Velké jazykové modely: Jak je přizpůsobit vašim specifickým potřebám
Table of contents
Neuronové sítě známé jako velké jazykové modely (Large Language Models, LLM) se trénují na rozsáhlých souborech internetových dat, aby získaly komplexní “model světa” založený na statistických korelacích. Tyto modely vykazují pozoruhodné generativní schopnosti v různých úkonech, jako je odpovídání na otázky, shrnování dokumentů, psaní softwarového kódu a překládání lidské řeči.
Nicméně využití velkých jazykových modelů v podnikovém prostředí vyžaduje využití jednak jejich přirozené síly, tak právě zdokonalení jejich schopností tak, aby vyhovovaly specifickým požadavkům zákazníků.
Přizpůsobení velkých jazykových modelů pro konkrétní případy použití
K dosažení tohoto cíle je nezbytné pochopit konkrétní příklad užití, který vyžaduje pozornost, a určit nejúčinnější metodu pro sladění odpovědí modelu s očekáváními. Existuje několik přístupů pro kontextualizaci generativního modelu pro obecné použití, přičemž jako dvě široce uznávané metody se objevují jemné ladění a RAG (Retrieval Augmented Generation).
Pochopení generování rozšířeného o vyhledávání (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) zahrnuje rozšíření systémových podnětů (instrukcí zadaných modelu) o externí zdroje znalostí, jako je například knihovna dokumentů, běžně známá jako znalostní báze. Tento přístup je optimální pro vytváření přesných, dobře informovaných faktických odpovědí a minimalizuje případy, kdy model generuje nepřesné informace.
RAG funguje tak, že kombinuje vyhledávač a generátor, což umožňuje optimalizovat každou složku nezávisle. Vyhledávač indexuje datový korpus ve znalostní bázi a vyhledává relevantní pasáže týkající se uživatelova dotazu. Generátor mezitím využívá tento kontext spolu s původním dotazem k vytvoření konečného výstupu. Tato modulární konstrukce zvyšuje transparentnost a škálovatelnost.
Kdy je nutné jemné doladění?
Na druhou stranu Fine-Tuning nabízí dodatečné přizpůsobení tím, že začleňuje nové znalosti přímo do modelu a umožňuje mu učit se nebo přizpůsobovat získané znalosti pro konkrétní úlohy. Tento proces zahrnuje učení pod dohledem na základě označených datových sad, které aktualizuje váhy modelu. Demonstrační datové sady se obvykle skládají z dvojic promp-odpověď, které specifikují upřesněné znalosti potřebné pro konkrétní úlohu.
Před určením způsobu přizpůsobení obecného modelu konkrétním obchodním požadavkům je třeba vzít v úvahu několik zásadních úvah. Přesné doladění se stává relevantním, když se pokusy nasměrovat model k provedení konkrétní úlohy ukáží jako neúčinné nebo když se nepodaří konzistentně vytvářet požadované výstupy. Prvním krokem při pochopení problému nebo úkolu je experimentování s prompty a stanovení výchozí úrovně výkonu modelu.
Řešení obchodních potřeb prostřednictvím fine-tuningu
Fine-tuning se stává zvláště výhodným při práci s proprietárními daty, protože poskytuje zvýšenou úroveň kontroly a soukromí. Případy zahrnující citlivá data, nebo scénáře, kdy je nezbytné stanovit specifický tón, mohou ospravedlnit to, že se model učí a přizpůsobuje nestrukturovaným způsobem, místo aby se spoléhal na složitě vytvořené prompty.
FIne-tuning LLM specificky pro danou oblast
Pokud hotový model postrádá znalost terminologie specifické pro danou doménu nebo organizaci, stává se volba vlastního fine-tunovaného modelu, známého také jako “domain-specific” model, schůdným řešením.
Fine-tuning se osvědčuje v případě, že je třeba snížit náklady nebo zpoždění při odpovědích. Takový model může přinést kvalitní výsledky ve specifických úkonech se stručnými instrukčními prompty. Je však nutné si uvědomit, že interpretace nebo ladění předpovědí z fine-tunovaného modelu není jednoduchý proces. Jeho výkonnost mohou ovlivnit různé faktory, včetně kvality dat, jejich uspořádání a hyperparametrů modelu.
Úspěch fine-tuningu do značné míry závisí na dostupnosti přesných a cílených souborů dat. Před zahájením procesu je nezbytné zajistit dostatečné množství reprezentativních dat, aby nedošlo k nadměrnému přizpůsobení modelu omezeným informacím. Přizpůsobením se rozumí omezená schopnost modelu zobecnit se na nová data.
Automatizace přípravy datové sady a pracovního postupu
Příprava datových sad je náročná na zdroje a zavedení automatizace do jednotlivých segmentů tohoto procesu je zásadním krokem k vytvoření škálovatelného řešení.
Vezměme si tento scénář: Předpokládejme, že cílem je přizpůsobit model tak, aby generoval příspěvky na sociálních médiích, které odpovídají marketingové strategii a tónu společnosti. Pokud již organizace disponuje značnou sbírkou takových příspěvků, mohou tyto výstupy vytvořit znalostní bázi. S využitím metody Retrieval Augmented Generation (RAG) lze z této znalostní báze generovat klíčové body obsahu. Kombinace těchto vygenerovaných obsahových bodů s odpovídajícími výstupy tvoří soubor dat nezbytný pro vyladění modelu tak, aby v této nové dovednosti vynikl.
Je nezbytné poznamenat, že jemné ladění a RAG se vzájemně nevylučují; ve skutečnosti by hybridní přístup kombinující obojí mohl zvýšit přesnost modelu, což si zaslouží další zkoumání. Nedávná studie společnosti Microsoft prokázala, že zachycení geograficky specifických znalostí v souboru zemědělských dat, vytvořených pomocí RAG, výrazně zvýšilo přesnost modelu vyladěného na tomto souboru dat.
Pro zpřehlednění a zpřístupnění dolaďování LLM podnikům je zásadní zjednodušení jednotlivých kroků pracovního postupu. Pracovní postup na vysoké úrovni zahrnuje následující kroky:
1. Experimentování s různými prompty a výběr základního modelu, který odpovídá konkrétním potřebám.
2. Jasné definování přesného případu užití, pro který je požadován fine-tunovaný model.
3. Použití automatizačních technik pro zefektivnění procesu přípravy dat.
4. Trénování modelu, nejlépe s výchozími hodnotami hyperparametrů modelu.
5. Vyhodnocení a porovnání různých fine-tunovaných modelů pomocí různých metrik.
6. Přizpůsobení hodnot hyperparametrů modelu na základě zpětné vazby z kroku vyhodnocení.
7. Testování upraveného modelu před určením jeho vhodnosti pro použití ve skutečných aplikacích.