-addestrato, l’insieme di dati di raffinamento può essere molto più piccolo rispetto all’insieme di dati di pre-addestramento.

Come raffinare gli LLM

Ora vediamo come raffinare gli LLM:

    • Scegliere l’LLM pre-addestrato: Scegli l’LLM pre-addestrato che corrisponde al tuo compito. Ad esempio, se stai lavorando su un compito di risposta alle domande, seleziona un modello pre-addestrato con un’architettura che facilita la comprensione del linguaggio naturale.
    • Preparazione dei dati: Prepara un set di dati per il compito specifico che desideri che l’LLM esegua. Assicurati che includa esempi etichettati e sia formattato correttamente.
  • Raffinamento: Dopo aver scelto l’LLM di base e preparato il set di dati, è arrivato il momento di raffinare effettivamente il modello.
  • Ma come?
  • Esistono tecniche di efficienza dei parametri? Ricorda, gli LLM hanno decine di miliardi di parametri. E la matrice dei pesi è enorme!
  • Cosa succede se non hai accesso ai pesi?

Come raffinare un LLM quando non hai accesso ai pesi del modello e accedi al modello tramite un’API? I Large Language Models sono capaci di apprendimento in contesto, senza la necessità di un passaggio esplicito di raffinamento. Puoi sfruttare la loro capacità di apprendere dall’analogia fornendo input; esempi di output di esempio del compito.

Raffinamento del prompt – modificare i prompt per ottenere output più utili – può essere: raffinamento del prompt rigoroso o (soft) raffinamento del prompt.

Il raffinamento del prompt rigoroso comporta la modifica dei token di input direttamente nel prompt; quindi non aggiorna i pesi del modello.

Il raffinamento del prompt soft concatena l’embedding di input con un tensore apprendibile. Un’idea correlata è il raffinamento del prefisso in cui i tensori apprendibili vengono utilizzati con ogni blocco del Transformer anziché solo gli embedding di input.

Come accennato, i grandi modelli di linguaggio hanno decine di miliardi di parametri. Quindi, il riequilibrare i pesi in tutti i livelli è un compito che richiede molte risorse. Recentemente, le tecniche di riequilibratura dei parametri efficienti come LoRA e QLoRA sono diventate popolari. Con QLoRA puoi riequilibrare un LLM quantizzato a 4 bit su una singola GPU consumer senza alcuna riduzione delle prestazioni.

Queste tecniche introducono un piccolo insieme di parametri apprendibili—adattatori—che vengono regolati invece di tutta la matrice dei pesi. Ecco alcune risorse utili per saperne di più sulla riequilibratura dei LLM:

Passo 5: Allineamento e post-training nei LLM

I grandi modelli di linguaggio potrebbero generare contenuti potenzialmente dannosi, distorti o discostati da ciò che gli utenti vogliono o si aspettano effettivamente. L’allineamento si riferisce al processo di allineare il comportamento di un LLM con le preferenze umane e i principi etici. Ha lo scopo di mitigare i rischi associati al comportamento del modello, tra cui i pregiudizi, le risposte controverse e la generazione di contenuti dannosi.

Puoi esplorare tecniche come:

  • Apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF)
  • Post-training contrastivo

RLHF utilizza annotazioni di preferenza umana sugli output dei LLM e adatta un modello di ricompensa su di essi. Il post-training contrastivo mira a utilizzare tecniche contrastive per automatizzare la costruzione di coppie di preferenze.

Per saperne di più, consulta le seguenti risorse:

Passo 6: Valutazione e apprendimento continuo nei LLM

Una volta che hai riequilibrato finemente un LLM per una specifica attività, è essenziale valutarne le prestazioni e considerare strategie per l’apprendimento continuo e l’adattamento. Questo passaggio garantisce che il tuo LLM rimanga efficace e aggiornato.

Valutazione dei LLM

Valuta le prestazioni per valutarne l’efficacia e individuare gli ambiti migliorabili. Ecco alcuni aspetti chiave della valutazione dei LLM:

  • Metriche specifiche dell’attività: Scegli metriche appropriate per la tua attività. Ad esempio, nella classificazione del testo, potresti utilizzare metriche di valutazione convenzionali come accuratezza, precisione, richiamo o punteggio F1. Per le attività di generazione del linguaggio, sono comuni metriche come perplessità e punteggi BLEU.
  • Valutazione umana: Fai valutare la qualità dei contenuti generati o delle risposte del modello da esperti o annotatori in crowd-sourcing in scenari reali.
  • Prevenzione di pregiudizi e equità: Valuta i LLM per identificare pregiudizi e preoccupazioni di equità, specialmente quando li utilizzi in applicazioni reali. Analizza come i modelli si comportano tra diversi gruppi demografici e risolvi eventuali disparità.
  • Robustezza e test avversari: Sottoponi il LLM a attacchi avversari o input complessi per testarne la robustezza. Ciò aiuta a scoprire vulnerabilità e migliorare la sicurezza del modello.

