Duże modele językowe: Jak dostosować je do konkretnych potrzeb
Spis treści
Sieci neuronowe znane jako duże modele językowe (Large Language Models, LLM) są trenowane na obszernych zbiorach danych internetowych w celu uzyskania kompleksowego „modelu świata” opartego na korelacjach statystycznych. Modele te wykazują niezwykłe zdolności generatywne podczas różnych zadań, takich jak odpowiadanie na pytania, podsumowywanie dokumentów, pisanie kodu oprogramowania i tłumaczenie ludzkiego języka.
Niemniej jednak, wykorzystanie dużych modeli językowych w środowisku korporacyjnym wymaga nadzoru i udoskonalenia ich funkcjonalności w celu zaspokojenia specyficznych wymagań klientów.
Dostosowanie Dużych Modeli Językowych do Konkretnych Przypadków Użycia
Aby to osiągnąć, konieczne jest zrozumienie konkretnego przypadku użycia, który wymaga uwagi i określenie najskuteczniejszej metody dostosowania odpowiedzi modelu do oczekiwań biznesowych. Istnieje kilka sposobów na dopasowanie modelu generatywnego ogólnego zastosowania do konkretnego kontekstu. Należą do nich dostrajanie (fine-tuning) i RAG (Retrieval Augmented Generation) jako dwie szeroko uznane metody.
Zrozumienie Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) obejmuje rozszerzenie wskazówek systemowych (instrukcji przekazywanych modelowi) o zewnętrzne źródła wiedzy, takie jak biblioteka dokumentów, powszechnie znana jako Baza Wiedzy. Takie podejście jest optymalne do generowania dokładnych, opartych na faktach odpowiedzi i minimalizuje przypadki, w których model generuje niedokładne informacje.
RAG działa poprzez połączenie wyszukiwarki i generatora, umożliwiając optymalizację każdego komponentu niezależnie. Wyszukiwarka indeksuje korpus danych w bazie wiedzy i pobiera odpowiednie fragmenty związane z zapytaniem użytkownika. Generator w międzyczasie wykorzystuje ten kontekst wraz z oryginalnym zapytaniem do wygenerowania ostatecznego wyniku. Ta modułowa konstrukcja zwiększa przejrzystość i skalowalność.
Kiedy Dostrajanie (Fine-Tuning) jest Konieczne?
Z drugiej strony, dostrajanie oferuje dodatkowe możliwości dostosowywania poprzez włączenie nowej wiedzy bezpośrednio do modelu i umożliwienie mu uczenia się lub adaptowania zdobytej wiedzy do określonych zadań. Proces ten obejmuje nadzorowane uczenie się w oparciu o oznakowane zbiory danych w celu aktualizacji wag modelu. Przykładowe zbiory danych zazwyczaj składają się z par prompt-odpowiedź, które określają precyzyjnie wiedzę potrzebną do danego zadania.
Przed określeniem sposobu dostosowania ogólnego modelu do konkretnych wymagań biznesowych należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii. Dostrajanie staje się istotne, gdy próby nakierowania modelu na wykonanie określonego zadania okazują się nieskuteczne lub nie przynoszą pożądanych rezultatów. Pierwszym krokiem w zrozumieniu problemu lub zadania jest eksperymentowanie z podpowiedziami (promptami) i ustalenie podstawowej wydajności modelu.
Zaspokajanie Potrzeb Biznesowych poprzez Dostrajanie
Dostrajanie staje się szczególnie korzystne podczas pracy z zastrzeżonymi danymi, ponieważ zapewnia zwiększony poziom kontroli i prywatności. Przypadki związane z wrażliwymi danymi lub scenariusze, w których konieczne jest nadanie określonego tonu, mogą uzasadniać uczenie się i dostosowywanie modelu w nieustrukturyzowany sposób, zamiast opierania się na skomplikowanych podpowiedziach.
Dostrajanie LLM do Konkretnej Dziedziny
Jeśli w gotowym modelu brakuje wiedzy na temat terminologii charakterystycznej dla danej domeny lub organizacji, dobrym rozwiązaniem jest wybór niestandardowego, precyzyjnie dostrojonego modelu, znanego również jako model “domain-specific”.
Dostrajanie działa skutecznie, gdy istnieje potrzeba zmniejszenia kosztów lub opóźnień w odpowiedziach. Taki model może dawać dobre wyniki w określonych zadaniach ze zwięzłymi instrukcjami. Należy jednak zauważyć, że interpretacja lub weryfikowanie przewidywań z dostrojonego modelu nie jest prostym procesem. Różne czynniki mogą wpływać na jego wydajność, w tym jakość danych, układ danych i hiperparametry modelu.
Sukces dostrajania zależy w dużej mierze od dostępności dokładnych i ukierunkowanych zestawów danych. Przed rozpoczęciem procesu należy upewnić się, że dostępnych jest wystarczająco dużo reprezentatywnych danych, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu modelu do ograniczonych informacji. Nadmierne dopasowanie odnosi się do ograniczonej zdolności modelu do uogólniania w oparciu o nowe dane.
Automatyzacja Przygotowywania Zbiorów Danych i Związany z tym Proces
Przygotowanie zestawów danych wymaga dużych zasobów, a wprowadzenie automatyzacji do poszczególnych segmentów tego procesu jest kluczowym krokiem w kierunku stworzenia skalowalnego rozwiązania do dostrajania dużych modeli językowych (LLM).
Rozważmy następujący scenariusz: Załóżmy, że celem jest dostosowanie modelu do generowania postów w mediach społecznościowych zgodnych ze strategią marketingową i tonem firmy. Jeśli organizacja posiada już znaczny zbiór takich postów, mogą one stanowić Bazę Wiedzy. Korzystając z RAG, kluczowe punkty treści mogą być generowane z tej bazy wiedzy. Łącząc te wygenerowane punkty treści z odpowiadającymi im danymi wyjściowymi, uzyskuje się zestaw danych niezbędny do dostrojenia modelu w celu osiągnięcia przez niego doskonałości w tej nowej umiejętności.
Należy zauważyć, że dostrajanie i RAG nie wykluczają się wzajemnie; w rzeczywistości podejście hybrydowe łączące oba sposoby może zwiększyć dokładność modelu. Niedawno przeprowadzone przez Microsoft badanie wykazało, że przechwytywanie wiedzy specyficznej geograficznie w zbiorze danych rolniczych utworzonym przy użyciu RAG znacznie zwiększyło dokładność modelu dostrojonego do tego zbioru danych.
Uproszczenie etapów procesu ma zasadnicze znaczenie dla uczynienia dostrajania LLM bardziej przejrzystym i dostępnym dla firm. Proces ten obejmuje następujące kroki:
1. Eksperymentowanie z różnymi podpowiedziami i wybór modelu bazowego, który odpowiada konkretnym potrzebom.
2. Jasne zdefiniowanie konkretnego przypadku użycia, dla którego wymagany jest dostosowany model.
3. Zastosowanie technik automatyzacji w celu usprawnienia procesu przygotowywania danych.
4. Trenowanie modelu, najlepiej z wykorzystaniem domyślnych wartości jego hiperparametrów.
5. Ocena i porównanie różnych dostrojonych modeli przy użyciu różnych wskaźników.
6. Dostosowanie wartości hiperparametrów modelu na podstawie informacji z etapu oceniania.
7. Testowanie dopasowanego modelu przed określeniem jego przydatności do wykorzystania w praktyce.