Come Ottimizzare Llama2 per la Codifica Python su Hardware per Consumatori

Ottimizzazione Llama2 per la Codifica Python su Hardware per Consumatori

Migliorare la proficienza di Llama2 in Python attraverso il fine-tuning supervisionato e le tecniche di adattamento a basso rango

Introduzione

Il nostro articolo precedente ha trattato in dettaglio Llama 2, presentando la famiglia di Large Language models (LLM) che Meta ha recentemente introdotto e reso disponibile alla comunità per la ricerca e l’uso commerciale. Esistono già varianti progettate specificatamente per compiti specifici; ad esempio, Llama2-Chat per le applicazioni di chat. Tuttavia, potremmo voler ottenere un LLM ancora più personalizzato per la nostra applicazione.

Seguendo questa linea di pensiero, la tecnica a cui facciamo riferimento è il transfer learning. Questo approccio consiste nel sfruttare la vasta conoscenza già presente in modelli come Llama2 e trasferire tale comprensione in un nuovo dominio. Il fine-tuning è una sotto-categoria o una forma specifica di transfer learning. Nel fine-tuning, i pesi dell’intero modello, compresi i layer pre-addestrati, vengono tipicamente adattati ai nuovi dati. Ciò significa che la conoscenza acquisita durante il pre-addestramento viene perfezionata in base alle specificità del nuovo compito.

In questo articolo, delineiamo un approccio sistematico per migliorare la proficienza di Llama2 nelle attività di codifica Python attraverso il fine-tuning su un set di dati personalizzato. Prima, selezioniamo e allineiamo un set di dati con la struttura dei prompt di Llama2 per raggiungere i nostri obiettivi. Successivamente, utilizziamo il Fine-Tuning Supervisionato (SFT) e l’Adattamento a Basso Rango Quantizzato (QLoRA) per ottimizzare il modello di base di Llama2. Dopo l’ottimizzazione, combiniamo i pesi del nostro modello con quelli di Llama2 di base. Infine, mostriamo come eseguire l’inferenza utilizzando il modello sottoposto a fine-tuning e come si confronta con il modello di base.

Figura 1: Llama2, il coder Python (fonte dell'immagine)

Una nota importante da riconoscere è che il fine-tuning talvolta non è necessario. Altri approcci sono più facili da implementare e, in alcuni casi, più adatti al nostro caso d’uso. Ad esempio, la ricerca semantica con database di vettori gestisce efficientemente le query informative, sfruttando la conoscenza esistente senza addestramento personalizzato. I casi d’uso in cui è richiesto il fine-tuning sono quelli in cui abbiamo bisogno di interazioni personalizzate, come domande e risposte specializzate o risposte consapevoli del contesto che utilizzano dati personalizzati.

Fine-Tuning Supervisionato