Miért fontosak az adapterek a nagy előképzett modellek finomhangolásában?

A hagyományos megközelítés, amely minden új adatbázison a paraméterek teljes finomhangolását alkalmazza, számítási szempontból pazarló és gyakorlatilag megvalósíthatatlan. Az adapterek elegáns megoldást kínálnak, lehetővé téve a hatalmas előképzett modellek feladat-specifikus adaptálását mindössze egy apró részét képező, tanulható paraméterekkel. Az adapterek kulcsfontosságú újítása abban rejlik, hogy kis neurális modulokat vezetnek be a pre-trained modell minden egyes rétegébe, új tanulható súlyokkal. Az adapter modulok csupán néhány ezer vagy akár millió plusz paramétert tartalmaznak – mindössze a modell teljes paramétereinek egy kis töredékét. A finomhangolás során csak az adapterek paraméterei frissülnek, míg az eredeti modell súlyai változatlanok maradnak. Ez lehetővé teszi a pre-trained tudás széleskörű újrafelhasználását a különböző feladatok között.

Ezen túlmenően az adapterek különböző architektúrákkal és implementációkkal rendelkeznek, amelyeket különféle kutatások, GitHub hivatkozások és kódok elemzésével megérthetünk. Bár az adapterek architektúrái eltérhetnek, legtöbbjük közös alapvetéseken nyugszik:

• Kisméretű modulokat vezetnek be extra tanulható paraméterekkel egy nagy előképzett modell rétegeibe, mint például a BERT.

• Csak az adapterek paraméterei frissülnek a feladatspecifikus finomhangolás során, míg az eredeti modell súlyai nem változnak.

• Az adapterek átalakítják a rétegek aktivációit oly módon, hogy azok kompatibilisek legyenek a későbbi, le nem fagyott rétegekkel.

• A maradványkapcsolatok kombinálják az adapterek kimeneteit az eredeti előképzett reprezentációkkal.

Fontos különbség van a különböző feladatokhoz használt adapterek között: egyfeladatos adapterek (ST-As) és többfeladatos adapterek (MT-As). Az egyfeladatos adapterek esetében a feladatspecifikus adaptereket külön-külön tanítják meg minden egyes feladatra, miközben az előképzett modell súlyai nem változnak. Ez lehetővé teszi a feladatok párhuzamos tanítását. A többfeladatos adapterek viszont egyszerre tanítanak adaptereket az összes feladathoz, így a tudás megosztható mind az alapmodell, mind az adapterek paraméterein keresztül. Mindkét megközelítés közel azonos teljesítményt biztosít, mint a teljes modell finomhangolása, mindössze egy kis extra tanulható paramétert adva az adapterekhez.

Az adapterek alkalmazásának megértéséhez szükséges az alapvető transformer blokkok és dekóder-modellek ismerete, amelyek az olyan modellek alapját képezik, mint a GPT. A transformer architektúra működése, és a GPT típusú dekóder-modellek részletes magyarázata elérhető a megfelelő szakirodalomban, például az OpenAI vagy az Arxiv publikációkban.

A prompt tuning, mint egyszerű, de hatékony megoldás, új paramétereket vezet be, és "lágy promptokat" tanul, hogy a fagyott nyelvi modelleket felkészítse specifikus, későbbi feladatok elvégzésére. Ebben az esetben a prompt tuning nem igényel köztes rétegeket vagy feladatspecifikus kimeneti rétegeket, és önállóan is versenyképes lehet a modellek finomhangolásával. Az adapterek ezen változata a kisebb mértékű módosítások révén képes kiemelkedő eredményeket elérni a teljes modell frissítése nélkül.

