Seria Phi, a w szczególności Phi 2, podkreśla kluczowe znaczenie jakości danych treningowych. Podejście Microsoftu koncentruje się na wykorzystaniu danych o "jakości podręcznikowej", obejmujących syntetyczne zestawy danych zaprojektowane w celu przekazania modelowi rozumowania opartego na zdrowym rozsądku oraz wiedzy ogólnej, począwszy od nauki, a skończywszy na codziennych czynnościach i teorii umysłu. Takie podejście jest wspierane przez staranną selekcję danych z sieci, co zapewnia edukacyjną wartość i jakość treści. Taktyka ta, w połączeniu z nowatorskimi technikami skalowania, pozwala modelom Phi przełamać klasyczne zasady skalowania w kontekście modeli językowych.

Modele Phi, mimo że są stosunkowo małe (z mniej niż 2 miliardami parametrów), są trenowane przy użyciu znacznych zasobów obliczeniowych i ogromnych ilości danych. Phi 2, na przykład, wykorzystał 1,4 biliona tokenów wysokiej jakości danych. Warto tu wrócić do krótkiej dyskusji na temat braku wskaźnika jakości w klasycznych zasadach skalowania. Przyjrzyjmy się, jak Phi 2 wypada w kontekście porównań z bardzo dużymi modelami, na przykład w stosunku do modelu Chinchilla, który jest modelem o 70 miliardach parametrów, trenowanym na 1,4 biliona tokenów.

Treningowy zbiór danych dla Phi 1.5 jest mieszanką danych z Phi 1, zawierających 7 miliardów tokenów, oraz nowo opracowanych syntetycznych danych typu "podręcznikowego", obejmujących około 20 miliardów tokenów, mających na celu wprowadzenie rozumowania opartego na zdrowym rozsądku oraz szerokiej wiedzy o świecie, obejmującej takie obszary jak nauka i codzienne czynności. Nowatorskie syntetyczne dane zostały wygenerowane z 20 000 starannie dobranych tematów, przy czym próby pochodziły z sieciowych zestawów danych, aby zwiększyć różnorodność. Ważne jest, aby zauważyć, że jedyną nienaturalną częścią danych treningowych Phi 1.5 są 6 miliardów tokenów wyselekcjonowanego zestawu danych kodu z treningu Phi 1.

Doświadczenia związane z opracowywaniem danych treningowych dla Phi 1 i Phi 1.5 pokazują, że tworzenie solidnego i wszechstronnego zbioru danych wymaga nie tylko ogromnej mocy obliczeniowej, ale także przemyślanych iteracji, strategicznego doboru tematów oraz subtelnego zrozumienia luk w wiedzy, aby zapewnić jakość i różnorodność danych. Przewiduje się, że tworzenie syntetycznych zestawów danych wkrótce stanie się kluczową umiejętnością techniczną oraz obszarem badawczym w AI. Zbiór treningowy jest dalej wzbogacany o starannie dobrane dane z sieci, które są filtrowane, aby zapewnić wysoką wartość edukacyjną i jakość treści. Innowacyjne techniki skalowania są stosowane od modelu Phi 1.5 o 1,3 miliarda parametrów, który zintegrowano z większym modelem Phi 2 o 2,7 miliarda parametrów. Ta metoda przenoszenia wiedzy w sposób skalowalny nie tylko przyspiesza zbieżność treningu, ale także znacznie poprawia wyniki benchmarkowe modelu Phi 2.

Patrząc na porównania ekstremalne, model Chinchilla o 70 miliardach parametrów, trenowany na 1,4 biliona tokenów, jest porównywany z modelem PaLM, który liczy 540 miliardów parametrów i 780 miliardów tokenów. Llama 2, model o 70 miliardach parametrów, trenowany na 2 bilionach tokenów, osiąga lepsze wyniki od innych większych modeli, ponieważ został trenowany na większej ilości danych. Jednak Phi 2, model liczący zaledwie 2,7 miliarda parametrów, zbliża się do wydajności bardzo dużych modeli, takich jak Llama 2, w zadaniach takich jak rozumowanie oparte na zdrowym rozsądku, rozumienie języka, matematyka, a także przewyższa Llama 2 70B w zadaniach związanych z kodowaniem.

Przykłady sukcesów mniejszych modeli są widoczne w wynikach tabeli porównawczej, gdzie Phi 2, mimo swoich 2,7 miliarda parametrów, osiąga bardzo wysokie wyniki w takich zadaniach, jak rozumowanie oparte na zdrowym rozsądku, rozumienie języka, matematyka i kodowanie. Te wyniki podkreślają potencjał mniejszych modeli, które, mimo skromniejszych rozmiarów, mogą osiągnąć wyniki zbliżone lub nawet lepsze od większych modeli, w zależności od jakości danych i innowacyjnych technik treningowych.

Porównując z wynikami większych modeli, takich jak Mistral 7B czy Llama 70B, Phi 2 wyróżnia się w zadaniach związanych z rozumowaniem, zrozumieniem języka, matematyką i kodowaniem, co świadczy o potencjale optymalizacji mniejszych modeli w kontekście ich wykorzystania w praktycznych aplikacjach.

Ważne jest, by zauważyć, że sukces małych modeli w dużej mierze zależy od jakości danych i zastosowanych technik optymalizacji. Przy coraz większym nacisku na efektywność i wydajność w różnych zastosowaniach, mniejsze modele będą mogły w przyszłości konkurować z większymi, oferując znacznie lepszą wydajność przy mniejszych zasobach obliczeniowych. W związku z tym, choć wielkość modelu wciąż jest ważnym czynnikiem, to jakość danych, sposób ich selekcji oraz zaawansowane techniki treningowe stają się kluczowymi elementami decydującymi o sukcesie nowoczesnych systemów AI.

