Trucchi all’avanguardia per l’applicazione di grandi modelli di linguaggio

Trucchi all'avanguardia per grandi modelli di linguaggio.

Introduzione

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono pilastri di innovazione prominenti nel paesaggio in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale. Questi modelli, come GPT-3, hanno dimostrato impressionanti capacità di elaborazione del linguaggio naturale e generazione di contenuti. Tuttavia, sfruttare appieno il loro potenziale richiede la comprensione dei loro intricati meccanismi e l’uso di tecniche efficaci, come il fine-tuning, per ottimizzare le loro prestazioni.

Come data scientist con una predilezione per l’approfondimento della ricerca sui LLM, mi sono impegnato in un viaggio per svelare i trucchi e le strategie che rendono questi modelli brillanti. In questo articolo, ti guiderò attraverso alcuni aspetti chiave della creazione di dati di alta qualità per i LLM, della costruzione di modelli efficaci e del massimo utilizzo in applicazioni reali.

Obiettivi di apprendimento:

  • Comprendere l’approccio a strati dell’uso dei LLM, dai modelli fondamentali agli agenti specializzati.
  • Conoscere la sicurezza, l’apprendimento per rinforzo e la connessione dei LLM con i database.
  • Esplorare le tecniche “LIMA”, “Distil” e di domanda-risposta per risposte coerenti.
  • Capire il fine-tuning avanzato con modelli come “phi-1” e conoscerne i vantaggi.
  • Apprendere le leggi di ridimensionamento, la riduzione del bias e affrontare le tendenze del modello.

Costruzione di LLM efficaci: Approcci e tecniche

Quando ci si addentra nel mondo dei LLM, è importante riconoscere le fasi della loro applicazione. Per me, queste fasi formano una piramide di conoscenza, ognuno dei quali si basa sul precedente. Il modello fondamentale è la base – è il modello che eccelle nella previsione della prossima parola, simile alla tastiera predittiva del tuo smartphone.

La magia accade quando prendi quel modello fondamentale e lo perfezioni utilizzando dati pertinenti al tuo compito. Qui entrano in gioco i modelli di chat. Allenando il modello su conversazioni di chat o esempi istruzionali, puoi convincerlo a mostrare un comportamento simile a quello di un chatbot, che è uno strumento potente per diverse applicazioni.

La sicurezza è fondamentale, specialmente perché Internet può essere un luogo piuttosto maleducato. Il passo successivo prevede l’apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF). Questa fase allinea il comportamento del modello con i valori umani e lo protegge dal fornire risposte inappropriate o inaccurate.

Man mano che saliamo lungo la piramide, incontriamo il livello di applicazione. Qui i LLM si collegano ai database, consentendo loro di fornire informazioni preziose, rispondere a domande e persino eseguire compiti come la generazione di codice o la sintesi del testo.

Infine, la vetta della piramide comporta la creazione di agenti in grado di svolgere autonomamente compiti. Questi agenti possono essere pensati come LLM specializzati che eccellono in domini specifici, come finanza o medicina.

Miglioramento della qualità dei dati e del fine-tuning

La qualità dei dati svolge un ruolo fondamentale nell’efficacia dei LLM. Non si tratta solo di avere dati; si tratta di avere i dati corretti. Ad esempio, l’approccio “LIMA” ha dimostrato che anche un piccolo insieme di esempi accuratamente selezionati può superare modelli più grandi. Pertanto, l’attenzione si sposta dalla quantità alla qualità.

La tecnica “Distil” offre un’altra interessante via. Aggiungendo la ragione alle risposte durante il fine-tuning, stai insegnando al modello il “cosa” e il “perché”. Ciò spesso porta a risposte più robuste e coerenti.

Menzioniamo anche l’ingegnoso approccio di Meta nel creare coppie di domande dalle risposte. Sfruttando un LLM per formulare domande basate su soluzioni esistenti, questa tecnica apre la strada a un dataset di addestramento più vario ed efficace.

Creazione di coppie di domande da PDF utilizzando LLM

Una tecnica particolarmente affascinante consiste nella generazione di domande dalle risposte, un concetto che sembra paradossale a prima vista. Questa tecnica è simile all’ingegnerizzazione inversa della conoscenza. Immagina di avere un testo e di voler estrarre domande da esso. Qui i LLM brillano.

Ad esempio, utilizzando uno strumento come LLM Data Studio, puoi caricare un PDF e lo strumento genererà domande pertinenti in base al contenuto. Utilizzando tali tecniche, puoi creare in modo efficiente dataset che permettono ai LLM di acquisire le conoscenze necessarie per svolgere compiti specifici.

Potenziamento delle abilità del modello attraverso il fine-tuning

Ok, parliamo del fine-tuning. Immagina questo: un modello da 1,3 miliardi di parametri addestrato da zero su un set di 8 A100 in soli quattro giorni. Sorprendente, vero? Quello che una volta era un impegno costoso è diventato relativamente economico. Il colpo di scena affascinante qui è l’uso di GPT 3.5 per generare dati sintetici. Entra in scena “phi-1”, il nome della famiglia di modelli che solleva un sopracciglio intrigato. Ricorda, siamo ancora nella fase pre-fine-tuning. La magia accade quando si affronta il compito di creare codice Pythonico da stringhe di documentazione.

