Jak optymalizować koszty przy fine-tuningu dużych modeli językowych?

Duże modele językowe (LLM) są niezwykle potężne, jednak ich używanie wiąże się z wysokimi kosztami. Jednym z wyzwań w pracy z tymi modelami jest ich fine-tuning, czyli dostosowywanie ich do specyficznych zadań. Istnieje wiele metod, które pozwalają na efektywne dostosowywanie modeli do różnych zadań, ale nie wszystkie są równie kosztowo efektywne. W tym kontekście, szczególną uwagę warto poświęcić technikom fine-tuningu, które pozwalają na oszczędność zasobów, takich jak pamięć i czas obliczeniowy, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości wyników.

Chociaż techniki PEFT są efektywne, nie zawsze są wystarczające do bardziej złożonych zadań, wymagających uwzględnienia wielu aspektów w tym samym czasie. W takich przypadkach przydatne staje się tzw. "multitask prompt tuning" (MPT), który pozwala na równoczesne wykorzystanie różnych promptów dla różnych zadań, a także wspólnej struktury promptu, która sprzyja dzieleniu się wiedzą między zadaniami. MPT jest szczególnie przydatne, gdy model musi wykonać dwa różne zadania, na przykład rozwiązać skomplikowane zadanie matematyczne i przetłumaczyć zdanie z angielskiego na niemiecki. Problem pojawia się, gdy zadania te wymagają różnych umiejętności, które mogą nie współgrać w jednym, pojedynczym adapterze. MPT rozwiązuje ten problem poprzez wprowadzenie wektorów u i v, które tworzą wspólny prompt dostosowany do każdego zadania.

Kolejnym interesującym podejściem do fine-tuningu jest metoda "Low-Rank Adaptation" (LoRA), która zakłada, że nawet w modelach posiadających miliardy parametrów, istotna część wag jest mniej istotna dla większości przewidywań. LoRA pozwala na zastosowanie tej zasady do każdej wagi w modelu, co pozwala na dostosowanie modelu przy minimalnym zużyciu zasobów. Metoda ta tworzy macierze A i B z każdej wagi, co skutkuje zredukowaniem pamięci potrzebnej do trenowania modelu, szczególnie w dużych modelach językowych. W przypadku modelu GPT-3, który ma 175 miliarda parametrów, LoRA pozwala na zmniejszenie wykorzystania pamięci VRAM z 1,2 TB do 350 GB. Korzyścią płynącą z tej redukcji jest nie tylko mniejsze zużycie pamięci, ale także szybsze trenowanie przy mniejszej liczbie GPU, co obniża koszty operacyjne.

Dla czytelnika kluczowe jest zrozumienie, że fine-tuning dużych modeli językowych to proces wymagający nie tylko dużych zasobów obliczeniowych, ale także precyzyjnego dopasowania technik do rodzaju zadania. Optymalizacja kosztów, którą oferują opisane metody, to jeden z najistotniejszych elementów przy pracy z LLM, szczególnie w kontekście komercyjnego wykorzystania tych technologii. Warto również pamiętać, że choć metoda fine-tuningu może zminimalizować koszty, to samo zastosowanie odpowiednich narzędzi do jej realizacji ma kluczowe znaczenie dla efektywności całego procesu.

Jak dynamicznie używać adapterów w modelach językowych i optymalizować koszty inference?

W dzisiejszych systemach sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście dużych modeli językowych (LLM), kluczowym wyzwaniem jest zarządzanie zasobami obliczeniowymi i kosztami związanymi z inference (procesem wnioskowania). Techniki optymalizacji inference są niezbędne, by zrównoważyć wydajność i koszty, zapewniając jednocześnie wysoką jakość wyników w różnych zastosowaniach. W tym kontekście, dynamiczne wykorzystanie adapterów stało się efektywnym podejściem, które pozwala na dostosowanie modelu do różnych zadań w czasie rzeczywistym. Adaptery, będące swoistymi rozszerzeniami lub modyfikacjami dla bazowego modelu, umożliwiają specyficzne dostosowanie modelu do określonych celów, takich jak rozpoznawanie danych wrażliwych (PII), generowanie podsumowań, czy tłumaczenie tekstu.

Proces ten zaczyna się od wysłania przez użytkownika ładunku JSON zawierającego informacje o wymaganym adapterze oraz treści do przetworzenia (np. „prompt”). Na podstawie tych informacji, odpowiedni adapter zostaje załadowany i użyty do wykonania predykcji. Adaptery są przechowywane w osobnych folderach, zawierających konfigurację adaptera oraz wagi modelu. Dzięki tej elastyczności, możliwe jest szybkie przełączanie między adapterami, co pozwala na dostosowanie działania modelu do różnych zadań, bez konieczności ładowania nowych, dużych modeli.

