Costruzione e addestramento di grandi modelli di linguaggio per il codice un’analisi approfondita di StarCoder

Costruzione e addestramento di modelli di linguaggio per l'analisi del codice in StarCoder

Introduzione

Ciao, appassionati di tecnologia! Oggi sono entusiasta di portarti in un viaggio nel affascinante mondo della creazione e dell’addestramento di grandi modelli di linguaggio (LLM) per il codice. Approfondiremo le complessità di un notevole modello noto come StarCoder, che fa parte del progetto BigCode, un’iniziativa aperta all’intersezione tra intelligenza artificiale e sviluppo del codice.

Prima di iniziare, vorrei ringraziare Loubna Ben Allal, ingegnere di machine learning di Hugging Face, per la sua sessione Data Hour su “Creazione di grandi modelli di linguaggio per il codice”, su cui si basa questo articolo. Ora, preparati e esploriamo la magia di questa tecnologia all’avanguardia!

Obiettivi di apprendimento:

• Comprendere le pratiche aperte e responsabili nella codifica dell’intelligenza artificiale attraverso la collaborazione BigCode, con enfasi sulla trasparenza e lo sviluppo etico.
• Comprendere gli elementi essenziali dell’addestramento di LLM: selezione dei dati, scelte di architettura e parallelismo efficiente, utilizzando framework come Megatron-LM.
• Esplorare la valutazione dei LLM tramite benchmark come HumanEval, facilitata dal sistema di valutazione BigCode, consentendo un confronto efficace dei modelli.
• Scoprire l’integrazione pratica dei LLM negli ambienti di sviluppo utilizzando strumenti come estensioni di VS Code, allineandosi all’utilizzo etico dell’IA.

Sfruttare il potere dei grandi modelli di linguaggio per il codice

Allora, di che si tratta di questi grandi modelli di linguaggio? Beh, sono come maghi virtuali della programmazione che possono completare frammenti di codice, generare intere funzioni e persino fornire suggerimenti per correggere errori, tutto basato su descrizioni in linguaggio naturale. La nostra stella dello spettacolo, StarCoder, vanta ben 15,5 miliardi di parametri e mostra una straordinaria abilità di completamento del codice e pratiche di intelligenza artificiale responsabili.

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Curatela e preparazione dei dati: il fondamento del successo

Bene, parliamo della ricetta segreta: la curatela dei dati. Il nostro viaggio inizia con il dataset The Stack, una massiccia compilazione di codice GitHub che spazia su più di 300 linguaggi di programmazione. Tuttavia, la quantità non sempre supera la qualità. Abbiamo selezionato meticolosamente 86 linguaggi rilevanti, dando priorità alla popolarità e all’inclusività e rimuovendo linguaggi obsoleti.

Ma ecco il trucco: alla fine ci siamo ritrovati con solo circa 800 gigabyte di codice in 80 linguaggi di programmazione dopo un’accurata pulizia. Abbiamo rimosso file generati automaticamente e duplicati attraverso un processo chiamato deduplicazione, garantendo che il modello non memorizzi pattern ripetuti. Questa riduzione della quantità a favore della qualità dei dati ha aperto la strada a un addestramento efficace.

Tokenizzazione e metadati per l’addestramento: decifrare il codice

Passiamo ora alla tokenizzazione! Abbiamo convertito i nostri dati di test puliti in input numerici che il modello può comprendere. Per preservare i metadati come il nome del repository e del file, abbiamo aggiunto token speciali all’inizio di ogni frammento di codice. Questi metadati sono come una mappa per il modello, che lo guida su come generare frammenti di codice in diversi linguaggi di programmazione.

Siamo stati anche astuti con elementi come le issue di GitHub, i commit di git e i notebook di Jupyter. Tutti questi elementi sono stati strutturati con token speciali per fornire contesto al modello. Questi metadati e la formattazione avrebbero poi svolto un ruolo cruciali nelle prestazioni e nel perfezionamento del modello.

Scelte architetturali per StarCoder: raggiungere nuove vette

L’architettura di StarCoder è un capolavoro di scelte di progettazione. Abbiamo puntato sulla velocità ed economicità, il che ci ha portato a optare per 15 miliardi di parametri: un equilibrio tra potenza e praticità. Abbiamo anche adottato un’attenzione multi-query (MQA), una tecnica che elabora in modo efficiente batch di dati più grandi e accelera i tempi di inferenza senza compromettere la qualità.

Ma l’innovazione non si è fermata qui. Abbiamo introdotto una lunghezza di contesto estesa grazie all’ingegnoso meccanismo di flash attention. Ciò ci ha permesso di arrivare fino a 8000 token, mantenendo efficienza e velocità. E se ti stai chiedendo del contesto bidirezionale, abbiamo trovato un modo per far sì che StarCoder comprenda frammenti di codice sia da sinistra a destra che da destra a sinistra, aumentando la sua versatilità.

Addestramento e valutazione: mettere alla prova StarCoder

Ora parliamo dell’addestramento. Abbiamo sfruttato la potenza di 512 GPU e abbiamo utilizzato il parallelismo tensorico (TP) e il parallelismo a pipeline (PP) per assicurarci che StarCoder si adattasse al puzzle computazionale. Abbiamo addestrato per 24 giorni utilizzando il framework Megatron-LM e i risultati sono stati impressionanti. Ma l’addestramento è solo metà del percorso: la valutazione è dove si mette alla prova.

