Jak precyzyjnie formułować zapytania dla modelu LLM?

Pytanie, które na pierwszy rzut oka wydaje się proste, może prowadzić do nieoczekiwanych wyników, gdy nie zostanie odpowiednio sformułowane. Przykład: "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1." Odpowiedź na takie pytanie brzmi "fałsz". Jednak jak rozumieć ten wynik?

Pomimo że odpowiedź jest jasna, sposób, w jaki formułujemy zapytania, może wpływać na wynik, zwłaszcza w kontekście modeli takich jak GPT-4. Aby uzyskać krótką i dokładną odpowiedź, należałoby wyeliminować niejasności i niepotrzebne sformułowania w pytaniu. Jednym ze sposobów na poprawienie zapytania jest zadanie go w bardziej bezpośredni sposób, na przykład: "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. Wybierz odpowiedź: A: Prawda B: Fałsz". Zamiast rozwlekłych odpowiedzi, model dostarczy precyzyjnego wyniku. W przypadku tego zapytania odpowiedź to "fałsz".

Jednak pojawia się pytanie: co zrobić, gdy wybór odpowiedzi nie jest jednoznaczny? Czasami, nawet jeśli pytanie jest dobrze skonstruowane, model wybiera odpowiedź, która jest błędna, bazując tylko na kolejności opcji w zapytaniu. Na przykład, gdy pytanie jest sformułowane jako: "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. Wybierz odpowiedź: A: Fałsz B: Prawda", model może odpowiedzieć "prawda", nawet jeśli to odpowiedź błędna.

W takich przypadkach warto zastosować technikę "łańcucha myślenia", która może pomóc w uzyskaniu dokładnych i krótkich odpowiedzi. Dodanie do zapytania frazy "Pomóżmy sobie, myślmy krok po kroku" może skłonić model do bardziej szczegółowego przeanalizowania sytuacji. Na przykład: "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. Pomóżmy sobie, myślmy krok po kroku." Model zacznie analizować dane krok po kroku, identyfikując liczby nieparzyste (15, 5, 13, 7, 1) i ich sumę (15 + 5 + 13 + 7 + 1 = 41), co pozwoli na dokładną odpowiedź "fałsz".

Choć metoda ta daje dokładny wynik, może być zbyt rozwlekła, szczególnie w bardziej złożonych zadaniach. W takich przypadkach warto spróbować bardziej precyzyjnych sformułowań, które wymuszają krótką odpowiedź, ale bez utraty jakości. Na przykład: "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. Wyjaśnij swoje myślenie i odpowiedz jednym zdaniem." Takie zapytanie skłoni model do udzielenia odpowiedzi opartej na skróconej analizie, ale wciąż dokładnej.

Aby ułatwić modelowi przetwarzanie zapytania, warto zastosować tzw. "uczenie przez kontekst". W tym przypadku przed zapytaniem można umieścić przykłady, które nakierują model na odpowiednią odpowiedź. Przykład:

• "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1. A: Odpowiedź to Fałsz."

• "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 16, 11, 14, 4, 8, 13, 24. A: Odpowiedź to Prawda."

• "Liczby nieparzyste w tej grupie sumują się do liczby parzystej: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. A: ?"

"Uczenie przez kontekst" polega na tym, że model, dostając kilka przykładów, potrafi dostosować swoje odpowiedzi do specyficznych wymagań, nawet jeśli wcześniej nie był trenowany na podobnych zadaniach. Może to brzmieć jak sztuczka, ale opiera się na rzeczywistych zasadach działania modeli językowych, które już na etapie trenowania zawierają w sobie mniejsze modele, zdolne do rozwiązywania nowych problemów na podstawie wcześniej poznanych przykładów.

Z tego powodu ważnym elementem pracy z dużymi modelami językowymi jest odpowiednie dobieranie kontekstu i przykładów, które prowadzą model do właściwych wniosków. W szczególności w zadaniach wymagających wiedzy merytorycznej, takich jak medycyna czy prawo, odpowiedni kontekst może znacznie podnieść trafność odpowiedzi, a także skrócić czas potrzebny na analizę problemu.