Optymalizacja kosztów inference jest nieodłącznym elementem tej technologii. Wiąże się to zarówno z technikami, które zmniejszają zużycie zasobów, jak i z metodami przyspieszającymi przetwarzanie danych. Przykładem jest kwantyzacja modelu, która pozwala na zmniejszenie rozmiaru modelu, a tym samym przyspieszenie jego działania. Ponadto, optymalizacje takie jak batching, czyli przetwarzanie wielu zapytań jednocześnie, pozwalają na bardziej efektywne wykorzystanie dostępnych zasobów obliczeniowych. Batching zmniejsza liczbę powtarzających się operacji, a dzięki temu również koszty związane z wykonywaniem operacji na modelu. Ostatecznie, wyważenie wydajności i kosztów zależy od odpowiedniego dobrania technik optymalizacji do specyficznych potrzeb projektu.

Inną istotną metodą jest stosowanie technik takich jak tensor parallelism, które umożliwiają równoległe przetwarzanie danych na wielu rdzeniach lub procesorach, co przekłada się na znaczne skrócenie czasu wykonywania zapytań. Pomimo że te techniki pozwalają na dużą oszczędność czasu, wiążą się także z dodatkowymi kosztami związanymi z infrastrukturą oraz koniecznością większej precyzji w zarządzaniu pamięcią i procesami obliczeniowymi. W związku z tym, każda optymalizacja powinna być dokładnie przemyślana, a decyzje dotyczące jej implementacji muszą być zgodne z wymaganiami dotyczącymi wydajności, jakości oraz dostępnych zasobów.

Kluczem do sukcesu jest holistyczne podejście do optymalizacji, w którym różne techniki i metody są starannie dopasowane do konkretnego zadania. Praca z adapterami oraz optymalizacja procesu inference wymagają precyzyjnego doboru narzędzi i metod, które w pełni odpowiadają na potrzeby danego przypadku użycia. Ostatecznie, dobrze zbalansowany system inference zapewnia nie tylko ekonomiczne, ale także wydajne i dokładne działanie modeli językowych w różnych środowiskach produkcyjnych.

Która przyczyna GERD jest najczęstsza i dlaczego odpowiedzi się różnią?

Rozpoznanie najczęstszej przyczyny choroby refluksowej przełyku (GERD) u dorosłych okazuje się być kwestią niejednoznaczną nawet wśród najbardziej zaawansowanych modeli językowych o specjalizacji medycznej. Różnice w odpowiedziach, jakie udzielają GPT MD, GPT-4 oraz Google Bard, nie są przypadkowe — są rezultatem odmiennych priorytetów w selekcji danych źródłowych, sposobie modelowania wiedzy oraz adresowaniu potrzeb użytkownika. Ujawniają też głębsze napięcie pomiędzy praktyką kliniczną a próbą uogólniania przyczyn na poziomie populacyjnym.

Model GPT MD identyfikuje przepuklinę rozworu przełykowego jako najczęstszą przyczynę GERD. Przepuklina taka, polegająca na przemieszczeniu górnej części żołądka przez przeponę do klatki piersiowej, może zakłócać funkcjonowanie dolnego zwieracza przełyku (LES), co sprzyja refluksowi kwasu solnego. Model sugeruje, że postawa ciała, stres, palenie tytoniu, otyłość, alkoholizm, przewlekły kaszel, astma, ciąża, cukrzyca oraz niektóre leki również odgrywają rolę w etiologii choroby. Taki poziom szczegółowości i konkretności jest charakterystyczny dla narzędzi przeznaczonych dla specjalistów medycznych, którzy potrzebują dokładnych danych diagnostycznych, a nie uproszczonych wyjaśnień mechanizmów.

Z kolei GPT-4 skupia się na bardziej uogólnionym opisie — głównym winowajcą GERD jest według tego modelu dysfunkcja dolnego zwieracza przełyku. W opisie nie pojawia się konkretna jednostka anatomiczna, taka jak przepuklina, lecz raczej mechanizm niewydolności LES jako mięśnia kontrolującego przepływ między przełykiem a żołądkiem. GPT-4 wskazuje, że czynniki ryzyka obejmują otyłość, ciążę, palenie tytoniu, niektóre leki oraz określone produkty spożywcze, co jest podejściem bardziej dydaktycznym — objaśniającym ogólną patofizjologię schorzenia, a nie skupionym na precyzyjnej diagnozie.

Jak wykorzystać modele ogólnego przeznaczenia do zadań specyficznych?