Ezen megoldások széleskörű használatával az adapterek kulcsfontosságú szereplővé váltak a finomhangolás világában, mivel lehetővé teszik a modellek hatékony módosítását anélkül, hogy az egész modellt újra kellene tanítani, ezzel csökkentve a költségeket és a számítási igényt. Az adapterek és a PEFT (paraméterhatékony finomhangolás) technikák kulcsszerepet játszanak abban, hogy a modellek könnyen alkalmazhatóak legyenek különböző feladatokra, miközben megtartják a szükséges teljesítményt.

Hogyan fejlesszünk hatékony nyelvi modelleket pénzügyi adatokra specializálódva?

Egy specializált nyelvi modell létrehozása nem pusztán technikai feladat – ez az iparági tudás formalizálásának aktusa, amelyben a nyelv nem általános kommunikációs eszközként, hanem domain-specifikus adatleképezésként jelenik meg. A pénzügyi területen – ahol a szimbólumok, rövidítések és kontextusok gyakran teljesen más jelentéssel bírnak, mint az általános nyelvhasználatban – a nyelvi modellek csak akkor lehetnek valóban hasznosak, ha felismerik és megőrzik ezeket az iparágspecifikus sajátosságokat.

A tokenizálás ezen a szinten már nem triviális lépés. A régi, általános tokenizáló például az „AAPL” részvényszimbólumot darabokra szedi: A, AP, L. Ezzel szemben egy domainre edzett tokenizáló ezt a szimbólumot egységként kezeli, felismerve annak önálló jelentését. A különbség nem csupán technikai – ez a nyelvi reprezentációk érvényességének kérdése az adott szakterületen. Az új tokenizáló kevesebb, de hosszabb tokeneket generál, jelezve, hogy hatékonyabban képes kezelni a pénzügyi nyelvezet sajátosságait.

Ezzel szemben egy kisebb, jól strukturált és gondosan előkészített adatkorpusszal végzett finomhangolás sokszor jobb eredményt produkál – különösen akkor, ha az adatok valóban reprezentálják a felhasználás kontextusát. A minőség itt megelőzi a mennyiséget, és a tudatos adatgondozás gyakran meghatározza a modell teljesítményét.

A nyelvi modellek két alaptípusa – a Causal Language Modeling (CLM) és a Masked Language Modeling (MLM) – eltérő előfeltevések mentén működik. A CLM csak a múltbéli tokeneket veszi figyelembe és a jövőbeli tokeneket prediktív módon generálja, ami ideálissá teszi szöveggeneráláshoz. Az MLM viszont kétirányú: a kontextust teljes egészében használja, hogy a maszkolt tokeneket rekonstruálja – ezáltal alkalmasabb az olyan feladatokra, amelyek mélyebb kontextusértést kívánnak. A választott modellképzési stratégia így szorosan függ a konkrét felhasználási céltól.

Amint

Hogyan érjük el a hatékony hardverhasználatot és a batch finomhangolást a transzformer alapú nyelvi modellek bevezetésekor?

A transzformer alapú generatív modellek autoregresszívek, vagyis egymás után egyesével előre jelzik a tokeneket, minden egyes új token generálásakor figyelembe véve az összes eddig generált tokent. Ez az iteratív folyamat azt jelenti, hogy minden réteg önfigyelem mechanizmusa az összes korábbi token információját felhasználja a következő token létrehozásához. Ez a globális önfigyelem ugyanakkor jelentős számítási kihívásokat jelent: a számítási komplexitás a szekvencia hosszával négyzetesen nő, így a memóriaigény is drasztikusan emelkedik, különösen hosszabb kontextusok esetén.

A transzformer architektúra ezen tulajdonságai alapvetően befolyásolják a hardver kihasználását. A nagy modellek hatékony futtatásához magas teljesítményű GPU-k vagy TPU-k szükségesek, amelyek elegendő memóriával rendelkeznek a párhuzamos számításokhoz és az adat tárolásához. Ugyanakkor a tokenek egymás utáni feldolgozása miatt a párhuzamosítás lehetőségei korlátozottak, ami lassítja az inferenciát és a tanulási folyamatokat. Ez a szekvenciális függőség megnehezíti, hogy a hardver teljes kapacitását kihasználjuk, mivel az egyes tokeneket csak akkor lehet feldolgozni, ha az összes előző token már megvan.