Abbiamo messo StarCoder contro il benchmark HumanEval, dove i modelli completano frammenti di codice e le loro soluzioni vengono testate in vari scenari. StarCoder ha ottenuto risultati ammirevoli, raggiungendo un punteggio di superamento@1 del 33,6%. Sebbene modelli più recenti come WizardCoder abbiano preso il comando, le prestazioni di StarCoder nel campo multilingue sono lodevoli.

Strumenti ed Ecosistema: Oltre StarCoder

Il nostro viaggio non sarebbe completo senza evidenziare gli strumenti e l’ecosistema costruiti attorno a StarCoder. Abbiamo rilasciato un’estensione di VS Code che offre suggerimenti di codice, completamento e persino attribuzione del codice. Puoi trovare anche plugin per Jupyter, VIM e EMACs, che si adattano alle diverse preferenze degli sviluppatori.

Per semplificare il processo di valutazione, abbiamo creato il BigCode Evaluation Harness, un framework che ottimizza la valutazione dei benchmark e dei test unitari e garantisce la riproducibilità. Abbiamo anche introdotto la BigCode Leaderboard, che fornisce trasparenza e consente alla comunità di valutare le prestazioni tra vari modelli e linguaggi.

Verso il Futuro: Un Impegno Guidato dalla Comunità

Ormai è chiaro che il mondo dei grandi modelli di linguaggio per il codice è in continua evoluzione. L’ecosistema di BigCode continua a prosperare, con modelli come OctoCoder, WizardCoder e altri, ognuno dei quali si basa sulle fondamenta gettate da StarCoder. Questi modelli non sono solo strumenti; sono una testimonianza di innovazione collaborativa e del potere dello sviluppo open-source.

Ecco quindi la storia di come StarCoder e la comunità di BigCode stiano spingendo i limiti di ciò che è possibile nel campo della generazione di codice. Dalla cura meticolosa dei dati alle scelte architetturali avanzate e agli strumenti all’avanguardia, è un viaggio alimentato dalla passione e dall’impegno nel plasmare il futuro dell’IA nello sviluppo del codice. Mentre ci avventuriamo nel futuro, chissà quali incredibili innovazioni la comunità svelerà prossimamente?

Competenze di Oggi per i LLM del Futuro

Ecco cosa porteremo avanti nel viaggio di costruzione e addestramento di grandi modelli di linguaggio in futuro:

• Configurazione e Framework di Addestramento: L’addestramento di modelli così massicci richiede il parallelismo per accelerare il processo. Abbiamo utilizzato il parallelismo tridimensionale, una combinazione di parallelismo dei dati, dei tensori e delle pipeline. Questo approccio ci ha permesso di addestrare su 512 GPU per 24 giorni, ottenendo i migliori risultati possibili. Sebbene abbiamo principalmente utilizzato il framework Megatron-LM, abbiamo anche evidenziato framework alternativi come Hugging Face Trainer con integrazione Deepspeed per processi di messa a punto più accessibili e più brevi.
• Valutazione delle Prestazioni: Valutare i modelli di codice non è un compito semplice. Abbiamo discusso dei benchmark come HumanEval e Multi-PLE, che misurano la capacità dei modelli di generare soluzioni di codice che superano test specifici. Questi benchmark ci aiutano a comprendere le prestazioni dei modelli in vari linguaggi di programmazione e contesti. Abbiamo anche introdotto il framework BigCode evaluation harness, che semplifica il processo di valutazione fornendo ambienti consistenti e risultati riproducibili.
• Strumenti ed Ecosistema: Abbiamo esplorato gli strumenti e le estensioni offerti dall’ecosistema di BigCode. Dalle estensioni di VS Code al supporto nei notebook di Jupyter, VIM, EMACs e altro ancora, stiamo facilitando l’integrazione di StarCoder e dei suoi discendenti nel flusso di lavoro degli sviluppatori. Il rilascio di StarCoder Plus e StarChart estende ulteriormente le capacità dei nostri modelli, rendendoli ancora più versatili e utili.
• IA Responsabile e Licenze: In linea con le pratiche di IA responsabile, sottolineiamo le linee guida etiche nell’uso dei nostri modelli. I nostri modelli sono basati sulla licenza CodeML OpenRAIL, che promuove l’uso gratuito delle royalty, la distribuzione downstream delle derivate e le considerazioni etiche. Siamo impegnati a garantire che i nostri modelli siano strumenti potenti che beneficiano la società nel rispetto delle responsabilità.

Conclusione

In questo articolo, ci siamo addentrati nel campo della costruzione di grandi modelli di linguaggio (LLM) per il codice, esplorando le loro impressionanti capacità di completamento del codice. Il progetto collaborativo di BigCode di Hugging Face e ServiceNow è stato evidenziato come un faro dei modelli di codice aperti e responsabili, affrontando sfide come la privacy dei dati e la riproducibilità.

Il nostro viaggio tecnico ha compreso la cura dei dati, le decisioni architettoniche per modelli come StarCoder e le metodologie di addestramento utilizzando tecniche di parallelismo. La valutazione del modello, evidenziata dai benchmark come HumanEval e Multi-PLE, ha mostrato confronti delle prestazioni tra i linguaggi, con le versioni di StarCoder in testa.

Punti Chiave:

• La collaborazione di BigCode di HuggingFace e ServiceNow promuove lo sviluppo responsabile dei modelli di codice.
• Utilizzando StarCoder come esempio, abbiamo coperto vari aspetti dell’addestramento, inclusa la preparazione dei dati, l’architettura e il parallelismo efficiente.
• Abbiamo discusso della valutazione dei modelli di IA utilizzando i benchmark di HumanEval e Multi-PLE.

Domande Frequenti