Come addestrare in modo efficiente il tuo LLM? Migliori prassi per l’implementazione su piccola scala

Come formare in modo efficace il tuo LLM? Migliori pratiche per l'implementazione su scala ridotta

Tra la pioggia quotidiana di notizie sul nuovi progressi dei Modelli Linguistici Avanzati (LLM), potresti chiederti, “come posso allenare il mio?”. Oggi, un LLM personalizzato secondo le tue esigenze specifiche sta diventando un asset sempre più importante, ma la loro dimensione “Large” ha un prezzo. L’impressionante successo dei LLM può essere attribuito in gran parte alle leggi di scala, secondo le quali le prestazioni di un modello aumentano con il numero dei suoi parametri e la dimensione del suo set di allenamento. Modelli come il GPT-4, il Llama2, e il Palm2 sono stati allenati su alcuni dei cluster più grandi del mondo, e le risorse necessarie per allenare un modello a piena scala sono spesso irraggiungibili per singole persone e piccole imprese.

L’efficienza nell’allenamento dei LLM è un’area di ricerca attiva che si concentra nell’accelerare, ridurre l’utilizzo di memoria e risparmiare energia. Qui, l’efficienza è definita come il raggiungimento di un equilibrio tra la qualità (ad esempio, prestazioni) del modello e la sua impronta (utilizzo delle risorse). Questo articolo ti aiuterà nella selezione di strategie di allenamento efficienti in termini di dati o modelli, personalizzate per le tue esigenze. Per una maggiore approfondimento, i modelli più comuni e i loro riferimenti sono illustrati nel diagramma allegato.

Efficienza dei dati. Migliorare l’efficienza dell’allenamento può essere significativamente influenzato dalla selezione strategica dei dati. Un approccio è la selezione dei dati, che può essere fatta prima dell’allenamento per formare un dataset di base che contiene informazioni sufficienti per ottenere prestazioni del modello comparabili al set completo. Un altro metodo è l’apprendimento curriculare, che prevede la pianificazione sistematica delle istanze di dati durante l’allenamento. Ciò potrebbe significare iniziare con esempi più semplici e progredire gradualmente verso esempi più complessi o viceversa. Inoltre, questi metodi possono essere adattivi e formare una distribuzione di campionamento varia in tutto il dataset durante l’allenamento.

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Efficienza del modello. Il modo più diretto per ottenere modelli efficienti è progettare la giusta architettura. Ovviamente, questo è tutt’altro che facile. Fortunatamente, possiamo rendere il compito più accessibile attraverso metodi di selezione automatica del modello come la ricerca di architetture neurali (NAS) e l’ottimizzazione degli iperparametri. Avendo la giusta architettura, l’efficienza viene introdotta emulando le prestazioni di modelli su larga scala con meno parametri. Molti LLM di successo utilizzano l’architettura del trasformatore, rinomata per la sua capacità di modellazione di sequenze multinivello e di parallelizzazione. Tuttavia, poiché il meccanismo di attenzione sottostante scala in modo quadratico con le dimensioni di input, gestire sequenze lunghe diventa una sfida. Le innovazioni in questo campo includono il miglioramento del meccanismo di attenzione con reti ricorrenti, la compressione della memoria a lungo termine e l’equilibrio tra attenzione locale e globale.

Allo stesso tempo, i metodi di efficienza dei parametri possono essere utilizzati per utilizzare il loro utilizzo per più operazioni. Ciò prevede strategie come la condivisione dei pesi tra operazioni simili per ridurre l’uso di memoria, come si vede nei Transformer Universali o Ricorsivi. L’allenamento sparso, che attiva solo un sottoinsieme di parametri, sfrutta l’ipotesi del “biglietto della lotteria” – il concetto che sottoreti più piccole e addestrate efficientemente possono competere con le prestazioni del modello completo.

Un altro aspetto chiave è la compressione del modello, che riduce il carico computazionale e le esigenze di memoria senza sacrificare le prestazioni. Ciò include la potatura dei pesi meno importanti, la distillazione delle conoscenze per addestrare modelli più piccoli che replicano quelli più grandi e la quantizzazione per un miglior throughput. Questi metodi ottimizzano non solo le prestazioni del modello, ma accelerano anche i tempi di inferenza, il che è particolarmente importante nelle applicazioni mobili e in tempo reale.

Configurazione dell’allenamento. A causa della grande quantità di dati disponibili, sono emersi due temi comuni per rendere l’allenamento più efficace. La pre-elaborazione, spesso eseguita in modo auto-supervisionato su un grande dataset non etichettato, è il primo passo, utilizzando risorse come Common Crawl – Inizia per il primo addestramento. La fase successiva, “fine-tuning”, prevede l’addestramento su dati specifici del compito. Mentre è possibile pre-addestrare un modello come BERT da zero, l’utilizzo di un modello esistente come bert-large-cased · Hugging Face è spesso più pratico, tranne per casi specializzati. Con la maggior parte dei modelli efficaci che sono troppo grandi per essere continuamente addestrati su risorse limitate, l’attenzione è rivolta all’ottimizzazione dei parametri durante il fine-tuning (PEFT). Al centro del PEFT ci sono tecniche come gli “adattatori”, che introducono ulteriori strati addestrati mantenendo il resto del modello fisso, e l’apprendimento di “pesi modificatori” separati per i pesi originali, utilizzando metodi come l’allenamento sparso o l’adattamento di basso rango (LoRA). Forse il modo più semplice per adattare i modelli è l’ingegnerizzazione dei prompt. Qui lasciamo il modello com’è, ma scegliamo strategicamente i prompt in modo che il modello generi le risposte più ottimali ai nostri compiti. Ricerche recenti mirano a automatizzare quel processo con un modello addizionale.

In conclusione, l’efficienza della formazione di LLM dipende da strategie intelligenti come la selezione accurata dei dati, l’ottimizzazione dell’architettura del modello e le tecniche innovative di formazione. Queste approcci democratizzano l’uso di LLM avanzati, rendendoli accessibili e pratici per una gamma più ampia di applicazioni e utenti.