Miten Reinforcement Learning ja Informaation Lisääminen Voi Parantaa Kielen Mallien Tuloa?

Reinforcement Learning (RL) ja erityisesti ihmispalautteella tapahtuva vahvistaminen (RLHF) on yksi keskeisimmistä ja aktiivisimmista tutkimusalueista nykyisessä tekoälytutkimuksessa. Kyse ei ole niinkään itse mallin rakenteen muuttamisesta, vaan mallin reagointitapojen kohdistamisesta tiettyihin odotuksiin ja ihmisten arvoihin. Tässä kappaleessa käsitellään, kuinka voidaan yhdistää vahvistusoppiminen ja ulkoisten tietojen lisääminen kielenmallien tuottamien tekstien tarkkuuden ja tarkoituksenmukaisuuden parantamiseksi.

RLHF on menetelmä, jossa suuri kielimalli koulutetaan vastaamaan paremmin käyttäjän tarpeisiin ja tehtäväkohtaisiin odotuksiin. Tämä tapahtuu muun muassa palkkiojärjestelmien, palautteiden ja tehtävään sidottujen mallien avulla. RLHF-menetelmä luo oppimisprosessin, jossa malli ei vain tuota tekstiä satunnaisesti, vaan sen täytyy valita teksti, joka vastaa paremmin käyttäjän antamia preferenssejä. Esimerkiksi, jos käyttäjä haluaa yksityiskohtaisen, mutta selkeän tiivistelmän, malli oppii priorisoimaan selkeyden monimutkaisuuden sijaan.

Markovin päätösprosesseihin (MDP) pohjautuva vahvistusoppiminen on olennainen osa tätä prosessia. MDP tarjoaa matemaattisen kehyksen, jonka avulla voidaan optimoida päätöksentekoa dynaamisissa ja epävarmoissa ympäristöissä. Tämä perusmalli soveltuu erinomaisesti myös kielenmallin koulutukseen, jossa malli tekee päätöksiä tekstin tuottamisessa. MDP:ssä keskeisiä elementtejä ovat agentti, tilat, toiminnot, palkkiot ja politiikka. Kielimallin tapauksessa agentti on itse malli, joka valitsee sanoja ja fraaseja sen mukaan, mitä sen tulee tuottaa.

Esimerkiksi kuvitellaan, että koulutat koiraa esteiden ylityksessä. Koira toimii agenttina, joka suorittaa toimintoja (hypätä, ryömiä, väistää), esteet ovat ympäristön olosuhteet, ja palkkiot (esimerkiksi herkut) opettavat koiraa optimoimaan käytöksensä. Tämä kuvaa hyvin MDP:n perusperiaatteita, joissa agentti pyrkii maksimoimaan saamiensa palkkioiden määrän. RLHF:ssä tämä saattaa tarkoittaa, että malli valitsee tarkemmin kielen tuotteen, joka vastaa ihmisen arvoja ja tarpeita, kuten valitsee varovaisemman kielen lääketieteellisiin neuvoihin tai oikeudellisiin asiakirjoihin.

Tämän prosessin ohjaaminen vaatii kuitenkin huolellisuutta. Vahvistusoppimisessa käytettävä Proximal Policy Optimization (PPO) on menetelmä, joka keskittyy politiikan muokkaamiseen siten, ettei uusia oppeja oteta käyttöön liian nopeasti tai radikaalisti. Tavoitteena on estää liian suurten muutosten tekeminen, jotka voivat johtaa epätoivottuihin tuloksiin. Tämä on erityisen tärkeää kielenmallien koulutuksessa, koska liian suurten hyppyjen tekeminen voi tehdä mallista epävakaan ja vaikeasti hallittavan. PPO varmistaa, että uudet päätökset ovat lähempänä vanhoja, jolloin koulutus etenee vakaasti ja luotettavasti.

Kun mietitään, miten kielenmalli voisi oppia ihmisen antamasta palautteesta, tärkeää on muistaa, että se ei ole vain raakaa tietoa tekstin sisällöstä, vaan myös mallin kyky soveltaa oppimaansa oikealla tavalla. Kielenmallin suorituskyvyn parantaminen vaatii jatkuvaa palautteen antamista ja sen pohjalta tapahtuvaa hienosäätöä.

