Miten koulutetaan kielimalli RLHF- ja DPO-menetelmillä ilman erillistä palkkiomallia?

Ensimmäinen vaihe mallin hienosäätöön RLHF-menetelmällä on esikäsitellä data ja määritellä yksinkertainen palkkiofunktio, joka arvioi tuotosten pituutta ja kielellistä monimuotoisuutta. Tämän funktion tarkoituksena on antaa etusija vastauksille, jotka eivät ole vain pitkiä, vaan myös semanttisesti rikkaampia, eli sisältävät useampia ainutlaatuisia sanoja. Käytetty aineisto, esimerkiksi financial_phrasebank, voidaan helposti ladata valmiina Hugging Face -kirjastosta, ja sen käsittely tapahtuu suoraviivaisesti Pythonin avulla.

Kun malli ja aineisto on ladattu, seuraavaksi lasketaan palkkiot jokaiselle esimerkkilauseelle käyttäen aiemmin määriteltyä funktiota. Tämä mahdollistaa mallin kouluttamisen siten, että sen tuotokset ohjautuvat kohti haluttua tyyliä ja sisältöä. RLHF-menetelmän ydin on siinä, että mallille määritellään tavoitefunktio, jota maksimoimalla mallia ohjataan ihmisten toivomia vastauksia kohti. Tällainen lähestymistapa vaatii usein erillisen palkkiomallin, joka itsessään perustuu ihmisten antamiin arvioihin tai preferensseihin.

RLHF:n sijasta voidaan käyttää suorempaa ja tehokkaampaa vaihtoehtoa, nimittäin DPO:ta (Direct Preference Optimization). DPO:n etuna on, että se ohittaa kokonaan palkkiomallin tarpeen ja optimoi suoraan kielimallin parametrit ihmisten palautteen perusteella. Tämä tehdään lisäämällä mallin koulutusprosessiin preferenssimerkinnät, jotka osoittavat, mitkä vastaukset ovat toivottavia ja mitkä ei. Näiden avulla mallia optimoidaan niin, että se antaa suuremman todennäköisyyden suosituille vastauksille.

DPO:n matemaattinen ydin perustuu Kullback–Leibler-divergenssiin, jolla mitataan mallin tuottamien todennäköisyysjakaumien ja tavoitellun jakauman välistä eroa. Mallia koulutetaan minimoimaan tämä ero, jolloin sen käyttäytyminen lähenee yhä enemmän ihmisten preferenssejä heijastavaa jakaumaa. Tämä lähestymistapa tekee optimoinnista enemmän luokitteluun rinnastettavan ongelman, jossa jokainen vastaus saa joko hyväksytyn tai ei-hyväksytyn merkinnän.

Käytännön toteutuksessa DPO koostuu kahdesta vaiheesta: valvotusta hienosäädöstä (SFT) ja itse DPO-vaiheesta. Valvottu hienosäätö kouluttaa mallin käsittelemään tietynlaista tehtävää käyttämällä valmiiksi merkittyä aineistoa. Tämä vaihe mukauttaa yleiskielisen mallin vastaamaan tarkemmin erityistehtävän vaatimuksiin, esimerkiksi keskustelumalliksi tai ohjemalliksi. Mallin sisäisiä parametreja säädetään niin, että se ennustaa tarkemmin annetun tehtävänmukaisia vastauksia, optimoimalla virhefunktiota, joka mittaa mallin ennusteiden ja

Miksi transformerit ovat keskeinen osa nykyisiä kielimalliratkaisuja?

Transformerit eivät rajoitu pelkästään luonnollisen kielen käsittelyyn; ne ovat laajentaneet potentiaaliaan myös muihin alueisiin, kuten tietokonenäköön ja äänen tunnistamiseen. Tällöin kyseessä on arkkitehtuuri, joka saattaa muuttua yleiskäyttöiseksi koneoppimisen työkaluksi tulevaisuudessa. Näiden mallien erityispiirre on kuitenkin niiden saavutettavuus. Hugging Face -alustalla on tarjolla laaja valikoima esikoulutettuja transformer-malleja, jotka tekevät mallien käytöstä helposti lähestyttävän myös niille, jotka eivät ole syvällisesti perehtyneet koneoppimisen teknisiin yksityiskohtiin.

