Как построить модель GPT?

Архитектура преобразователя имеет два основных сегмента: кодировщик, который в основном работает с входной последовательностью, и декодер, который работает с целевой последовательностью во время обучения и предсказывает следующий элемент. Например, преобразователь может взять последовательность английских слов и предсказать французское слово в правильном переводе, пока он не будет завершен.

Кодер определяет, какие части ввода следует выделить. Например, кодировщик может прочитать такое предложение, как «Быстрая коричневая лиса прыгнула». Затем он вычисляет матрицу встраивания (встраивание в NLP позволяет словам с похожим значением иметь одинаковое представление) и преобразует ее в серию векторов внимания. Итак, что такое вектор внимания? Вы можете рассматривать вектор внимания в модели-трансформере как специальный калькулятор, который помогает модели понять, какие части той или иной информации наиболее важны для принятия решения. Предположим, вам задали несколько вопросов на экзамене, на которые вы должны ответить, используя разную информацию. Вектор внимания помогает выбрать наиболее важную информацию для ответа на каждый вопрос. Точно так же работает и в случае с моделью-трансформером.

Блок внимания с несколькими головками первоначально создает эти векторы внимания. Затем они нормализуются и передаются в полносвязный слой. Перед передачей в декодер снова выполняется нормализация. Во время обучения кодер работает непосредственно с целевой выходной последовательностью. Предположим, что целевой вывод — это французский перевод английского предложения «Быстрая коричневая лисица прыгнула». Декодер вычисляет отдельные векторы встраивания для каждого французского слова предложения. Дополнительно применяется позиционный энкодер в виде функций синуса и косинуса. Кроме того, используется замаскированное внимание, что означает, что используется первое слово французского предложения, тогда как все остальные слова маскируются. Это позволяет преобразователю научиться предсказывать следующие французские слова.

Наряду с этим модели GPT используют некоторое сжатие данных, потребляя миллионы и миллионы образцов текстов для преобразования слов в векторы, которые представляют собой не что иное, как числовые представления. Затем языковая модель распаковывает сжатый текст в удобные для человека предложения. Точность модели повышается за счет сжатия и распаковки текста. Это также позволяет вычислить условную вероятность каждого слова. Модели GPT могут хорошо работать в настройках «несколько снимков» и реагировать на текстовые образцы, которые вы видели раньше. Им требуется всего несколько примеров, чтобы дать соответствующие ответы, потому что они были обучены на многих образцах текста.

Кроме того, у моделей GPT есть много возможностей, например, создание образцов синтетического текста беспрецедентного качества. Если вы заполните модель входными данными, она сгенерирует длинное продолжение. Модели GPT превосходят другие языковые модели, обученные на таких доменах, как Википедия, новости и книги, без использования данных для обучения, специфичных для предметной области. GPT изучает языковые задачи, такие как понимание прочитанного, обобщение и ответы на вопросы, только из текста, без данных для обучения для конкретных задач. Оценки этих задач («оценка» относится к числовому значению, которое модель присваивает для представления правдоподобия или вероятности данного выхода или результата) не самые лучшие, но они предлагают неконтролируемые методы с достаточным количеством данных и вычислений, которые могут принести пользу задачам.

Чтобы подготовить набор данных для построения модели GPT, можно выполнить следующие шаги:

• Сбор данных: вам необходимо собрать большое количество текстовых данных, таких как книги, статьи и веб-сайты, чтобы использовать их в качестве обучающих данных для вашей модели GPT.
• Очистка данных. Вам следует удалить любую нерелевантную информацию, такую ​​как теги HTML или нерелевантные заголовки, и стандартизировать текстовый формат.
• Разметьте данные: разделите текст на более мелкие единицы, такие как слова или подслова, чтобы модель могла изучить языковые шаблоны и структуру.
• Предварительная обработка данных. Выполните все необходимые задачи предварительной обработки данных, такие как выделение корней, удаление стоп-слов или преобразование текста в нижний регистр.
• Разделите данные. Разделите очищенные и предварительно обработанные данные на разные наборы, например наборы для обучения, проверки и тестирования, чтобы оценить производительность модели во время обучения.
• Создание пакетов: создавайте пакеты обучающих данных для ввода в модель во время обучения. В зависимости от требований модели это можно делать случайным образом или последовательно.
• Преобразование данных в тензор: TensorFlow и PyTorch — это некоторые базовые структуры данных, используемые в средах глубокого обучения. Итак, вам нужно преобразовать данные в тензоры.