A memóriahasználat szintén kulcsfontosságú tényező. Minden tanulható paraméter a GPU memóriájában foglal helyet, és a tényleges memóriaigény függ a használt adattípustól (pl. float32, float16, int8), a futtatási keretrendszertől és a GPU típusától. Például egy float32 típusú paraméter négy bájtot foglal. Egy GPT-2 modell, amely körülbelül 137 millió paraméterből áll, a paraméterek miatt legalább 548 MB memóriát igényel. Ennél nagyobb modellek esetén, mint az 1,3 milliárd paraméteres OPT modell, a memóriahasználat már több gigabájt is lehet, így az erőforrások optimalizált kezelése nélkülözhetetlen.

Az inferencia hatékonyságának növelése érdekében fontos a batch tuning, vagyis a bemeneti adatok csoportos feldolgozásának optimalizálása. Ez segíthet a hardver kihasználásában és az időbeli költségek csökkentésében, ugyanakkor a transzformer architektúra sajátosságai miatt a batch méretét és az adatok előkészítését gondosan kell megválasztani, hogy ne növelje túlzottan a memóriaigényt vagy ne rontsa a feldolgozási sebességet.

A sikeres telepítés és működtetés érdekében nem elegendő pusztán az architektúra megértése; elengedhetetlen a hardver és szoftver integrált optimalizálása. Ez magában foglalja a memóriakezelési stratégiák, a párhuzamosítási lehetőségek kihasználását, valamint a batch processing finomhangolását a modell méretéhez és az alkalmazás igényeihez igazítva. Csak így érhető el, hogy a nagy nyelvi modellek ne csak hatékonyak, hanem költséghatékonyan és széles körben alkalmazhatók legyenek a való világban, különböző platformokon.

Fontos megérteni, hogy a transzformerek által generált számítási igények és memóriakorlátok nem csupán a hardver kiválasztásától függnek, hanem a modell felépítésének, a paraméterek méretének, a numerikus pontosságnak és a futtatási keretrendszer optimalizációjának is szerves részei. A kvantálás, a modellek distillációja és a hatékony súly-megosztási technikák egyaránt nélkülözhetetlenek lehetnek a telepítés során. Ezen túlmenően a szekvenciális feldolgozás korlátainak áthidalására fejlesztett módszerek, például a hosszú távú függőségek approximációja vagy az adaptív kontextushossz alkalmazása, további lehetőségeket teremtenek a skálázhatóságban és teljesítményben. Így a modell nemcsak nagy, hanem praktikus is maradhat a valódi alkalmazások számára.

Hogyan válasszunk megfelelő paramétereket a modell szolgáltatásához?

A különböző modellek gyors és hatékony futtatása érdekében elengedhetetlen a megfelelő konfigurációs beállítások kiválasztása, amelyek egyesítik a számítási teljesítményt, a memóriahasználatot és a válaszidőt. Az optimális paraméterek meghatározása nemcsak az alkalmazás teljesítményét javítja, hanem a költséghatékonyságot is növeli, mivel minimalizálja az erőforrás-pazarlást. A Hugging Face, DeepSpeed és más hasonló keretrendszerek paramétereinek finomhangolására szolgáló opciók széles választékot kínálnak, de ezek helyes kiválasztása komoly odafigyelést igényel.

A párhuzamos betöltés beállításához a option.parallel_loading és a option.model_loading_timeout opciókat érdemes figyelembe venni. Az előbbi a modellek párhuzamos betöltését szabályozza, míg az utóbbi a betöltés időtúllépését határozza meg, így ezek a paraméterek segítenek a betöltési sebesség és a stabilitás biztosításában. Az option.job_queue_size és option.output_formatter opciók a feladatok kezelésére és az eredmények formázására vonatkoznak. A megfelelő konfigurálás lehetővé teszi a kérések hatékonyabb feldolgozását, valamint az eredmények megfelelő formátumban való visszaadását.

