سلب مسئولیت: این گزارشی است که با ابزار من تولید شده است: https://github.com/dteam-top/tsw-cli. آن را به عنوان یک آزمایش مشاهده کنید نه یک تحقیق رسمی ،
خط مقدم
خلاصه
در این مقاله یک مرور کلی از مدلهای بزرگ زبان (LLMS) ارائه شده است ، که روشهای آموزش آنها ، تکنیک های استنباط ، استفاده و روندهای توسعه آینده را پوشش می دهد. این امر بر تغییر به سمت آموزش و استقرار مقرون به صرفه تأکید می کند ، که ناشی از استفاده فزاینده از LLM ها در کارهای مختلف پایین دست است. این نظرسنجی شامل پیش پردازش داده ها ، معماری های آموزش ، کارهای قبل از آموزش ، آموزش موازی ، تنظیم دقیق ، فشرده سازی مدل ، محاسبات موازی ، برنامه ریزی حافظه و بهینه سازی ساختاری است و بینش های ارزشمندی را برای محققان و دست اندرکاران در این زمینه ارائه می دهد.
اصطلاحات
- LLM (مدل زبان بزرگ): مدل های زبان از قبل آموزش دیده با اندازه پارامتر قابل توجهی بزرگ (به طور معمول بیش از 6-10 میلیارد پارامتر) و در مجموعه داده های گسترده آموزش داده می شوند.
- PLM (مدل زبان از پیش آموزش): مدل های زبان از قبل در مجموعه داده های بزرگ ، که اغلب با استفاده از معماری ترانسفورماتور و خود سنجی استفاده می شوند ، از قبل آموزش داده می شوند.
- ICL (یادگیری درون متن): توانایی مدل های بزرگ زبان در انجام کارهای یادگیری چند شات با درک زمینه.
- SFT (تنظیم دقیق نظارت): تنظیم یک مدل از قبل آموزش دیده به روشی تحت نظارت برای سازگاری بهتر با نیازهای خاص یک کار هدف.
- RLHF (یادگیری تقویت با بازخورد انسان): تکنیکی که در تنظیم تراز استفاده می شود ، شامل آموزش یک مدل پاداش بر اساس بازخورد انسان برای تنظیم دقیق LLM با استفاده از الگوریتم های یادگیری تقویت شده است.
- لورا (سازگاری با درجه پایین): یک روش تنظیم کارآمد پارامتر که فقط یک زیر مجموعه کوچک از پارامترهای مدل را تنظیم می کند و باعث کاهش محاسباتی و حافظه می شود.
نکات اصلی
1. تکامل مدل های زبان و ظهور LLMS
این مقاله توسعه مدل های زبان از مدل های زبان آماری (SLM) به مدل های زبان عصبی (NLM) و سپس به مدلهای زبان از پیش آموزش (PLM) را نشان می دهد. معماری ترانسفورماتور ، با مکانیسم های موازی خود ، در ظهور PLM ها محوری بوده است. مقیاس گذاری این مدل ها منجر به ظهور LLM ها ، قادر به تولید متن با کیفیت بالا و نمایش توانایی های یادگیری و استدلال قوی شده است.
2. آموزش LLMS: داده ها ، معماری ، کارها و موازی سازی
فرایند آموزش شامل تهیه داده ها (جمع آوری و پیش پردازش مجموعه داده های متن بزرگ) ، انتخاب معماری مدل (رمزگذار-دکوراسیون یا رمزگذار فقط) ، تعریف وظایف قبل از آموزش (مانند مدل سازی زبان) و استفاده از تکنیک های آموزش موازی است. پیش پردازش داده ها شامل فیلتر با کیفیت ، فداکاری و شستشوی حریم خصوصی است. استراتژی های آموزش موازی شامل موازی سازی داده ها ، موازی سازی مدل ، صفر و موازی سازی خط لوله است که اغلب با آموزش دقیق و تکنیک های بارگیری برای مدیریت و هزینه های محاسباتی همراه است.
جزئیات اجرای
- موازی سازی داده ها: داده ها را در چندین GPU توزیع می کند ، با هر GPU بخشی از داده ها و شیب همگام سازی را پردازش می کند.
- موازی سازی مدل: پارامترهای مدل را در چندین GPUS پارامترها می کند و به هر GPU اجازه می دهد بخشی از مدل را کنترل کند.