Jak implementować systemy ochrony w modelach LLM i zapewnić ich bezpieczeństwo?

Proces ochrony aplikacji i jej użytkowników jest nieprzerwaną częścią cyklu życia systemów sztucznej inteligencji, a w szczególności modeli językowych (LLM). W momencie wystąpienia incydentu związanych z bezpieczeństwem, kluczowe jest zastosowanie odpowiednich mechanizmów ochrony, które obejmują zarówno proaktywne zabezpieczenia, jak i reakcję na bieżąco – przy udziale ludzi lub automatyzacji. Takie podejście umożliwia szybkie podjęcie decyzji, minimalizując potencjalne szkody i przyspieszając procesy naprawcze.

Jednym z przykładów skutecznej implementacji ochrony w systemach LLM jest użycie lepszych promptów. Biblioteka open-source "guardrails" (https://github.com/guardrails-ai/guardrails) stanowi framework do wzbogacenia modelów LLM poprzez dodanie zorganizowanych ram, które wpływają na jakość generowanych wyników. Pakiet Pythonowy pozwala użytkownikom na określenie struktur, typów i gwarancji jakości dla generowanych przez modele odpowiedzi. Oferuje on także funkcje semantycznej walidacji, takie jak sprawdzanie uprzedzeń w wygenerowanym tekście, wykrywanie błędów w kodzie czy inne mechanizmy, które zwiększają odpowiedzialność AI. Ponadto zapewnia mechanizmy korygujące w przypadku niezgodności wyników z określonymi specyfikacjami, gwarantując, że wyjściowe dane LLM są zgodne z wymaganiami jakościowymi.

Amazon Bedrock Guardrails (https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails) stanowi przykład zintegrowanego podejścia do ochrony bezpieczeństwa LLM w środowisku produkcyjnym w chmurze. Bedrock Guardrails jest w pełni zarządzaną funkcjonalnością Amazon Bedrock, która oferuje dostosowane mechanizmy ochrony, dopasowane do specyficznych przypadków użycia i zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Tego typu ramy bezpieczeństwa są dostosowane do unikalnych aspektów operacyjnych chronionych modeli LLM, oferując spersonalizowaną ochronę, która uzupełnia główne systemy monitorujące.

Ważnym aspektem w kontekście zabezpieczeń jest monitoring w czasie rzeczywistym. Monitorowanie to jest niezbędnym elementem utrzymania ciągłej efektywności i zgodności etycznej modeli LLM w warunkach produkcyjnych. To proces, który zapewnia, że zaawansowane modele pozostają dokładne, wydajne i zgodne z ewoluującymi danymi, oczekiwaniami użytkowników oraz standardami etycznymi, nawet po ich wdrożeniu. W ramach LLMOps, oprócz monitorowania samej wydajności modeli, kluczowe staje się także monitorowanie infrastruktury. Obejmuje to śledzenie działania modeli w produkcji z perspektywy operacyjnej oraz technicznej. Narzędzia takie jak Azure Machine Learning, Amazon SageMaker i Amazon Bedrock wspierają logowanie i śledzenie eksperymentów, gdzie zapisywane są modele, metryki, parametry, szczegóły treningu i inne istotne artefakty.

Większość głównych dostawców chmurowych automatycznie przechowuje te dane w różnych miejscach. W Azure dane są zapisywane w Azure App Insights i dostępne za pomocą Log Analytics w Azure Monitor. Z kolei w AWS, takie dane gromadzone są na stronach głównych konsoli Amazon SageMaker, w ramach SageMaker Studio oraz na platformie Amazon Bedrock. Mimo że LLM często są dostarczane jako modele wstępnie wytrenowane, które mogą nie wymagać szczegółowych logów inferencyjnych, LLMOps skutecznie monitoruje hiperparametry, czasy wykonania, prompt oraz odpowiedzi modeli, a także opóźnienia wnioskowania.

W kontekście monitorowania infrastruktury należy pamiętać, że LLMOps to nie tylko zarządzanie i kontrola, ale również nieustanne doskonalenie. Zapewnienie, że modele AI nie tylko działają efektywnie, ale również w sposób bezpieczny i zgodny z wymaganiami etycznymi, jest kluczowe w każdym etapie ich operacyjnej egzystencji. Dążenie do integracji odpowiedzialnych praktyk AI, monitorowania i obserwacji jako fundamentu skutecznego zarządzania jest podstawą ich sukcesu w rzeczywistych zastosowaniach.

W procesie monitorowania i utrzymania modeli LLM w produkcji niezwykle ważna jest zrozumienie długofalowych implikacji związanych z ich operowaniem w różnych środowiskach. Pomimo że dostęp do narzędzi takich jak Amazon Bedrock, Azure ML, czy AWS jest powszechny, zapewnienie, by dane wyjściowe LLM spełniały określone normy jakości i bezpieczeństwa, wymaga ciągłej uwagi i dostosowywania procesów w miarę ewolucji technologii. Należy pamiętać, że wprowadzenie zabezpieczeń i monitoringu w fazie produkcji nie tylko minimalizuje ryzyko związane z błędami i nadużyciami, ale także pozwala na szybsze dostosowanie się do zmieniających się wymagań rynkowych oraz prawnych.

Jak 3D drukowanie biomateriałów może wspierać regenerację tkanek miękkich i kości?
Jakie wyzwania stoją przed współczesną demokracją i jak możemy je przezwyciężyć?
Jak materiały kompozytowe i polimery wykorzystywane w technologii samonaprawiającej się mogą zmieniać inżynierię materiałową?