Apprendimento continuo e adattamento

Per mantenere i LLM aggiornati con nuovi dati e attività, prendi in considerazione le seguenti strategie:

  • Aumento dei dati: Aggiungi continuamente dati al tuo archivio per evitare il degrado delle prestazioni dovuto alla mancanza di informazioni aggiornate.
  • Ritreinamento: Rietraine periodicamente il LLM con nuovi dati e riequilibrati per attività in evoluzione. Il riequilibrare con dati recenti aiuta il modello a rimanere aggiornato.
  • Apprendimento attivo: Implementa tecniche di apprendimento attivo per identificare istanze in cui il modello è incerto o prone a errori. Raccogli annotazioni per queste istanze per rifinire il modello.

Un altro errore comune con gli LLM è l’allucinazione. Assicurati di esplorare tecniche come il potenziamento del recupero per mitigare le allucinazioni.

Ecco alcune risorse utili:

 

Step 7: Costruzione e distribuzione di applicazioni LLM

 

Dopo aver sviluppato e perfezionato un LLM per compiti specifici, inizia a costruire e distribuire applicazioni che sfruttano le capacità del LLM. In sostanza, usa gli LLM per creare soluzioni reali utili

 

Costruzione di applicazioni LLM

 

Ecco alcune considerazioni:

  • Sviluppo di applicazioni specifiche per compiti specifici: Sviluppa applicazioni personalizzate per i tuoi casi d’uso specifici. Questo potrebbe comportare la creazione di interfacce basate su web, app mobili, chatbot o integrazioni con sistemi software esistenti.
  • Design dell’esperienza utente (UX): Concentrati sul design centrato sull’utente per assicurarti che l’applicazione LLM sia intuitiva e facile da usare.
  • Integrazione API: Se il tuo LLM funge da backend di un modello linguistico, crea API RESTful o endpoint GraphQL per consentire ad altri componenti software di interagire in modo fluido con il modello.
  • Scalabilità e prestazioni: Progetta applicazioni in grado di gestire diversi livelli di traffico e domanda. Ottimizza le prestazioni e la scalabilità per garantire esperienze utente fluide.

 

Distribuzione di applicazioni LLM

 

Hai sviluppato la tua app LLM e sei pronto per distribuirla in produzione. Ecco cosa dovresti considerare:

  • Distribuzione su cloud: Valuta la possibilità di distribuire le tue applicazioni LLM su piattaforme cloud come AWS, Google Cloud o Azure per la scalabilità e la gestione semplice.
  • Containerizzazione: Utilizza tecnologie di containerizzazione come Docker e Kubernetes per confezionare le tue applicazioni e garantire una distribuzione coerente su diversi ambienti.
  • Monitoraggio: Implementa il monitoraggio per tracciare le prestazioni delle tue applicazioni LLM distribuite e individuare e risolvere eventuali problemi in tempo reale.

 

Conformità e regolamentazione

 

La privacy dei dati e le considerazioni etiche sono temi sottostanti:

  • Privacy dei dati: Assicurati di essere in conformità con i regolamenti sulla privacy dei dati quando gestisci dati degli utenti e informazioni personalmente identificabili (PII).
  • Considerazioni etiche: Rispetta le linee guida etiche quando distribuisci applicazioni LLM per mitigare eventuali pregiudizi, disinformazione o generazione di contenuti dannosi.

Puoi anche utilizzare framework come LlamaIndex e LangChain per aiutarti a costruire applicazioni LLM end-to-end. Alcune risorse utili:

 

Avvolgendo

 

Abbiamo iniziato la nostra discussione definendo cosa sono i grandi modelli linguistici, perché sono popolari e gradualmente ci siamo addentrati negli aspetti tecnici. Abbiamo concluso la nostra discussione con la costruzione e la distribuzione di applicazioni LLM che richiedono una pianificazione attenta, un design orientato all’utente, un’infrastruttura robusta, garantendo al contempo la privacy dei dati e l’etica.

Come avrai capito, è importante rimanere aggiornati con gli ultimi progressi nel settore e continuare a sviluppare progetti. Se hai qualche esperienza nel processing del linguaggio naturale, questa guida si basa sulle conoscenze di base. Anche se non ne hai, non preoccuparti. Siamo qui per te con la nostra guida 7 passi per padroneggiare il Natural Language Processing. Buon apprendimento!

[Bala Priya C](https://twitter.com/balawc27) è una sviluppatrice e scrittrice tecnica proveniente dall’India. Le piace lavorare all’incrocio tra matematica, programmazione, data science e creazione di contenuti. Le sue aree di interesse e competenza includono DevOps, data science e natural language processing. Ama leggere, scrivere, programmare e il caffè! Attualmente sta lavorando per imparare e condividere le sue conoscenze con la comunità di sviluppatori scrivendo tutorial, guide, articoli di opinione e molto altro.