رام کردن جانور LLM

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) جانوران افسانه‌ای هوش مصنوعی هستند که می‌توانند متنی با کیفیت انسانی را تداعی کنند، زبان‌ها را ترجمه کنند و انواع مختلفی از محتوای خلاقانه تولید کنند، گویی با جادو. اما مانند همتایان افسانه ای آنها، ساختن یک LLM از ابتدا کار ساده ای نیست. این یک سفر دشوار و مملو از چالش های فنی است، از جمع آوری داده ها و آماده سازی تا آموزش و تنظیم دقیق مدل. این تلاش برای افراد ضعیف نیست.

برای محققان و مهندسان شجاعی که مایل به پذیرش این چالش هستند، این مقاله به عنوان یک راهنمای میدانی ضروری در مورد چگونگی انجام این تلاش، رام کردن جانور LLM و ساختن یک مدل از ابتدا عمل می کند.

1. داده ها

LLM ها مقادیر زیادی داده مصرف می کنند و پشتیبانی چند زبانه کمیاب است، بنابراین ایجاد یک خط لوله داده چند مرحله ای زمان می برد. ابزارهای ردیابی دودمان داده به تیم ها کمک می کند تا منشا داده ها و تغییرات کیفیت و تکرارپذیری را درک کنند. همچنین ردیابی نسخه های مختلف داده در مراحل مختلف پیش پردازش بسیار مهم است. ابزارهای نسخه‌سازی داده‌ها مانند Data Version Control (DVC) می‌توانند به حفظ ثبات و مدیریت به‌روزرسانی‌ها کمک کنند.

خطوط لوله داده، داده های خام را به فرمت های مختلف برای پردازش بهتر تبدیل می کند. پیگیری دستورالعمل‌های نسخه‌های خط لوله داده به تیم‌ها کمک می‌کند تا رویکردهای متفاوتی را روی مجموعه‌های داده‌های موجود یا نسخه‌های جدید آزمایش کنند و در صورتی که این کار را نکردند، به دستور قبلی بازگردند. ابزارهای منبع باز مانند Spark به تیم ها قدرت می دهد تا پردازش داده ها را در تعداد زیادی از رایانه ها مقیاس بندی کنند. سایرین مانند Airflow و Prefect می توانند خطوط لوله داده پیچیده را تنظیم کنند و برای فرآیند آماده سازی داده قوی ضروری هستند. TractoAI خود Nebius یک راه حل سرتاسر برای آماده سازی و اکتشاف داده است که به هرکسی که جرات دارد اولین قدم های خود را در این سفر بردارد کمک می کند و این قابلیت های مختلف را به هم متصل می کند.

مرتبط:نیروی کار آینده توسط هوش مصنوعی تامین خواهد شد

2. آزمایش

گام بعدی در سفر قهرمان آزمایش با ابزارهایی است که به گسترش استفاده از چیزی که به نظر می رسد فرآیند خوبی برای کار در مقیاس بزرگتر است کمک کند. راه‌های زیادی وجود دارد که ممکن است در تلاش برای افزایش مقیاس یک LLM جدید اشتباه پیش برود، از جمله مشکلات مربوط به داده‌های آموزشی، انتخاب مدل‌های LLM و نحوه مقیاس‌بندی آنها در چندین رایانه. توسعه‌دهندگان باید مقیاس‌پذیری فرآیند آموزش در چندین رایانه، ارزیابی کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی معماری‌های مدل را در نظر بگیرند.

تیم ها باید سوابق دقیقی را برای تکرارپذیری حفظ کنند و چگونگی تأثیر تغییرات در فرآیند آموزش بر نتایج نهایی را پیگیری کنند. در این مرحله می توان از ابزارهایی مانند MLFlow یا Weights and Biases استفاده کرد. هنگام آزمایش، محققان باید روی دو جنبه کلیدی تمرکز کنند – اینکه آیا ایده کار می کند و آیا ایده مقیاس می شود یا خیر. با در نظر گرفتن این موضوع، محققان می‌خواهند برای آزمایش امکان‌سنجی، کار کوچکی را با حداقل هشت GPU شروع کنند. اگر این کار انجام شود، می‌توانند آن را تا 32 تا 64 GPU برای یک روز افزایش دهند تا مقیاس‌پذیری را تأیید کنند. سپس، برای اطمینان از استحکام، آن را تا 128 یا بیشتر GPU برای آموزش یک هفته ای افزایش دهید.