A batch_size és option.max_batch_delay paraméterek a kérések egyidejű feldolgozásának számát és a várakozási időt határozzák meg, amelyeket figyelembe kell venni a dinamikus csoportosítási folyamatban. A batch feldolgozás optimalizálása lehetővé teszi a nagy mennyiségű adat gyors és hatékony feldolgozását, miközben minimalizálja a válaszidőt. Az option.max_idle_time beállítja azt az időtartamot, amely után a munkaszálakat csökkenteni lehet a hatékony erőforrás-használat érdekében. A túlzott erőforrás-pazarlás elkerülése érdekében figyelni kell arra, hogy ez az időszak ne legyen túl hosszú.

A option.device_map és option.low_cpu_mem_usage paraméterek lehetővé teszik a GPU-k közötti modellek elosztását, és csökkenthetik a CPU memóriahasználatot modell betöltése közben. A megfelelő beállításokkal optimalizálható a rendszer erőforrásainak kihasználtsága, elkerülve a túlzott memóriahasználatot, miközben fenntartjuk a teljesítményt.

A modellek kvantálása, amelyet a option.quantize és option.task paraméterek szabályoznak, szintén fontos része a hatékony modell-deploynak. A kvantálás segít csökkenteni a modell futtatásához szükséges erőforrásokat anélkül, hogy jelentős teljesítménycsökkenést okozna. A kvantálás és a feladat beállítása kulcsfontosságú a generatív modellek, például a szöveg előállításához szükséges erőforrások kezelésében. A kvantálást a deployment előtt külön lépésként érdemes elvégezni, elkerülve a további késleltetéseket.

Az option.disable_flash_attn kapcsoló lehetővé teszi a Hugging Face flash_attention funkciójának kikapcsolását, amely a memóriahasználatot optimalizálja és segíthet a memóriaigényes feladatok gyorsabb végrehajtásában. Az option.max_sparsity és option.max_splits paraméterek a szórás küszöböt és a batch-ek felosztását szabályozzák, amelyek a predikciós feladatok során segítenek a memória és a számítási erőforrások jobb kihasználásában.

A DeepSpeed és a TensorRT különböző paramétereinek kombinációja meghatározza a modell futtatásának hatékonyságát. A option.checkpoint és option.enable_cuda_graph lehetővé teszi a checkpoint fájlok használatát és a CUDA grafikus feldolgozási funkciók aktiválását, amelyek segítenek az optimális memóriahasználat és a futás sebességének biztosításában. Ezen paraméterek megfelelő beállításával az alkalmazások jelentős teljesítménynövekedést érhetnek el.

A konfigurációs fájlok optimális paramétereinek keresésére a hiperparaméter-optimalizálás (HPO) hasonló megközelítése alkalmazható, mint amit a modellek betanításakor használunk. Ez a megközelítés automatizálja az optimális konfigurációk keresését és minimalizálja az emberi hibák lehetőségét. Az automatikus optimalizálás lehetővé teszi a legjobb beállítások gyors megtalálását, miközben maximalizálja a rendszer teljesítményét és minimalizálja a válaszidőt.

Mivel minden paraméter szoros kapcsolatban áll a többi opcióval, fontos az alapos tesztelés és a rendszeres finomhangolás annak érdekében, hogy minden környezetben a lehető legjobb teljesítményt érjük el. Az optimális beállítások megtalálása nemcsak technikai kihívás, hanem folyamatos folyamat is, amely a modell alkalmazásának igényeihez igazodik.

Hogyan optimalizáljuk a hardver kihasználtságot és végezzünk batch finomhangolást a Hyperopt segítségével?