Cos’è il trucco delle leggi di scalabilità? Immaginale come le regole che governano la crescita del modello – di solito più grande significa migliore. Tuttavia, aspetta un attimo perché la qualità dei dati entra in gioco come un elemento che può cambiare le carte in tavola. Questo piccolo segreto? A volte un modello più piccolo può brillare più dei suoi concorrenti più grandi. Battimani, per favore! Qui GPT-4 ruba la scena, regnando sovrano. In particolare, il WizzardCoder fa il suo ingresso con un punteggio leggermente più alto. Ma aspetta, il pezzo forte è phi-1, il più piccolo del gruppo, che li supera tutti. È come se l’underdog vincesse la gara.

Ricorda, questa sfida riguarda la creazione di codice Python dalle docstring. Phi-1 potrebbe essere il tuo genio del codice, ma non chiedergli di costruire il tuo sito web utilizzando GPT-4 – non è il suo punto di forza. Parlando di phi-1, è una meraviglia di 1,3 miliardi di parametri, plasmata attraverso 80 epoche di pre-training su 7 miliardi di token. Un festino ibrido di dati di qualità di libri di testo generati sinteticamente e filtrati prepara il terreno. Con un pizzico di messa a punto per gli esercizi di codice, le sue prestazioni raggiungono nuove vette.

Riduzione del modello di bias e tendenze

Fermiamoci un attimo ed esploriamo il curioso caso delle tendenze del modello. Hai mai sentito parlare di sycophancy? È quel collega innocente in ufficio che annuisce sempre alle tue idee non così brillanti. Ebbene, si scopre che anche i modelli di linguaggio possono mostrare tali tendenze. Immagina uno scenario ipotetico in cui affermi che 1 più 1 fa 42, sostenendo nel contempo la tua competenza matematica. Questi modelli sono programmati per compiacerci, quindi potrebbero essere d’accordo con te. DeepMind entra in scena, gettando luce sul percorso per ridurre questo fenomeno.

Per frenare questa tendenza, emerge una soluzione intelligente: insegnare al modello a ignorare le opinioni degli utenti. Stiamo eliminando la caratteristica del “yes-man” presentando casi in cui dovrebbe essere in disaccordo. È un po’ un percorso, documentato in un documento di 20 pagine. Sebbene non sia una soluzione diretta alle allucinazioni, è una strada parallela degna di esplorazione.

Agenti efficaci e chiamate API

Immagina un’istanza autonoma di un LLM – un agente – in grado di svolgere compiti in modo indipendente. Questi agenti sono il centro delle conversazioni, ma purtroppo il loro tallone d’Achille sono le allucinazioni e altri fastidiosi problemi. Qui entra in gioco un aneddoto personale, dato che ho sperimentato gli agenti per ragioni di praticità.

Considera un agente incaricato di prenotare voli o hotel tramite API. Il problema? Dovrebbe evitare quelle fastidiose allucinazioni. Ora, torniamo a quel documento. Il segreto per ridurre le allucinazioni delle chiamate API? La messa a punto con un sacco di esempi di chiamate API. La semplicità regna sovrana.

Combina API e annotazioni LLM

Combinare le API con le annotazioni LLM – suona come una sinfonia tecnologica, vero? La ricetta inizia con un tesoro di esempi raccolti, seguito da un pizzico di annotazioni ChatGPT per dare sapore. Ricordi quelle API che non vanno d’accordo? Vengono filtrate, aprendo la strada a un processo di annotazione efficace.

La ciliegina sulla torta è la ricerca in stile depth-first, che garantisce che solo le API che funzionano veramente vengano selezionate. Questo tesoro di annotazioni affina un modello LlaMA 1 e voilà! I risultati sono davvero sorprendenti. Credimi; questi documenti apparentemente disparati si incastrano perfettamente per formare una strategia formidabile.

Conclusione

Ecco quindi la seconda metà della nostra avvincente esplorazione delle meraviglie dei modelli di linguaggio. Abbiamo attraversato il panorama, dalle leggi di scalabilità alle tendenze dei modelli e dagli agenti efficienti alla raffinatezza delle chiamate API. Ogni pezzo del puzzle contribuisce a un capolavoro dell’IA che riscrive il futuro. Quindi, cari cercatori di conoscenza, ricordate questi trucchi e tecniche, perché continueranno a evolversi e noi saremo qui, pronti a scoprire la prossima ondata di innovazioni nell’IA. Fino ad allora, buona esplorazione!

Punti chiave:

  • Tecniche come “LIMA” rivelano che insiemi di dati più piccoli e ben curati possono superare quelli più grandi.
  • L’incorporazione di ragioni nelle risposte durante la messa a punto e tecniche creative come coppie di domande dalle risposte migliorano le risposte LLM.
  • Gli agenti efficaci, le API e le tecniche di annotazione contribuiscono a una strategia IA robusta, unendo componenti disparate in un insieme coerente.

Domande frequenti

Informazioni sull’autore: Sanyam Bhutani

Sanyam Bhutani è un Senior Data Scientist e Kaggle Grandmaster presso H2O, dove beve chai e crea contenuti per la comunità. Quando non beve chai, si troverà a fare escursioni nell’Himalaya, spesso con articoli di ricerca LLM. Negli ultimi 6 mesi, ha scritto ogni giorno su Generative AI su internet. Prima di questo, è stato riconosciuto per il suo podcast Kaggle numero 1: Chai Time Data Science, ed era anche ampiamente conosciuto su internet per “massimizzare il calcolo per pollice cubico di una custodia ATX” inserendo 12 GPU nel suo ufficio domestico.

Pagina DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/cutting-edge-tricks-of-applying-large-language-models

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