مرتبط:غلبه بر ترس از در آغوش گرفتن هوش مصنوعی

3. قبل از آموزش

پیش‌آموزش به مقدار زیادی از قدرت محاسباتی نیاز دارد که اغلب توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند تا خوشه‌های خارجی را شکار کنند. تفاوت‌های ظریف در معماری‌های مرکز داده گاهی اوقات می‌تواند به روش‌های مختلف کند یا شکسته شود و مشکلات پایداری را ایجاد کند که باعث راه‌اندازی مجدد زمان‌بر و پرهزینه می‌شود.

راه‌های مختلفی برای اجرای دسته‌ای از داده‌ها در میان خوشه‌های GPU وجود دارد و گزینه‌ها بسته به رویکرد هر ارائه‌دهنده ابری می‌توانند متفاوت باشند. بهترین معماری‌ها از کتابخانه‌های ارتباط جمعی انویدیا (NCCL) استفاده می‌کنند که به پردازنده‌های گرافیکی اجازه می‌دهد به‌روزرسانی‌ها را با استفاده از رویکرد همتا به همتا به اشتراک بگذارند. این باعث می شود هر گره محاسباتی در یک صفحه با سربار شبکه کمتری باقی بماند. تیم ها باید توافق بر سر اثبات مفهوم را در نظر بگیرند، عملکرد خوشه را به طور دقیق روی انواع بارهای کاری و آزمایش های واقعی، به عنوان مثال، NCCL آزمایش کنند، سپس، در صورت موفقیت آمیز بودن آزمون ها، مطمئن ترین ارائه دهندگان را فهرست کوتاه کرده و به یک قرارداد بلندمدت بروند.

4. ایست بازرسی

مهم است که هر ساعت در دویدن های تمرینی بزرگ، پست های بازرسی میانی را ذخیره کنید تا در صورت خرابی یک دوی تمرینی. این تضمین می‌کند که می‌توانید بدون نیاز به روزها یا هفته‌ها برای دویدن طولانی، از جایی که کار را متوقف کرده‌اید، دوباره شروع کنید. لزوماً لازم نیست هر کدام را ذخیره کنید. با این حال، در صورتی که برخی از مفروضات آموزشی در مورد معماری مدل منجر به مشکلاتی مانند انفجار گرادیان شود، ذخیره کردن پست های بازرسی روزانه نیز ایده خوبی است.

همچنین، شما باید مدل‌ها و معماری‌های زیرساختی را بررسی کنید که به شما امکان می‌دهد در طول فرآیند آموزش، از نقاط بازرسی از RAM نسخه پشتیبان تهیه کنید، که به شما امکان می‌دهد تا فرآیند آموزش در طول پشتیبان‌گیری ادامه یابد. به اشتراک گذاری مدل و ترکیب های مختلف داده ها و موازی سازی مدل می تواند فرآیند پشتیبان گیری را بهبود بخشد. ابزارهای منبع باز مانند Jax Orbax یا PyTorch Lightening می‌توانند به خودکارسازی فرآیند بازرسی کمک کنند. علاوه بر این، استفاده از فضای ذخیره‌سازی، که برای پست‌های بازرسی بهینه شده است، کلیدی است.

5 دستیابی به همسویی و عملکرد بهینه

مرحله نهایی شامل آزمایش بیشتر اما با ردپای محاسباتی سبک تر است. برای دستیابی به تراز موفقیت آمیز و عملکرد بهینه، پیگیری و محک زدن آزمایش ها مهم است. همچنین استفاده از روش‌های جهانی که می‌توانند فرآیند هم‌ترازی را ساده‌تر کنند، مهم است.

رام کردن جانور LLM لازم نیست دوازده کار هرکول باشد. در حالی که نیاز به بررسی دقیق مراحل بسیاری برای ساخت مدل‌هایی دارد که نتایج خوبی برای موارد استفاده، زبان‌ها و دامنه‌های جدید ارائه می‌دهند، این شاهکاری است که می‌تواند توسط مردان و زنان فانی انجام شود. همانطور که با تمام تلاش ها، آنچه مورد نیاز است یک برنامه است – در این مورد، طرحی که از آماده سازی داده ها، اعتبارسنجی مدل و آزمایش، پیش آموزش روی خوشه های بزرگ، اجرای ایست های بازرسی و ایمن سازی تراز اطمینان حاصل کند. در نظر گرفته می شوند تا اطمینان حاصل شود که مدل قوی، کارآمد و منصفانه است و در نهایت منجر به یک پلت فرم هوش مصنوعی قابل اعتمادتر و تاثیرگذارتر می شود.