Jak zarządzać pamięcią w modelach językowych LLM: Optymalizacja pamięci i innowacje w PagedAttention

W obliczeniach opartych na dużych modelach językowych (LLM) jednym z kluczowych wyzwań jest efektywne zarządzanie pamięcią, szczególnie w kontekście przechowywania i przetwarzania tzw. pamięci klucza-wartości (KV cache). Modele takie jak GPT-NeoX, które posiadają 20 miliardów parametrów, wymagają znaczących zasobów pamięciowych – zaledwie jeden token może potrzebować około 1 MB w KV cache. Dla modeli o większej liczbie parametrów, jak na przykład optymalizowany model OPT o 13 miliardach parametrów, pamięć wymagana na jeden token w KV cache może sięgnąć nawet 800 KB. W praktyce, przy generowaniu długich sekwencji, pamięć ta szybko rośnie, co stawia przed systemami wyzwań w zakresie efektywnego zarządzania dostępną pamięcią GPU.

Z tego względu systemy zarządzania pamięcią w LLM muszą być zoptymalizowane, aby unikać fragmentacji pamięci oraz nadmiarowego duplikowania danych, co ogranicza możliwość obsługi większych zestawów danych i obniża wydajność modelu. Na przykład, w przypadku modelu o 13 miliardach parametrów, pamięć potrzebna na przechowywanie jednej sekwencji tokenów może wynieść nawet 1,6 GB. W obliczu ograniczeń dostępnej pamięci w kartach GPU (np. w Nvidia A100 o pojemności 40 GB), nieefektywne zarządzanie pamięcią prowadzi do znacznych strat w wydajności, obniżając przez to przepustowość całego systemu.

Początkowo system nie rezerwuje pamięci na cały możliwy ciąg generowanej sekwencji. Zamiast tego, rezerwuje tylko bloki pamięci potrzebne do przechowywania danych wygenerowanych w początkowej fazie przetwarzania zapytania. Na przykład, jeśli zapytanie składa się z siedmiu tokenów, PagedAttention w systemie vLLM przypisuje pierwsze dwa logiczne bloki pamięci do dwóch fizycznych bloków, które przechowują dane związane z tymi tokenami. W trakcie dalszej obróbki sekwencji, system w sposób dynamiczny alokuje nowe bloki pamięci, co pozwala na przechowywanie generowanych tokenów bez konieczności rezerwowania z góry dużych ilości pamięci. Dzięki temu możliwe jest znaczne zmniejszenie zużycia pamięci i poprawa wydajności systemu.

PagedAttention sprawdza się szczególnie dobrze w kontekście długich sekwencji oraz dużych modeli, gdzie wymogi pamięciowe są wysokie. Technika ta pozwala na osiągnięcie nawet dwukrotnego lub czterokrotnego zwiększenia przepustowości w stosunku do tradycyjnych metod zarządzania pamięcią, nie wpływając na dokładność modelu. Warto zauważyć, że w przypadku zastosowania bardziej zaawansowanych algorytmów dekodowania, takich jak równoległe próbkowanie czy wyszukiwanie z wiązką (beam search), efektywność zarządzania pamięcią jest szczególnie istotna, gdyż pozwala to na szybsze generowanie wyników przy minimalnym zużyciu pamięci.

Nie bez znaczenia jest również wpływ tych innowacji na rozwój całej technologii LLM. Optymalizacja pamięci pozwala nie tylko na większą efektywność obliczeniową, ale także na większą skalowalność aplikacji LLM, co może mieć ogromne znaczenie w kontekście przyszłych rozwoju i implementacji systemów sztucznej inteligencji. W miarę jak rozwijają się modele językowe, a przepustowość GPU rośnie szybciej niż pojemność pamięci, optymalizacja pamięci stanie się kluczowym elementem dalszego rozwoju w tej dziedzinie.

Warto również dodać, że choć PagedAttention jest jednym z nowatorskich podejść w zarządzaniu pamięcią, jego wdrożenie wiąże się z pewnymi kosztami obliczeniowymi i infrastrukturą wymagającą odpowiednich zasobów. Optymalizacja pamięci wciąż pozostaje wyzwaniem, szczególnie w kontekście równoczesnego trenowania i obsługi wielu zapytań. Dlatego też każda technika, która pozwala na zmniejszenie wymagań pamięciowych przy jednoczesnym zwiększeniu przepustowości, jest kluczowa dla dalszego rozwoju systemów LLM i ich zastosowań w praktyce.

Jak wykorzystać sprzęt i dostosować wsady w procesie optymalizacji hiperparametrów?