Esikoulutetut mallit ovat erityisen hyödyllisiä silloin, kun halutaan säästää aikaa ja laskentatehoa. Koska transformer-mallit on koulutettu laajoilla tietokokoelmilla, niitä ei tarvitse enää kouluttaa alusta asti tiettyyn tehtävään, vaan niitä voi hienosäätää tiettyä sovellusta varten, kuten sentimenttianalyysiä varten, käyttäen pientä määrää kohdennettuja esimerkkejä. Tällöin työmäärä ja resurssitarpeet vähenevät merkittävästi, ja samalla mallin suorituskyky paranee.

Tärkeä tekijä transformer-mallien käytössä on myös laskentatehon vaatimukset. Transformer-mallit voivat olla laskennallisesti raskaita, erityisesti suurilla datamäärillä ja suurilla malleilla, joissa on miljoonia parametreja. Tässä kohtaa grafiikkasuorittimet (GPU:t) astuvat kuvaan. GPU:t on suunniteltu käsittelemään suuria tietomääriä rinnakkain, mikä tekee niistä erinomaisia välineitä transformer-mallien kouluttamiseen ja käytön aikana suoritettaviin matriisilaskelmiin. Vaikka tehokas GPU ei olisikaan käytettävissä, pilvipalvelut kuten Google Colab tarjoavat mahdollisuuden käyttää GPU:ta, jolloin transformers-mallit ovat saatavilla laajalle yleisölle.

On kuitenkin tärkeää huomata, että vaikka transformer-mallit ovat tehokkaita, niillä on myös rajoituksia. Esimerkiksi niin sanotut miljardin parametrin mallit, joissa on satoja miljardeja oppimisparametreja, voivat olla hyvin raskaita käsiteltäviä, mikä tekee niiden käytöstä haasteellista erityisesti reaaliaikaisissa järjestelmissä, jotka vaativat nopeita ja tarkkoja tuloksia. Erityisesti erikoistuneilla aloilla, kuten rahoituksessa tai terveydenhuollossa, transformer-mallien sovellettavuus voi olla rajallinen, koska ne eivät aina ota huomioon erityisaluetta koskevia konteksteja ja yksityiskohtia.

Tämä ei kuitenkaan vähennä transformers-mallien potentiaalia. Erilaiset transformer-mallien variaatiot, kuten erikoistuneet encoder-decoder -mallit tai vain dekooderiin perustuvat mallit, tarjoavat lukuisia mahdollisuuksia luonnollisen kielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen. Näiden mallien onnistuminen riippuu pitkälti tasapainon löytämisestä – niiden vahvuuksien ja rajoitusten ymmärtämisestä ja hyödyntämisestä oikeassa kontekstissa.

Vaikka transformer-arkkitehtuuri itsessään on erittäin monipuolinen ja tehokas, se ei ole ainoa tärkeä elementti modernien suurten kielimallien (LLM) toiminnassa. Transformereihin perustuvat mallit, kuten GPT (Generative Pretrained Transformer), ovat laajentaneet tätä perustaa monin tavoin. Kuitenkin niiden ytimessä säilyy alkuperäisen transformer-arkkitehtuurin ajatus, jossa huomio (attention) on keskeinen tekijä kontekstin ymmärtämisessä ja mallin kyvyssä käsitellä pitkiä tekstijonoja ja monimutkaisia rakenteita. Modernit LLM:t, kuten GPT, ovat yksinkertaisesti laajentaneet transformer-mallien pohjalta kehitettyjä perusperiaatteita valtaviin mittasuhteisiin, hyödyntäen tekniikoita kuten valvottu hienosäätö, valvomaton esikoulutus ja vahvistusoppiminen ihmisten palautteen avulla.