Важно обеспечить высокое качество данных, их разнообразие и достаточное количество для эффективного обучения модели GPT и предотвращения переобучения.

Выбор архитектуры модели — важный шаг в построении модели GPT. В первую очередь это зависит от типа данных и решаемой задачи. При выборе архитектуры необходимо учитывать следующие факторы:

• Сложность задачи. Необходимо правильно проанализировать сложность задачи, чтобы определить факторы, которые могут повлиять на архитектуру, такие как размер выходного пространства, наличие выходных данных с несколькими метками или несколькими классами, наличие дополнительных ограничений и т. д. Для например, сложные задачи могут потребовать большего количества слоев или сложных механизмов внимания.
• Характеристики данных. Необходимо определить характеристики обрабатываемых данных, в том числе длину последовательностей, наличие структурированных или неструктурированных данных и размер словаря. Например, для более длинных последовательностей могут потребоваться более глубокие сети, в то время как сверточные нейронные сети приносят пользу структурированным данным.
• Вычислительные ограничения: выбор архитектуры также зависит от требований к памяти для вычислительных ресурсов, доступных наряду с ресурсами графического процессора. Например, более крупные модели могут потребовать больше памяти и вычислительных ресурсов.

В конечном счете, выбор архитектуры — это компромисс между желаемой производительностью, доступными вычислительными ресурсами и сложностью задачи и данных. Таким образом, необходимы тщательные эксперименты и итерации, чтобы определить лучшую архитектуру для данной задачи.

Обучение модели является наиболее важным этапом всего процесса построения модели GPT, поскольку на этом этапе модель подвергается воздействию огромного количества текстовых данных и учится предсказывать следующее слово в последовательности на основе входного контекста. В процессе обучения параметры модели корректируются таким образом, чтобы ее прогнозы становились более точными и достигался определенный уровень производительности. Качество обучающих данных и выбор гиперпараметров сильно влияют на производительность конечной модели, что делает обучение модели важным компонентом разработки моделей GPT.

Здесь мы опишем, как обучить большую модель GPT-2, которая может автоматически дополнять ваш код Python. Вы можете получить код из Github , выполнив поиск по строке codeparrot.

Вот основные этапы построения модели:

Перед обучением модели нам нужен большой набор обучающих данных. Для этой модели генерации кода Python вы можете получить доступ к дампу GitHub, доступному в Google BigQuery , который отфильтрован для всех файлов Python и представляет собой набор данных объемом 180 ГБ с 22 миллионами файлов.

SQL-запрос для создания набора данных выглядит следующим образом:

Для обучения модели GPT нам нужен токенизатор. Здесь мы использовали существующий токенизатор (например, GPT-2) и обучили его набору данных, упомянутому выше, с помощью метода train_new_from_iterator().

Далее инициализируется новая модель с использованием тех же гиперпараметров, что и у большой GPT-2 (параметры 1,5 млрд). Эту модель можно использовать для настройки слоя внедрения, чтобы он соответствовал новому токенизатору, путем добавления некоторых настроек стабильности. Фрагмент кода для того же упомянут ниже:

С оптимизированным токенизатором и новой созданной моделью мы готовы начать процесс обучения модели.

Перед началом обучения необходимо настроить оптимизатор и график скорости обучения. Здесь вспомогательная функция используется для исключения, чтобы предотвратить снижение веса из-за смещений и весов LayerNorm.

Теперь мы можем перейти к составлению основного тренировочного цикла. Он будет напоминать типичный тренировочный цикл PyTorch с некоторыми изменениями. Вы заметите, что здесь используются функции-ускорители вместо собственных методов PyTorch. Кроме того, после каждой оценки модель передается в ускоритель.

Сделано! Это код для обучения полной модели GPT-2. (Однако вам необходимо получить доступ к полному коду из местоположения GitHub, как указано выше)

Оценка модели — это важный шаг, который необходимо выполнить при построении модели GPT, поскольку он дает представление о том, насколько хорошо работает модель. Метрики, используемые для оценки, различаются в зависимости от задачи, но некоторые общие метрики включают точность, недоумение и балл F1.