W kontekście optymalizacji hiperparametrów (HPO) jednym z kluczowych aspektów jest efektywne wykorzystanie dostępnych zasobów sprzętowych oraz odpowiednia konfiguracja wsadów, co ma znaczący wpływ na czas i jakość treningu modeli sztucznej inteligencji. Przy pracy z różnymi silnikami, takimi jak DeepSpeed, MPI czy Python, istotne jest, by zdefiniować odpowiednią przestrzeń hiperparametrów, która pozwoli na elastyczne dostosowanie ustawień w zależności od wymagań konkretnego środowiska oraz architektury modelu.

Z kolei inne hiperparametry, takie jak option.device_map, option.low_cpu_mem_usage czy option.max_rolling_batch_size, pozwalają na dalsze precyzyjne dopasowanie zachowań modelu, np. wybór strategii dekodowania lub mapowanie urządzeń GPU. Takie zaawansowane podejście do zarządzania sprzętem umożliwia przeprowadzanie głębokich analiz wydajności i poszukiwanie najbardziej efektywnych ustawień w kontekście dostępnych zasobów.

Przestrzeń poszukiwań staje się szczególnie użyteczna, gdy w grę wchodzą złożone interakcje między hiperparametrami. Hierarchiczna struktura przestrzeni, oparta na zagnieżdżonych słownikach, pozwala na dynamiczny wybór ustawień w zależności od wcześniejszych decyzji. Taki układ daje dużą elastyczność w zakresie optymalizacji, ponieważ pozwala na testowanie różnych wariantów, w zależności od tego, które parametry zostały wcześniej wybrane.

Kluczowym elementem procesu jest funkcja celu, która ocenia efektywność konfiguracji. W przypadku optymalizacji modelu językowego, celem jest maksymalizacja prędkości generowania tokenów, co pozwala na lepszą ocenę wydajności modelu w praktycznych zastosowaniach. Proces ten składa się z kilku etapów: przetwarzania parametrów, pakowania modelu, tworzenia punktów końcowych oraz testowania wydajności. W każdym przypadku ocenia się szybkość generowania tekstu, wyrażoną w liczbie tokenów na sekundę. Im wyższa wartość tego wskaźnika, tym lepsza jest wybrana konfiguracja.

Każdy test jest rejestrowany, a uzyskane wyniki, takie jak liczba tokenów na sekundę, są zapisywane w celu późniejszej analizy. Ważne jest również, by proces optymalizacji był odporny na błędy. Jeśli jakikolwiek etap testu nie powiedzie się, funkcja celu zwraca wartość "straty" o wysokiej wartości, co pozwala na kontynuowanie poszukiwań bez zatrzymywania całego procesu. Z kolei po zakończeniu testu należy przeprowadzić procedurę czyszczenia, usuwając utworzone zasoby i punkty końcowe, by uniknąć zbędnego obciążenia systemu.

Po zdefiniowaniu funkcji celu, optymalizacja zaczyna się od inicjalizacji obiektu Trials, który zbiera dane o każdej przeprowadzonej próbie. Głównym narzędziem do przeprowadzania optymalizacji jest funkcja fmin z Hyperopt, która stara się znaleźć optymalne wartości hiperparametrów, minimalizując wartość funkcji celu. W tym przypadku celem jest jak najszybsze generowanie tekstu, mierzone liczbą tokenów na sekundę. Proces optymalizacji odbywa się na przestrzeni zdefiniowanych wcześniej parametrów, przy wykorzystaniu algorytmu TPE (Tree-structured Parzen Estimators).

Dzięki tej metodzie, optymalizacja hiperparametrów staje się bardziej zorganizowana i mniej czasochłonna. Zamiast ręcznego dostosowywania każdego z parametrów, proces ten jest zautomatyzowany, co pozwala na znaczne przyspieszenie poszukiwań oraz identyfikację najbardziej efektywnych konfiguracji.

Ważnym aspektem jest również zrozumienie, że każda zmiana jednego parametru może wpłynąć na inne. Hiperparametry są często ze sobą powiązane, a zmiana jednej wartości może powodować, że inne ustawienia staną się mniej optymalne. Dlatego ważne jest, by przy poszukiwaniach najlepszej konfiguracji, zachować spójność i przeprowadzać testy w sposób systematyczny. Bez tego ryzykujemy, że wybrane ustawienia nie będą w pełni odpowiadać wymaganiom produkcyjnym lub nie wykorzystają w pełni dostępnych zasobów sprzętowych.