- صفر (بهینه ساز افزونگی صفر): یک تکنیک بهینه سازی حافظه که باعث کاهش افزونگی در به روزرسانی پارامتر در طول موازی سازی داده ها می شود.
- موازی سازی خط لوله: لایه های مختلف مدل را به GPU های مختلف اختصاص می دهد و خط لوله ای برای انتشار رو به جلو و عقب ایجاد می کند.
- آموزش دقیق مخلوط: با استفاده از شماره های 16 بیتی شناور (FP16) برای کاهش مصرف حافظه و ارتباط سربار.
3. تنظیم دقیق و تراز
تنظیم دقیق LLM های از پیش آموزش دیده را با کارهای خاص سازگار می کند. تنظیم دقیق تنظیم شده (SFT) از مجموعه داده های دارای برچسب استفاده می کند ، در حالی که تنظیم تراز هدف این است که LLM ها را مفیدتر ، صادقانه و بی ضرر تر کند ، که اغلب از یادگیری تقویت کننده با بازخورد انسانی (RLHF) استفاده می کند. روش های تنظیم کارآمد پارامتر ، مانند لورا ، هزینه های محاسباتی را کاهش می دهد. تنظیم دقیق ایمنی تکنیک هایی را برای کاهش خطرات ، مانند سوابق مخالف ، شامل می شود.
4. بهینه سازی استنباط: فشرده سازی ، برنامه ریزی ، موازی سازی و ساختار
استنباط کارآمد برای استقرار LLM ها بسیار مهم است. تکنیک های فشرده سازی مدل شامل تقطیر دانش ، هرس ، کمیت ، به اشتراک گذاری وزن و تقریب درجه پایین است. برنامه ریزی حافظه به طور مؤثر الگوهای دسترسی به حافظه را مدیریت می کند. تکنیک های موازی (داده ها ، تانسور و خط لوله) توان را افزایش داده و تأخیر را کاهش می دهد. بهینه سازی های ساختاری ، مانند Flashattion و Pagedattion ، سرعت محاسباتی را با به حداقل رساندن دسترسی به حافظه بهبود می بخشد.
5. استفاده از LLM ها و چارچوب ها
LLM ها با طراحی درخواست های مناسب برای کارهای مختلف ، اعمال قابلیت های صفر شات ، یادگیری چند عکس و فوریت های با فکر زنجیره ای استفاده می شوند. چندین چارچوب ، از جمله ترانسفورماتورها ، Deepspeed ، Bmtrain و Megatron-LM ، آموزش و استقرار LLMS را تسهیل می کند.
6. ارزیابی
در این مقاله یک روش جامع برای ارزیابی عملکرد LLM ها ، از جمله مجموعه داده های آزمایش استاتیک و ارزیابی پرسش و پاسخ دامنه باز ارائه شده است. این امر بر اهمیت ارزیابی امنیتی برای جلوگیری از استفاده مخرب و رفع حریم خصوصی و نگرانی های احتمالی تعصب تأکید دارد.
پیشرفت و خلاقیت
- مروری دقیق از آموزش های مختلف موازی و تکنیک های تنظیم دقیق از جمله صفر ، لورا و RLHF را ارائه می دهد.
- در مورد تکنیک های تنظیم دقیق ایمنی برای افزایش مسئولیت و امنیت LLMS بحث می کند.
- هر دو روش ارزیابی خودکار و دستی را برای ارزیابی عملکرد LLM پوشش می دهد.
- در مورد هر دو معماری رمزگذار و رمزگذار فقط با جزئیات با تنظیمات ماسک بحث می کند.
بینش
- گرایش به سمت مدل های بزرگتر و قابلیت های چند مدلی نیاز به آموزش کارآمدتر و تکنیک های استنتاج را به وجود می آورد.
- همکاری بین محققان هوش مصنوعی و کارشناسان حوزه برای توسعه کاربردهای عملی LLM ها بسیار مهم خواهد بود.
- پرداختن به نگرانی های اخلاقی ، مانند تعصب و حفظ حریم خصوصی ، برای توسعه مسئول و استقرار LLMS ضروری است.
- معماری های RNN مانند RWKV ، ممکن است در دوران LLMS به یک جهت تحقیق مهم تبدیل شود.
منابع
مقاله اصلی: درک LLMS: از آموزش گرفته تا استنباط
گزارش تهیه شده توسط TSW-X
بخش سیستم های تحقیقاتی پیشرفته
تاریخ: 2025-03-16 10: 27: 15.577299