Tämä on mahdollista toteuttaa esimerkiksi käyttämällä trlX-kirjastoa, joka tukee suurempien kielimallien hienosäätöä vahvistusoppimisella. Tämä kirjasto hyödyntää paralelismi-tekniikoita ja voi käsitellä jopa 20 miljardin parametrin malleja, joita voidaan optimoida oikeanlaisen palkkiojärjestelmän avulla. Käytännön esimerkkinä voisi olla, että mallia koulutetaan käyttämällä tiettyä datasettiä, kuten Financial Phrasebankia, joka sisältää liiketoimintatermejä ja fraaseja, tai vaihtoehtoisesti ohjeistusta ja kysymys-vastaus-datasettiä, jotka opastavat mallin tuottamaan halutunlaista tekstiä.

Kielimallien jatkuva parantaminen ja niiden soveltaminen käytännön tehtäviin, joissa tarvitaan tarkkaa, selkeää ja oikea-aikaista tietoa, on haaste, joka vaatii sekä teknisiä taitoja että syvällistä ymmärrystä siitä, mitä palautetta ja tietoa malli tarvitsee kehittyäkseen.

Miksi transformer-arkkitehtuuri syrjäytti RNN:t kielimallien kehityksessä?

Toistuvat neuroverkot (RNN:t) pystyvät käsittelemään sekventiaalista dataa ylläpitämällä tilaa, joka kulkee läpi koko syötteen. Tämä rakenne mahdollistaa kontekstin säilyttämisen sekvenssin käsitellyistä osista. RNN:ien merkittävä heikkous kuitenkin piilee niiden rajoittuneisuudessa pitkien riippuvuuksien käsittelyssä. Kun syötteet ovat pitkiä ja kielirakenteet monimutkaisia, RNN:t eivät kykene tehokkaasti säilyttämään relevanttia kontekstia. Tämä tekee niistä vähemmän käyttökelpoisia luonnollisen kielen käsittelyn tehtävissä, joissa kaukaisten

Kuinka multimodaaliset mallit käsittelevät ja yhdistävät kuvia, ääntä ja tekstiä?

Multimodaaliset suuret kielimallit (MLLM) ovat kehittyneet monivaiheisiksi järjestelmiksi, jotka kykenevät ymmärtämään ja tuottamaan tietoa useista eri muodoista, kuten tekstistä, kuvista ja äänestä. Näiden mallien kyky yhdistää eri tietomuotoja vaatii huolellista rakennetta ja erityisesti huomiota kunkin modaliteetin käsittelyyn. Erityisesti kuvia ja ääntä käsitellään usein erillisillä koodereilla, kuten Vision Transformer (ViT) -arkkitehtuureilla kuville tai Audio Spectrogram Transformers (AST) -mallilla äänen analysointiin. Näiden koodereiden tärkein tehtävä on muuntaa raakadata numerisiksi piirteiksi, jotka säilyttävät alkuperäisen rakenteen – olipa kyseessä visuaalinen, spektrinen tai ajallinen informaatio.

Kun nämä visuaaliset esitykset on muunnettu sopiviksi vektoreiksi, ne voivat olla yhteensopivia tekstiesitysten kanssa ja sisällytetään yhteiseen latenttitilaan, joka mahdollistaa ristiinmuotoisen päättelyn. Tämä tarkoittaa sitä, että malli voi esimerkiksi luoda kuvauksia kuvista tai vastata kysymyksiin kuvan sisällöstä. Tämä integrointi mahdollistaa todella monivaiheisten multimodaalisten järjestelmien luomisen, jotka voivat ymmärtää, yhdistää ja tuottaa tietoa eri kanavien kautta, olipa kyseessä teksti, kuva tai ääni.

Toinen keskeinen osa multimodaalisia malleja on tokenisointi, eli prosessi, jossa raaka syöte muunnetaan erillisiin yksiköihin, joita malli pystyy käsittelemään. Tekstin tokenisointi on usein yksinkertaisempaa, sillä se perustuu alisanakirjan menetelmiin, kuten Byte Pair Encoding (BPE) tai SentencePiece, jolloin jokainen token vastaa opittua vektoria. Sen sijaan kuvia ja ääntä ei voida jakaa yksittäisiin kielellisiin yksiköihin, vaan ne täytyy muuntaa numeerisiksi piirteiksi, jotka säilyttävät niiden rakenteen. Kuvien osalta tämä voi tarkoittaa sitä, että kuva pilkotaan pieniin osiin, joita käsitellään erillisinä yksiköinä.

Kuvien osalta esimerkiksi ViT jakaa kuvan ei-luovuttaviin ruutuihin, kuten 16x16 pikselin palasiin, jotka sitten tasoitetaan ja muunnetaan lineaarisesti projisoiduksi vektoriksi. Tämän jälkeen lisätään positiiviset upotukset, jotka mahdollistavat tilan informaation säilyttämisen ja auttavat mallia ymmärtämään, missä suhteessa kuvan osat sijaitsevat alkuperäisessä kuvassa.