Чтобы выполнить оценку в модели GPT, вы должны сначала выделить часть данных обучения для проверки. В процессе обучения вы можете периодически оценивать модель на этом проверочном наборе, а не на обучающем наборе. Затем вы можете сравнить производительность модели на проверочном наборе с ее производительностью на обучающем наборе, чтобы проверить наличие переобучения.

При оценке модели вы можете рассчитать различные показатели на основе прогнозов модели и сравнить их с фактическими результатами. Например, вы можете рассчитать точность модели, сравнив ее прогнозы с истинными метками, или вы можете рассчитать сложность модели, оценив, насколько хорошо она предсказывает следующее слово в последовательности.

После оценки модели вы можете использовать метрики для принятия обоснованных решений о том, как улучшить модель, например настроить скорость обучения, изменить архитектуру модели или увеличить объем обучающих данных. Регулярная оценка и корректировка модели помогают уточнить модель и создать высокоэффективную модель GPT.

Стремясь создать мощные модели генеративного ИИ, мы должны осознавать огромную ответственность, которая с этим связана. Крайне важно признать, что такие модели, как GPT, обучаются на обширных и непредсказуемых данных из Интернета, что может привести к предвзятости и токсичным формулировкам в конечном продукте. По мере развития технологии искусственного интеллекта ответственная практика становится все более важной. Мы должны гарантировать, что наши модели ИИ разрабатываются и внедряются с соблюдением этических норм и с учетом социальной ответственности. Приоритизация ответственных практик ИИ жизненно важна для снижения рисков предвзятого и токсичного контента при полном раскрытии потенциала генеративного ИИ для создания лучшего мира.

Необходимо использовать упреждающий подход, чтобы гарантировать, что выходные данные, генерируемые моделями ИИ, не будут предвзятыми и токсичными. Это включает в себя фильтрацию обучающих наборов данных для устранения потенциально опасного контента и внедрение моделей сторожевого таймера для мониторинга выходных данных в режиме реального времени. Кроме того, использование собственных данных для обучения и тонкой настройки моделей ИИ может значительно повысить их качество. Это позволяет выполнять настройку в соответствии с конкретными вариантами использования, повышая общую производительность.

Важно признать, что, хотя модели GPT могут генерировать убедительные аргументы, они не всегда могут быть основаны на фактической точности. В сообществе разработчиков эта проблема известна как «галлюцинация», которая может снизить надежность результатов, создаваемых этими моделями ИИ. Чтобы преодолеть эту проблему, вам необходимо рассмотреть меры, принятые OpenAI и другими поставщиками, включая дополнение данных, состязательное обучение, улучшенные архитектуры моделей и оценку человека, чтобы повысить точность вывода и снизить риск галлюцинаций и обеспечить получение вывода. по модели является максимально точным и надежным.

Установление прозрачных политик имеет решающее значение для предотвращения передачи конфиденциальной информации разработчиками в модели GPT, которые могут быть включены в модель и повторно всплывать в общедоступном контексте. Внедряя такие политики, мы можем предотвратить непреднамеренное раскрытие конфиденциальной информации, защитить конфиденциальность и безопасность отдельных лиц и организаций и избежать любых негативных последствий. Это важно, чтобы сохранять бдительность в защите от потенциальных рисков, связанных с использованием моделей GPT, и принимать упреждающие меры для их снижения.

Текущие генеративные модели могут давать ответы, основанные на их первоначальном большом наборе обучающих данных или меньших наборах данных «точной настройки», которые не являются историческими и не в реальном времени. Тем не менее, следующее поколение моделей сделает значительный скачок вперед. Эти модели будут обладать способностью определять, когда искать информацию из внешних источников, таких как база данных или Google, или запускать действия во внешних системах, превращая генеративные модели из изолированных оракулов в полностью связанные диалоговые интерфейсы с миром. Включив этот новый уровень подключения, мы можем открыть новый набор вариантов использования и возможностей для этих моделей, создавая более динамичный и удобный пользовательский интерфейс, предоставляющий актуальную информацию и идеи в режиме реального времени.