Endtext

Miten käyttää Ray Dataa Hugging Face -datasetien kanssa tehokkaasti

Yksi keskeisimmistä haasteista, joita kohtaa suuren mittakaavan luonnollisen kielen prosessoinnissa, on datasetien käsittelyn teho ja nopeus. Perinteiset menetelmät voivat olla hitaita, erityisesti silloin, kun datasetit kasvavat suuriksi. Ray Data -integraatio Hugging Face:n kanssa tarjoaa ratkaisun tähän ongelmaan. Ray:n avulla datasetit voidaan jakaa osiin ja käsitellä rinnakkain eri solmuilla tai prosessoreilla, mikä nopeuttaa käsittelyaikoja ja parantaa skaalautuvuutta.

Aluksi datasetin lataaminen Hugging Face -kirjaston avulla on hyvin yksinkertaista. Esimerkiksi voidaan käyttää load_dataset-funktiota ladataan Hugging Face -dataset, ja sitten Ray Data mahdollistaa sen muuntamisen niin sanottuun Ray-native muotoon. Tämä muoto on optimoitu Ray:n rinnakkaiskäsittelyä varten ja voi hyödyntää distribuointiominaisuuksia, kuten useiden solmujen käyttöä ja resurssien jakamista. Tällä tavoin datasetit saadaan tehokkaasti jaettua ja ladattua rinnakkain, mikä on erityisen hyödyllistä suurissa projektien yhteydessä.

Kun datasetit on valmisteltu Ray:n muotoon, voidaan siirtyä mallin kouluttamiseen. Hugging Face -mallit, kuten BERT tai GPT, vaativat syötteidensä tokenisointia ennen mallin koulutusta. Näissä tapauksissa on tärkeää, että syöte, joka koostuu premissistä ja hypoteesista, tokenisoidaan oikein. Ray:n avulla voidaan suorittaa tämä tokenisointi rinnakkain useilla prosessoreilla, mikä tekee prosessista huomattavasti nopeampaa. Tämän lisäksi on muistettava, että Ray:n API on yhteensopiva PyTorchin ja TensorFlow'n kanssa, joten se tukee laajasti eri syväoppimismalleja.

Koulutusvaiheessa Ray integroituu tiiviisti Hugging Face:n Trainer-luokkaan, joka huolehtii mallin koulutuksesta ja evaluoinnista. Tämän avulla voidaan asettaa erilaisten parametrien, kuten oppimisnopeuden ja batch-kokojen, arvot suoraan Ray:n rinnakkaistettua koulutusta varten. Näin saadaan optimoitua mallin suorituskyky tehokkaasti, ja voidaan hyödyntää Ray:n kykyä hallita työnkuormia eri laitteilla.

Kun malli on koulutettu, Ray:n avulla voidaan siirtyä hyperparametrien säätämiseen. Hyperparametrien optimointi voi vaikuttaa merkittävästi mallin lopulliseen suorituskykyyn, ja Ray Tune on työkalu, joka mahdollistaa hyperparametrien etsimisen ja säätämisen tehokkaasti. Ray Tune hyödyntää hajautettuja optimointitekniikoita, kuten ASHA-scheduleria (Asynchronous Successive Halving Algorithm), joka auttaa löytämään parhaat parametrit nopeasti ja minimoimaan kokeilujen määrän. Tämä on erityisen hyödyllistä tilanteissa, joissa perinteinen exhaustiivinen hakumenetelmä olisi liian hidas ja kallis.

Kokonaisuudessaan Ray:n ja Hugging Face:n yhdistelmä tarjoaa voimakkaan alustan suurten datasetien käsittelyyn ja syväoppimismallien tehokkaaseen kouluttamiseen. Se tuo rinnakkaiskäsittelyn ja skaalautuvuuden hyödyt kielen käsittelyyn ja mahdollistaa entistä nopeammat ja tarkemmat mallit.

On tärkeää huomioida, että Ray:n tarjoamat mahdollisuudet eivät rajoitu pelkästään mallin koulutukseen ja optimointiin. Ray voi myös tukea laajamittaista testausta ja analyysia, erityisesti silloin, kun halutaan arvioida mallin suorituskykyä useilla eri skaalauksilla tai datalla. Tällöin Ray:n distribuointiominaisuudet mahdollistavat sen, että voidaan käyttää useita eri solmuja testausprosessin aikana, jolloin analyysi saadaan tehtyä paljon nopeammin ja kattavammin kuin perinteisillä menetelmillä.