Kun multimodaaliset mallit, kuten Qwen2.5-Omni, yhdistävät tekstin, kuvat ja äänen, ne pystyvät suorittamaan monivaiheisia tehtäviä, joissa kaikki nämä tiedon muodot yhdistyvät saumattomasti. Tällaisten järjestelmien kehittäminen vaatii kuitenkin erityistä huomiota siihen, kuinka tiedon eri muodot yhdistetään ja kuinka huonosti synkronoitu tai syntetisoitu data voi vaikuttaa lopputuloksiin.

On tärkeää huomata, että multimodaalisten mallien koulutus ja tehokkuus eivät perustu pelkästään edistyneisiin koodereihin ja tokenisointiin, vaan myös siihen, kuinka hyvin eri modalityjen yhteensopivuus on varmistettu ja kuinka malli pystyy käsittelemään mahdollisia epäjohdonmukaisuuksia. Monimutkaisissa järjestelmissä on aina riski siitä, että syntyy artefakteja tai puutteita datassa, jotka voivat vaikuttaa mallin kykyyn tuottaa luotettavaa ja tarkkaa tietoa.

Miten QLoRA mahdollistaa tehokkaan hienosäädön kvantisoiduilla LLM-malleilla?

QLoRA on ratkaisu, joka vie mallien tehokkuuden uudelle tasolle yhdistämällä LoRA:n matalan asteen adaptaation kvantisointiin uudella tavalla. QLoRA mahdollistaa jopa 65 miljardin parametrin kielimallin hienosäädön yhdellä 48 GB GPU:lla ilman tarkkuuden heikkenemistä. Tämä saavutetaan NF4-tietotyypillä (NormalFloat4), joka on tietoteoreettisesti optimaalinen tapa esittää normaalijakaumaa seuraavia painoja 4-bittisessä muodossa. Tällainen jakauma on yleinen neuroverkoissa, ja NF4 maksimoi informaation säilyvyyden käyttämällä lyhyempiä koodeja yleisimmille arvoille.

Tämän lisäksi QLoRA käyttää kaksoiskvantisointia, jossa kvantisointiin käytettyjen vakiotermien tallennus optimoidaan soveltamalla toista kvantisointikerrosta. Tämä vähentää muistinkulutusta entisestään ja mahdollistaa tehokkaamman laskennan samalla laitteistolla. Tämä on erityisen tärkeää tilanteissa, joissa mallin koulutuksen aikana tapahtuvat muistin käyttöpiikit (gradient checkpointing) voivat johtaa virheisiin. Tätä varten QLoRA tuo käyttöön sivutetut optimoijat, jotka käyttävät käyttöjärjestelmistä tuttua muistinsivutuksen periaatetta. Ne siirtävät dataa dynaamisesti CPU:n ja GPU:n välillä, varmistaen mallin saumattoman optimoinnin muistirajoitteidenkin alaisena.

Koulutuksen tarkkuuden säilyttämiseksi QLoRA hyödyntää bfloat16-tietotyyppiä laskennassa. Bfloat16 säilyttää laajan eksponenttialueen, mikä on olennaista neuroverkkojen koulutuksessa, jossa arvot ja gradientit voivat vaihdella voimakkaasti eri kerrosten ja parametrien välillä. Vaikka bfloat16 tarjoaa vähemmän mantissabittejä kuin float32 – mikä tarkoittaa alempaa laskentaprecisiota yksittäisten arvojen välillä – se mahdollistaa riittävän tarkkuuden ja merkittävän suorituskyvyn parannuksen muistinkäytön ja kaistanleveyden kannalta.

QLoRA ei kuitenkaan ole kehityksen päätepiste. QA-LoRA (Quantization-Aware Low-Rank Adaptation) vie idean vielä pidemmälle. QA-LoRA yhdistää kvantisoinnin tietoisen adaptaation ja matalan asteen lähestymistavan, jolloin hienosäätö voidaan tehdä tehokkaasti, pienellä määrällä GPU-resursseja. QA-LoRA:n painot jäävät kvantisoituun tilaan myös käyttöönoton aikana, mikä parantaa sekä koulutuksen että inferenssin tehokkuutta. Tärkeää on, että tämä ei aiheuta tarkkuuden laskua, koska jälkikoulutusvaiheen kvantisointia ei tarvita ollenkaan.

Toisin kuin perinteisessä LoRA:ssa tai Q