A Hyperopt használata során elsődleges célunk, hogy megtaláljuk a legjobb hiperparamétereket, amelyek a legnagyobb sebességet biztosítják a tokenek generálása során. A rendszerben alkalmazott hp.choice függvény segítségével különböző paraméterkombinációk kereshetők, például a DeepSpeed, MPI és Python motorok számára. Minden motorhoz más és más paraméterek tartoznak, mint például az option.dtype, option.enable_cuda_graph, és option.rolling_batch. Ezek az értékek meghatározzák a motor működését, és az optimális konfiguráció megtalálásához alapvetőek.

A hiperparaméter térben szereplő különböző változók, mint az option.model_id, option.max_tokens, vagy a memóriahasználatot befolyásoló paraméterek, mind befolyásolják a modell teljesítményét. Például a option.max_rolling_batch_size paraméter értéke meghatározza, hogy milyen nagy batch-eket dolgozhatunk fel egyszerre, ami közvetlen hatással van a teljesítményre és a feldolgozási sebességre. A option.device_map beállítása azt jelzi, hogy a rendszer milyen módon osztja el a számításokat a különböző eszközök között, így a gyorsabb és hatékonyabb párhuzamosítás érdekében.

A Hyperopt célja, hogy az összes lehetséges konfiguráció közül megtalálja azt, amely a legjobb teljesítményt biztosítja egy meghatározott mérőszám, például a pontosság vagy a késleltetés szempontjából. A finomhangolás során egy sor összetett lépés valósul meg, kezdve a paraméterek feldolgozásától a modell csomagolásáig és a végpontok létrehozásáig. A rendszer minden egyes próbájának sikerességét a szöveg generálási sebesség (tokenek másodpercenként) mérésével határozzuk meg.

A fenti folyamat szerves része az úgynevezett objektív függvény, amelynek célja, hogy az összes lehetséges beállítás közül a legjobbat találja meg. Az objektív függvény az alábbi lépéseket hajtja végre: először is, eltávolít minden meglévő végpontot, hogy tiszta állapotban kezdhesse el a kísérletet. Ezután a kiválasztott paraméterekkel modellezik a modellt és létrehozzák az Amazon SageMaker modellt. Az endpoint tesztelésénél a generált tokenek száma és az idő, amely alatt ezeket előállítják, döntő fontosságú az optimalizálás szempontjából.

Az objektív függvény a következő módon működik: a kiválasztott paraméterek segítségével modellcsomagot készít, végpontot hoz létre, és mér egy szöveg generálási sebességet, amely segít meghatározni, hogy melyik konfiguráció biztosítja a legjobb teljesítményt. Az eredmények elemzése után a kísérletek naplózásra kerülnek, és a rendszer eltávolítja a felhasznált erőforrásokat.

Ez a megközelítés rendkívül hatékony és jelentős mértékben csökkenti a manualis beavatkozás szükségességét. A végeredmény egy adat-vezérelt, szisztematikus keresés, amely biztosítja a legjobb konfigurációt, figyelembe véve a teljesítményt és az optimalizált működést.

Fontos, hogy a hiperparaméterek optimalizálása nem csupán egy egyszeri folyamat. Mivel az egyes paraméterek kölcsönhatásban állnak egymással, a finomhangolás során folyamatosan figyelembe kell venni, hogy mely paraméterek befolyásolják leginkább a generálási sebességet és más teljesítményjellemzőket. Továbbá, a különböző hardver környezetek és azok erőforrásai, például a GPU-k és memóriahasználat, szintén alapvetően befolyásolják a teljesítményt, így ezek paraméterezése is elengedhetetlen a legjobb eredmény eléréséhez. Az optimalizálás egyik fő célja, hogy ne csak a sebességet növeljük, hanem a rendszer stabilitását is fenntartsuk a nagy terhelés alatt, miközben a modellek méretének és bonyolultságának növelése sem okoz jelentős teljesítménybeli romlást.