W miarę jak technologia sztucznej inteligencji (AI) i modele językowe (LLM) stają się coraz bardziej zaawansowane, rośnie zainteresowanie ich wykorzystaniem w wąskich dziedzinach, gdzie precyzyjność oraz dopasowanie do konkretnego kontekstu mają kluczowe znaczenie. Często w takich przypadkach występuje dylemat, czy lepszym rozwiązaniem będą modele specyficzne dla danej dziedziny, czy też uniwersalne modele ogólnego przeznaczenia, które można dostosować do wymagań specyficznych zadań. W praktyce okazuje się, że w wielu przypadkach, modele ogólnego przeznaczenia, odpowiednio zaprojektowane i zoptymalizowane, mogą osiągać wyniki porównywalne, a nawet przewyższające modele specyficzne. Kluczowym przykładem tego podejścia jest projekt Medprompt opracowany przez firmę Microsoft, który udowodnił, że odpowiednio zaprojektowane strategie wywoływania zapytań w modelu GPT-4 mogą znacząco poprawić jego wyniki w zadaniach medycznych.

Podstawą sukcesu Medprompt jest zastosowanie algorytmu k-najbliższych sąsiadów (kNN) oraz procesu ensemble, który polega na wielokrotnym losowym przetasowywaniu odpowiedzi na pytania w celu uzyskania większej różnorodności odpowiedzi, co ostatecznie poprawia dokładność modelu. Bez konieczności kosztownego fine-tuningu, GPT-4 osiągnął wynik przewyższający wymagania egzaminu USMLE o ponad 20 punktów, co stanowi znaczną poprawę w stosunku do wcześniejszych wersji modeli ogólnego przeznaczenia, takich jak GPT-3.5. Co więcej, Medprompt udowodnił, że tak skonstruowane zapytania mogą działać na poziomie specjalistycznym, eliminując konieczność wprowadzania dodatkowych danych specyficznych dla danej dziedziny.

Choć na pierwszy rzut oka może się wydawać, że modele specyficzne dla danej dziedziny będą zawsze przewyższać modele ogólnego przeznaczenia pod względem efektywności i dokładności, badania takie jak te pokazują, że jest to zależne od sposobu, w jaki modele te są używane. Przy odpowiedniej konfiguracji zapytań i optymalizacji procesów inferencyjnych, modele ogólnego przeznaczenia, takie jak GPT-4, mogą osiągać bardzo wysoką dokładność w specyficznych zadaniach, nie ustępując wcale modelom dedykowanym.

Nie jest to jednak rozwiązanie idealne we wszystkich przypadkach. W sytuacjach, gdzie mamy do czynienia z danymi wysoce specyficznymi i wymagającymi dużej precyzyjności, jak na przykład w diagnostyce medycznej, wciąż może być konieczne trenowanie dedykowanych modeli. Jednak w wielu przypadkach, szczególnie w zadaniach wymagających przetwarzania dużych zbiorów danych o charakterze ogólnym, modele ogólnego przeznaczenia mogą okazać się wystarczające, a ich wykorzystanie może znacząco obniżyć koszty.

Kolejnym istotnym aspektem w kontekście przyszłości modeli specyficznych dla dziedzin jest ich rosnąca interpretowalność oraz transparentność. Dla wielu branż, takich jak opieka zdrowotna czy finanse, możliwość zrozumienia, w jaki sposób model doszedł do określonych wniosków, jest kluczowa dla budowania zaufania do sztucznej inteligencji. Dążenie do tworzenia modeli bardziej przejrzystych i łatwiejszych do interpretacji staje się niezbędne w zastosowaniach, gdzie błędy mogą mieć poważne konsekwencje.

Rozwój metod szkolenia modeli w taki sposób, aby mogły działać skutecznie nawet przy ograniczonych danych specyficznych dla dziedziny, również ma ogromne znaczenie. Zwiększona efektywność procesów trenowania, jak również techniki ochrony prywatności, takie jak federacyjne uczenie, będą odgrywać kluczową rolę w przyszłości, umożliwiając wykorzystanie wrażliwych danych bez kompromitowania prywatności użytkowników.

Wszystkie te trendy wskazują na to, że przyszłość modeli specyficznych dla dziedzin będzie ściśle związana z innowacjami technologicznymi, współpracą interdyscyplinarną i zrównoważonym podejściem do rozwoju sztucznej inteligencji. Ważnym elementem będzie także dalsze doskonalenie metod wywoływania zapytań, które pozwolą na efektywne wykorzystanie ogólnych modeli językowych do zadań wymagających specjalistycznej wiedzy. Technologie te, choć obecnie w fazie intensywnego rozwoju, już teraz pokazują ogromny potencjał, który może zrewolucjonizować sposób, w jaki wykorzystujemy sztuczną inteligencję w różnych branżach.